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了解数据仓库 数据仓库 终端用户 数据集市 OLAP 数据仓库 维度表 维度是分析中描述性的分类，通过它可以将度量值分离出来进行分析。 主键 主键 唯一性 关联事实表与维度表 两个选择 应用主键 (app suffix) ：原业务系统的主键 代理键 (key suffix) 数据仓库系统产生的数字键 product_id_app product_dim_key 在维度中分不同的层次 定义层次结构的好处 允许用户从不同的层次展示数据 在分析中采用不同的路径进行钻取 举例：日期 分为，年－半年－季度－月－日期 星型模型 Employee_Dim EmployeeKey EmployeeID ... Time_Dim TimeKey TheDate ... Product_Dim ProductKey ProductID ... Customer_Dim CustomerKey CustomerID ... Shipper_Dim ShipperKey ShipperID ... Sales_Fact TimeKey EmployeeKey ProductKey CustomerKey ShipperKey Sales Amount Unit Sales ... 雪花模型 在多维表中定义层次 节省存储空间 存取效率较低 事实表的组成 维度表 customer_dim 201 ALFI Alfreds product_dim 25 123 Chai 事实表 customer_key product_key time_key quantity_sales amount_sales 外键 201 25 134 400 10,789 事实表中的粒度就是维度表与事实表中相关联的最小级别的数据 134 1/1/2000 time_dim 度量值 让 数 据 变 为 财 富 ——商务智能平台交流 目录 商务智能(BI)简介 介绍术语 OLTP和OLAP的区别 OLAP的整体框架 数据仓库的内部结构 数据立方和数据仓库的关系 多维数据集组成 数据仓库的维度表在OLAP里的表现形式。 查询立方 什么是商务智能(BI)? 现代化的业务操作，通常会产生大量的数据，如何从如此繁多的业务数据中提取有用的信息，然后根据这些信息来采取明智的行动，这是决策者面临的最大问题，这也就是商务智能解决的问题。 什么是商务智能(BI)? 商业智能能够辅助业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。 商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。 理解商务智能 目标：数据信息 转化为商务价值 方法：转储、监控、分析和展现海量数据 过程： 知识 决策 价值 数据信息 分析提炼 指导 创造 行动 落实 什么是商务智能(BI)? 商业智能的关键:是根据企业发展需要,建立业务模型,从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性. 然后对数据经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Loading），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图. 在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、联机分析处理（OLAP）工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。 BI的基本框架 什么是商务智能(BI)? 所需技术: ETL 　　　　数据仓库、 　　　　联机分析处理（OLAP）工具 　　　　数据挖掘等技术。 商务智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用 商务智能发展历程 1964年，一个叫Michael S. Scott Morton的研究员在哈佛商业学院提出了“决策支持系统”的想法，这便是BI商务智能萌芽。 20世纪70年代之后，当企业建立了大量的IT系统，信息已经不再缺乏而是泛滥，而企业国际化、消费者需求的多样化与苛刻、竞争对手数量的增加和竞争层次的提高，无不要求企业更加关注对企业内部知识、外部信息的提炼和洞察，以保证企业决策的快速与准确。 80年代，“商业智能”的标准是能容易地获得想要的数据和信息。 90年代是商业智能真正起步的阶段。 商务智能发展 当前，商务智能（BI）市场正处于一个重要的转型期 进入二十一世纪，“应用”成为关键词之一，商务智能的深入应用也成为业界关注的焦点 2003年起，商务智能领域掀起并购热潮 BI受市场关注的原因 如何利用大量数据