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BI三大支柱—DW、OLAP和DM

王珊、張新宇、陳紅 2002/12/23

中國人民大學(xué)數(shù)據(jù)倉庫與BI工程研究中心

中國人民大學(xué)數(shù)據(jù)與知識工程研究所

  20世紀(jì)90年代初,在國外興起了數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse,DW)技術(shù),促進(jìn)了OLAP技術(shù)和基于海量數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining,DM)技術(shù)的發(fā)展,這些技術(shù)的成熟和發(fā)展表現(xiàn)為基于這些技術(shù)的產(chǎn)品研制蓬勃開展。數(shù)以百計的數(shù)據(jù)倉庫、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘軟件產(chǎn)品走向市場、走向應(yīng)用,支撐起了BI(Business Intelligence)這一新興領(lǐng)域。BI已經(jīng)成為企業(yè)MIS之后更高層次、更具戰(zhàn)略意義的應(yīng)用。

  BI是指將企業(yè)的各種數(shù)據(jù)及時地轉(zhuǎn)換為企業(yè)管理者感興趣的信息(或者知識),并以各種方式展示出分析的結(jié)果。從實(shí)現(xiàn)的角度講,BI是指企業(yè)的決策人員以企業(yè)中的數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ),經(jīng)由OLAP工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、加上決策規(guī)劃人員的專業(yè)知識,從數(shù)據(jù)中獲得有用的信息,幫助企業(yè)獲取利潤。從應(yīng)用的角度看,BI幫助用戶對商業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行OLAP和數(shù)據(jù)挖掘,例如預(yù)測發(fā)展趨勢、輔助決策、對客戶進(jìn)行分類、挖掘潛在客戶等等。從數(shù)據(jù)的角度看,BI使得很多事務(wù)性的數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取、轉(zhuǎn)換之后存入數(shù)據(jù)倉庫,在經(jīng)過聚集、切片或者聚類、分類等操作之后形成有用的信息、規(guī)則,來幫助企業(yè)的決策者進(jìn)行正確的決策。


BI三大支柱

  BI系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)中各部分之間的關(guān)系如圖所示。

  從圖中可以看出,數(shù)據(jù)倉庫是BI的基礎(chǔ),聯(lián)系分析處理和數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)倉庫上的兩類不同目的的數(shù)據(jù)增值操作。聯(lián)機(jī)分析工具是數(shù)據(jù)匯總/聚集工具,它提供切片、切塊、下鉆、上卷和旋轉(zhuǎn)等數(shù)據(jù)分析操作,簡化用戶的數(shù)據(jù)分析工作。數(shù)據(jù)挖掘支持知識發(fā)現(xiàn),包括找出隱藏的模式和關(guān)聯(lián),構(gòu)造分析模型,進(jìn)行分類和預(yù)測,并用可視化工具提供挖掘結(jié)果。數(shù)據(jù)分析工具和數(shù)據(jù)挖掘工具可以配合使用,由數(shù)據(jù)分析為數(shù)據(jù)挖掘提供預(yù)期的挖掘?qū)ο蠛湍繕?biāo),避免挖掘的盲目性?梢哉f,數(shù)據(jù)倉庫、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是企業(yè)BI的三大支柱。

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