第4章 OLAP工具及安装

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SAP BusinessObjects Analysis（OLAP 版）管理员指南说明书

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2013-06-29目录第1章文档历史记录 (7)第2章SAP BusinessObjects Analysis（OLAP版）简介 (8)2.1Analysis（OLAP版）的组件..82.1.1Analysis客户端..82.1.2Analysis多维分析服务..92.2关于本指南..92.2.1文档集..92.2.2本指南的读者..10第3章体系结构 (11)Analysis体系结构图..113.13.2SAP BusinessObjects Business Intelligence平台部署模型..12多维分析服务..133.33.3.1服务器故障转移..14第4章安装和配置 (15)4.1管理工具..154.1.1中央管理控制台（CMC）..154.1.2中央配置管理器（CCM）..15安装说明..164.24.3数据源..164.4Web应用程序服务器配置..164.5安装后配置字体..174.6为Essbase OLAP连接配置BI平台..194.7防火墙端口的使用..204.8克隆Analysis服务器部署..204.9导出限制..214.10会话超时设置..214.11辅助功能..22需要SAP发行说明..224.12第5章安全性 (23)5.1针对安全套接字层（SSL）配置MDAS..23权限管理 (24)第6章6.1权限和访问级别概述..246.2创建Analysis工作区权限..246.3Analysis对象的权限..256.4Analysis对象的访问级别..276.5数据访问..28更改对Analysis工作区的访问权限..296.66.7设置自定义组的权限..306.7.1设置编辑或删除自定义组的权限..30设置共享自定义组的权限..316.7.26.8导出到分析应用程序权限..326.8.1授予将工作区导出为分析应用程序的权限..32第7章MDAS维护 (34)7.1启动和停止服务器智能代理..347.2启动和停止多维分析服务..347.3重新启动多维分析服务..347.4启用和禁用MDAS实例..357.5添加和删除MDAS实例..357.6MDAS服务器的配置文件..367.6.1MDAS配置文件—mdas.properties..367.6.2MDAS客户端配置文件—mdaclient.properties..37MDAS属性和量度..387.77.7.1“属性”页面..387.7.2“量度”页面..39数据源连接 (40)第8章8.1创建OLAP数据源连接..408.1.3查找多维数据集或查询..428.1.5身份验证..448.3删除连接..478.4将连接移动到另一个文件夹..488.5数据源连接设置..488.5.1SAP NetWeaver Business Warehouse数据源的连接设置..498.5.2Microsoft Analysis Services数据源的连接设置..50SAP BusinessObjects Profitability and Cost Management数据源的连接设置8.5.3..518.5.4SAP BusinessObjects Extended Analytics数据源的连接设置..518.5.5SAP BusinessObjects Planning and Consolidation数据源的连接设置..52 8.5.6SAP HANA数据源的连接设置..538.5.7Teradata数据源的连接设置..53Oracle Essbase数据源的连接设置..548.5.88.6管理Analysis数据源连接..54编辑Analysis数据源连接的标题和说明..558.6.18.6.2显示使用数据源连接的工作区的列表..558.6.3更改对Analysis数据源连接的访问权限..568.6.4替换Analysis数据源连接..578.7为报表-报表界面配置连接..588.7.1为报表-报表界面启用SAP BW查询目标..588.7.2为RRI启用单一登录..58第9章管理工作区 (60)9.1概述..609.2编辑Analysis工作区的标题、说明和关键字..609.3显示链接到工作区的连接列表..61第10章共享工作区 (63)10.1使用OpenDocument URL共享工作区..6310.1.1使用参数化OpenDocument URL设置提示值..6310.1.2创建参数化OpenDocument URL..63第11章扩展与性能 (65)11.1群集化处理MDAS实例..6511.2负载平衡..65优化性能..6611.3第12章监控和日志记录 (67)12.1审核..67跟踪日志记录..6712.212.3在SAP BW服务器上为Analysis启用统计..68第13章Microsoft Analysis Services注意事项 (69)13.1MSAS连接的IIS配置..6913.1.1复制所需文件..6913.1.2创建应用程序池..70新建虚拟目录..7013.1.313.1.4配置安全性..7113.1.5设置Web服务扩展..7113.2Analysis（OLAP版）和Analysis Services安全性..7213.2.1Analysis Services角色安全性..7213.2.2查找更多信息..73第14章将工作区转换为分析 (74)14.1将工作区从Voyager转换为Analysis（OLAP版）..74更多信息 (76)附录A索引 (78)文档历史记录第1章文档历史记录下表概述了最重要的文档更改。

olap的基本操作

olap的基本操作
OLAP是Online Analytical Processing的缩写，即在线分析处理。

其主要目的是帮助用户进行多维数据分析，从而更好地理解业务数据，支持决策分析。

以下是OLAP的基本操作及介绍：
1. 选择维度：OLAP可通过选择不同维度，如时间、地区、产品等，
来呈现不同的数据视图。

用户可以根据需求选择相应维度进行数据分析。

2. 聚合数据：OLAP可将事实数据进行聚合，如求和、平均数、最大
值等，从而生成汇总的数据视图。

这有利于用户更好地了解数据的总
体情况。

3. 利用钻取：钻取是OLAP的一项重要功能，可以使用户在数据分类
中深入钻取，并获得更详尽的数据分析结果。

用户可以通过钻取命令，进一步了解数据的组成，如了解产品的详细信息等。

4. 过滤数据：过滤是OLAP中的一种基本操作，用户可以根据自己的
需求，通过过滤操作，筛选出特定的数据视图。

如用户可以将数据按
照时间进行过滤，只选择与某个时间段有关的数据。

5. 排序数据：排序是OLAP的常用操作，可以按照维度、度量等不同指标进行排序，以便用户更好地了解数据的排名、比较情况等。

总之，OLAP的基本操作有助于用户更好地分析数据，从而更好地了解数据背后的业务情况，为决策提供更好的数据支持。

OLAP技术已广泛应用于各个行业领域，如金融、医疗、制造业等，成为数据分析领域最为有效的工具之一。

利用OLAP工具建立教务管理多维分析系统

分析系统的成败．
人员、理人员或执行人员能够从多角度对信息进管
行快速、致、一交互地存取，而获得对数据更深入从了解的一类软件技术，称为联机分析处理或者多简维分析．ＯＬＡＰ的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求．ＯＬＡＰ作为一类产品同ＯＩＰ（机事务处理）Ｔ联有明显的区别．ＯＬＴＰ是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，如选课、例交费、绩管理等．ＯＬ成ＡＰ是数据仓库系统的主要应用，持复杂的分析操作，重决策支持，且提支侧并
维普资讯
第２４卷第４期
２０年７月０６
北京工商大学学报（自然科学版）
ＪｕｎｌｆｅｉｅｈｏｇｄｕｉｓＵｉｒｉ（ａｕａＳｉｃｄｉ）ｏｒａｏｉｇＴｃｎｌｙａｓｅｓｎｅｓｙＮｔｒｌｃｎｅｉｏＢｊｎｏｎＢｎｖｔｅＥｔｎ
素分析、结业因素分析等．ＯＬＡＰ工具主要是提供一个多维数据管理环境，于帮助高级用户从精细、维、杂的角度分用多复析问题．利用好的ＯＩＡＰ工具可以把技术人员从繁重的重复劳动中解脱出来，时赋予业务人员以强同大的数据访问能力，大地减轻了技术人员的工作大量，从而快速有效地实现多维分析系统．ＯＩＡＰ工具其实包括两部分：ＡＰＳｒｅＯＬｅｖｒ和

Oracle服务器和客户端的安装(图解)

处于网络覆盖的时代，数据库对于现代社会和行业已经不是什么新鲜事物，它已经被运用到了社会生产和生活的各个领域。

作于一款高性能、高生产率的数据库管理应用平台，Oracle9i在数据库管理、数据完整性检查、数据库查询性能、数据安全性方面都具有强大的功能，而且它在保密机制、备份与恢复、空间管理、开放式链接以及开发工具方面提供了不同手段和方法，总之，Oracle9i已成为现代企业高效率作业的利器，成为不同用户、开发者以及管理者不可多得的优秀软件工具。

本文就简单介绍一下Oracle9i的网络数据库应用实现过程，由于Oracle9i庞大的功能，本文力求言简意赅，希望能为初学者带来抛砖引玉的效果。

资源准备：工欲善其事，必先利其器，Oracle9i对系统资源要求比较高，如果缺少较高的硬件和软件的配置支持的话，它的运行效率将会大大折扣。

硬件配置：应用：本文主要讲解Oracle数据库在网络中的应用实现,考虑到读者的知识结构和文章的可读性，笔者根据数据库架设运作中访问方式的不同，将网络数据库的运用笼统的分为两种模式：一是基于服务器-客户机模式的，另一种是基于服务器-浏览器模式的。

读者只需明白Oracle9i由于采用了Oracle Net机制，所以能够很容易地利用现有网络进行数据通信。

一、服务器-客户机模式第一要务篇：安装服务器端安装：所谓服务器端就是用来做数据库服务器的电脑端，我们首先要做的事情肯定是要安装Oracle9i服务器，安装步骤如下：图1图2将Oracle的第一张安装光盘放入光驱，光盘会自动启动，如图1所示，单击[开始安装按钮]，进入Oracle通用安装器，见图2，单击[下一步]。

选择Oracle的安装路径和名称：图3在如图3所示的对话框中，选择Oracle的来源安装路径以及目标名称及路径。

一般，安装产品文件名通常都为products,jar，系统会默认识别来源安装路径的。

单击[下一步]，继续安装。

如果选择正确，你将看到装载产品的进度指示器。

OLAP 服务器

OLAP 服务器OLAP 服务器1. 简介1.1 概述在本章节中，将对OLAP（联机分析处理）服务器进行简要的概述和定义。

2. 功能特点2.1 数据存储与管理功能描述了OLAP服务器用于数据存储和管理的主要功能。

2.2 多维数据查询与分析功能解释了如何使用OLAP服务器进行多维数据查询和分析，并其相关特性。

3.系统架构设计讨论了在实施一个完整的 OLTP (On-Line Transaction Processing) 和 OLAS( On-line Analytical System ) 应用程序时所需考虑到的问题以及解决方案。

包括客户端、服务层、数据库等组件之间相互关系图示或描述文字说明。

4.安装配置指南提供详尽步骤来帮助用户正确地安装并配置该软件产品。

这些步骤应涵盖从软件开始直至成功运行起来为止所有必须执行操作.5.快速入门教程这一部份提供给新手迅速上手,通过几个基础例子讲解最常见情景下怎样建立自己第一个Cube.6.高级技术支持此篇幅是针对那些已经熟悉了基本操作并且希望深入学习更多高级技巧的用户。

这里会详细讲解一些复杂场景下怎样使用OLAP服务器。

7.常见问题与故障排除列出可能遇到的常见问题和相应的解决方案，以及如何进行故障排查。

8. 附件在此处列出文档所涉及到的所有附件，并提供或其他相关信息。

9. 法律名词及注释- OLAP：联机分析处理（On-Line Analytical Processing）是指通过对大量数据进行查询、汇总、统计等方式来获取有关业务过程中各种活动情况和结果变化趋势等知识性信息。

10. 结束语。

OLP-网管系统用户手册(武汉光迅)

未经本公司书面许可，任何单位和个人不得擅自摘抄、复制本手册(包括电子版本)的部分或全部，并不得以任何形式进行传播。

目录版权声明 ..................................................................... .......................................................................I 前言 . (1)本手册的使用对象 (1)感谢您使用我们的产品! (1)安全使用要则 (2)缩略语 (4)第1章OLPSCAPE CS网管系统概述 (5)1.1系统定义 (5)1.2系统应用 (5)1.3系统特色 (5)第2章OLPSCAPE CS系统组织结构 (7)2.1系统体系结构 (7)2.2系统组网方式 (8)DCN采用以太网方式连接 (8)DCN采用2M专线，通过高速网络互连器连接 (8) DCN采用DDN专线连接 (9)2.3系统配置方式 (9)2.4系统硬件平台 (10)2.5系统软件环境 (10)第3章OLPSCAPE CS系统登录 (11)3.1系统启动 (11)3.2系统登录界面 (11)第4章OLPSCAPE CS系统控制界面 (12)4.1系统主界面 (12)4.2系统主菜单 (13)4.3系统工具栏 (15)4.4右键菜单 (15)第5章OLPSCAPE CS系统管理功能 (19) 5.1拓扑管理 (19)5.1.1 拓扑视图的显示和编辑 (19)5.1.2 拓扑数据编辑 (20)5.1.3 拓扑对象操作 (20)5.2告警管理 (22)5.2.1 当前告警监测 (22)5.2.2 告警信息查询 (26)5.2.3 告警信息统计 (31)5.2.4 告警代码浏览 (32)5.2.5 告警确认 (33)5.2.6 告警屏蔽 (34)5.2.7 告警声音管理 (36)5.3性能管理 (37)5.3.1 实时性能监测 (37)5.3.2 历史性能查询 (38)5.3.3 性能数据统计 (39)5.3.4 性能代码浏览 (42)5.4路由管理 (43)5.4.1 路由的设置 (43)5.4.2 查询路由告警/性能/切换信息 (48) 5.4.3 路由倒换/监视功能 (51)5.4.4 路由分组管理功能 (53)5.4.5 路由批处理操作功能 (54)5.4.6 路由组拓扑图、系统图查看 (55) 5.5安全管理 (57)5.5.1 用户登陆 (57)5.5.2 用户管理 (58)5.5.3 日志管理 (62)5.6系统设置管理 (64)5.6.1 数据库存储管理 (64)5.6.2 打印任务管理 (65)5.6.3 系统校时 (67)5.6.4 退出系统 (67)附录 (68)附录一：告警代码表 (68)附录二：性能代码表 (70)1/71 ACCELINK TECHNOLOGIES CO., LTD.前言光纤自动切换保护系统是一个独立于通信传输系统，完全建立在光缆物理链路上的自动监测保护系统。

政府信息资源管理第四章考点

第四章考点：12 采全率：是用来衡量切题信息、采集的完整程度，即指某一信息系统所含的全部切题性信息（对该系统原体用户而言）在当时系统内外所有切题信息中所占的比例。

13采准率：是用来衡量信息资源采集的针对性，即指某一信息系统（信息库）所含的全部切题信息（对该系统全体用户而言）在当时该系统所有信息中所占的比例。

14费用率：是用来衡量信息资源采集的资金效率，即用于信息库中单位信息的费用的最低能力。

15劳动耗费率：是指信息系统搜索到的单位信息所耗费的最低劳动量，可用搜集过程所有环节的劳动消耗总数来计算。

十：简述信息资源采集有哪些过程？1需求分析，需求分析是信息资源采集的起点，决定信息资源采集工作的效率及成效。

2确定采集途径和策略，采集途径和策略是信息资源采集的重要环节。

根据信息资源需求分析，确定相应的采集途径和策略。

3选择采集工具，对于那些已经数字化的信息源，可以选择适当的采集工具。

所谓的采集工具，也称采集系统，是指人们为了收集相关信息资源的人工系统。

4实施与评估，根据采集实施与评估的结果。

可以衡量信息资源采集过程前半部分的采集途径、采集策略和采集工具的选择是否恰当，从而使其得以即时调整和修改，以期更好的满足信息用户的需求。

十一：简述信息资源一般采集的方法有哪些？1调查。

2交互。

3采购。

4咨询。

5检索。

十二：简述信息资源采集的原则有哪些？1目的性与及时性。

2真实性与可靠性。

3系统性与连续性。

4经济性与适度性。

5计划性与预见性。

三．阐述政府信息资源采集的途径。

1：基于个人信息资源的采集途径。

在政府信息资源管理中，人是重要的信息源，他们积累了大量的工作经验，拥有大量的信息资源，而且还在不停的创造着信息，同时与外界有着广泛的联系。

2：基于组织机构信息源的采集途径。

政府组织机构通过内、外信息交换来发挥控制功能，实现组织目标。

从政府信息资源采集渠道上就有政府内部和外部途径两个方面。

3：基于实物信息资源的采集途径。

智能物流第04章

决策的高级阶段
– 企业根据数据对未来做出趋势判断，或者根据特定数学模型获得的分类信息，对未来市场进行预测，为行动提供指南。 – 趋势预测分析法：指数平滑分析、时间序列回归分析等方法，以及数据挖掘技术和运筹规划中的其他方法等等。
商业智能的概念
商业智能系统
商业智能的核心技术
商业智能在智能物流中的应用
报表系统
被替代
商业智能系统
商业智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商业数据和信息，创造和累积商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。因此，随着企业信息化的不断深化，商业智能逐渐成为企业决策者的重要工具。
5. 数据挖掘（Data Mining, DM）
– 它负责进行数据汇总、概念描述、分类、聚类、相关性分析、偏差分析、演变分析、建模、预测等。 – 常用的软件：SAS, SPSS等。
6. 信息展示（Display）
– 它负责通过图形、图表、图像、模拟仿真等易于人们所辨识的方式展现原始数据间的复杂关系、潜在信息及发展趋势，以便决策者能够更好地利用所掌握的信息资源。 – 常用的软件：微软的ReportingServices, CrystalReport工具，BusinessObjects等；另一类为OLAP展现工具，包括微软的SSAS或者 Excel等。
– 决策所需要的信息是对原始数据的分类、汇总、排序，以获得对经营活动的直观印象。 – 数据：销售、市场、财务、运营等方面。
决策的中级阶段
– 在中级阶段，是对分类汇总数据中的明细数据和相关关键绩效指标（Key Performance Indicator, KPI）的展现，以及对相关联的明细数据，从不同角度进行的交叉观测，以获得对数据反映出的商业结果的原因探索。 – 主要KPI：财务分析指标；反映客户管理的指标；反映流程管理的指标；反映人力资源方面的指标。

OLAP简介

OLAP（联机分析处理）。

什么是联机分析处理（OLAP）联机分析处理(OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。

OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理(OLTP) 明显区分开来。

当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。

OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。

OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

下表列出了OLTP与OLAP之间的比较。

OLTPOLAP用户操作人员,低层管理人员决策人员,高级管理人员功能日常操作处理分析决策DB 设计面向应用面向主题数据当前的, 最新的细节的, 二维的分立的历史的, 聚集的, 多维的集成的, 统一的存取读/写数十条记录读上百万条记录工作单位简单的事务复杂的查询用户数上千个上百个DB 大小100MB-GB100GB-TBOLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。

“维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。

“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。

通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维(dimension)，使用户能对不同维上的数据进行比较。

因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。

OLAP的基本多维分析操作有钻取（roll up和drill down）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）、drill across、drill through等。

OLAP概述

数据仓库与OLAP实践教程作业（1）一、OLAP的发展背景60年代，关系数据库之父E.F.Codd提出了关系模型，促进了联机事务处理(OLTP)的发展(数据以表格的形式而非文件方式存储)。

1993年，E.F.Codd提出了OLAP概念，认为OLTP 已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大型数据库进行的简单查询也不能满足终端用户分析的要求。

用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。

因此，E.F.Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。

在过去的十年当中，根据Codd的关于OLAP的十二条准则，OLAP技术有了很大的发展，市场上的各种OLAP产品可以说是层出不穷。

在开始探讨OLAP 技术的新方向之前，我们有必要回顾一下OLAP技术在过去一段时间的发展和演化：1970年第一个OLAP工具Express出现，后来被ORACLE公司收购并重写，但是在此时已经奠定了它的雏形。

1982年 Comshare出现，它应该算是一个面向金融行业的OLAP工具，熟悉IBM解决方案的朋友应该对这个名称比较熟悉，在数据仓库刚进入中国之初，comshare还是势头很猛，目前只在IBM的主机市场上出现了。

1984年，第一个基于Mac的ROLAP工具metaphor出现，由于该产品在当时昂贵的价格以及以后Mac机用户市场的下滑，现在已经没有人在使用这个东西了。

1985年pilot面世，这是第一个高举着EIS旗帜的OLAP供应商，属于典型的C/S结构，主机为Vax也算是把 OLAP向用户更加推进了一步。

不过遗憾的是好像没有进入中国市场。

1990年 cognos Powerplay终于出现，把OLAP技术又向前推进了一步，一方面提出desktop olap的概念，同时也是第一个基于windows的OLAP工具。

为OLAP提供了更加强劲的可扩展性。

1991年 IBM收购了metaohor，成为第一个转手的OLAP产品，虽然没有什么太大的影响，但是也算是为OLAP产品的收购开了先河。

OLAP分析及应用案例分析

按需付费
云端OLAP服务将采用按需付费的计费模式，用户只需为自己的实际使用量付费，降低数据分析成本。
感谢您的观看
THANKS
03
选和查看所需的数据。
旋转与转置
旋转是指改变数据立方体的维度顺序，以便从不同的角度查看数据。转置是指将数据立方体中的行和列进行交换，以便更好地适应不同的分析需求。
旋转和转置可以帮助用户更好地理解和组织数据，使其更符合特定的分析需求。
钻取
1
钻取是指深入探索数据立方体中的细节信息，从宏观到微观逐步查看数据的层次结构。
SAP BO
简介
SAP BO（BusinessObjects）是SAP公司开发的一款商业智能工具，提供数据查询、报表制作和数据分析功能。
特点
集成性、可靠性、安全性。
应用场景
适用于使用SAP系统的企业，帮助用户进行数据分析和可视化呈现，支持多平台和移动设备访问。
04
OLAP应用案例分析
电商销售数据分析
广泛应用于各行业，如金融、市场营销、销售等，用于数据分析和可视化呈现。
QlikView
01
02
03
简介
QlikView 是一款内存内分析工具，支持实时数据分析和快速查询。
特点
高性能、灵活性、可扩展性。
应用场景
适用于需要处理大量数据的企业，如零售、物流和制造业，用于数据挖掘和商业智能应用。
通过多维数据分析，可以更全面地了解数据的各个方面，从而更好地支持决策制定和业务分析。
切片与切块
01
切片是指从数据立方体中选择某一维度的数据，以查看该维度下的数据分布情况。
02
切块是指同时选择多个维度的数据，以查看这些维度之间的数

系统集成项目管理工程师教程_精华版

系统集成项目管理工程师教程精华版第一章信息化的基础知识1.1信息化的概念1.1.1信息与信息化信息的定义：信息的定义包括两个层次，及本体论层次和认识论层次。

本体论信息概念：事物的运动状态和状态变化方式的自我表述。

认识论信息概念：主体对于事物的运动状态和状态变化方式的具体描述，包括对于它的状态和方式的的形式、含义和价值的描述。

1.1.2国家信息化体系的要素国家信息化体系的要素包括：信息技术应用、信息资源、信息网络、信息技术和产业、信息化人才、信息化的政策法规和标准规范。

信息技术应用：是信息化体系六要素的龙头，是国家信息化建设的主阵地，集中体现了国家信息化建设的需求和利益。

信息资源：信息资源的开发利用是国家信息化的核心任务。

信息资源、材料资源和能源共同构成了国民经济和社会发展的三大战略资源。

信息网络：是信息资源开发利用和信息技术应用的基础，是信息传输、交换和共享的必要手段。

人们通常将信息网络分为电信网、广播电视网和计算机网络。

信息技术和产业：是我国进行信息化建设的基础。

信息化人才：是国家信息化的成功之本，是信息化建设的关键。

信息化政策法规和标准规范：用于规范和协调信息化体系各要素之间的关系，是国家信息化快速、持续、有序、健康发展的根本保障。

1.2电子政务1.2.1电子政务的概念、内容和技术形式概念：电子政务是指政府机构在其管理和服务职能中运用现代信息技术，实现政府组织结构和工作流程的重组优化，超越时间、空间和部门分隔的限制，建成一个精简、高效、廉洁、公平的政府运作模式。

广义的政务概念除包括上述电子政务外，还包括电子党务、电子政协和电子人大等。

电子政务的内容包括以下几个方面：（1）政府间的电子政务。

（2）政府对企业的电子政务。

（3）政府对公民的电子政务。

电子政务的技术形式：（1）建设和整合统一的电子政务网络。

（2）建设和完善重点业务系统。

（3）规划和开发重要政务信息资源。

（4）积极推进公共服务。

（5）基本建立电子政务网络与信息安全保障体系。

OLAP

问、处理和分析，通过直观的方式从多个维度、多种数据综合程度将系统的运营情况展现给使用者。
OLTP与OLAP
随着数据库系统广泛应用，数据库系统记录和
处理的数据越来越多，及时地记录和处理企业的各种业务数据，这些系统成为联机事务处理 (OLTP)系统。数据库技术的广泛应用和技术的发展，人们已经不再满足于仅仅用数据库系统来记录企业的业务活动数据和对数据的简单处理，人们需要对企业业务活动的数据进行各种分析，以便发现企业业务趋势，这些系统称为联机分析处理(OLAP)系统。
维度
维的层次
人们观察数据的某个特定角度（即某个维）
还可以存在细节程度不同的多个描述方面，我们称这个描述方面为维的层次。一个维往往具有多个层次，例如:
描述时间维时，可以从日期、月份、季度、年等不同层次来描述，那么日期、月份、季度、年等就是时间维的层次；同样，城市、地区、国家就构成了一个地理维的多个层次。
ROLAP与MOLAP比较（续）
MOLAP的查询速度比较快，但有下面限制：用多维数组实现多维实视图，需要很大的存储空间。在实际的数
据仓库中，每维的属性值个数可能数万。例如几万种产品、几万个连锁店等。而实际的维数可能多达几十乃至几百。耗费的存储空间相当可观，由此带来加载、维护等问题。在多维数组中，很可能有些单元是空白的，如节假日商店不营业；某些产品在某些地区不销售等。 MOLAP与关系数据库系统从存储结构到查询语言都有相当大的差别，不可能在RDBMS的基础上实现。
MOLAP
4 4.3
OLAP分类 MOLAP
ROLAP与MOLAP比较
在MOLAP中，不但把多维实视图在概念上看成一个超立方
体，而且在物理上把多维实视图组成一个多维数组，而不象ROLAP以表的形式存储实视图。在MOLAP中，维的属性值被映射成多维数组的下标值或下标的范围，而总数据作为多维数组的值存储在数据的单元中。 ROLAP在节省存储空间、灵活性、与关系数据库保持一致性等方面有明显的优势； MOLAP则在性能和管理的简便性方面有其优点。

OLAP数据库

OLAP数据库OLAP百家争鸣OLAP简介OLAP，也叫联机分析处理（Online Analytical Processing）系统，有的时候也叫DSS决策⽀持系统，就是我们说的数据仓库。

与此相对的是OLTP（on-line transactionprocessing）联机事务处理系统。

联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之⽗E.F.Codd于1993年提出的。

OLAP的提出引起了很⼤的反响，OLAP作为⼀类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。

Codd认为联机事务处理（OLTP）已不能满⾜终端⽤户对数据库查询分析的要求，SQL对⼤数据库的简单查询也不能满⾜⽤户分析的需求。

⽤户的决策分析需要对关系数据库进⾏⼤量计算才能得到结果，⽽查询的结果并不能满⾜决策者提出的需求。

因此，Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。

OLAP委员会对联机分析处理的定义为：从原始数据中转化出来的、能够真正为⽤户所理解的、并真实反映企业多维特性的数据称为信息数据，使分析⼈员、管理⼈员或执⾏⼈员能够从多种⾓度对信息数据进⾏快速、⼀致、交互地存取，从⽽获得对数据的更深⼊了解的⼀类软件技术。

OLAP的⽬标是满⾜决策⽀持或多维环境特定的查询和报表需求，它的技术核⼼是"维"这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析⼯具的集合。

OLAP的准则和特性E.F.Codd提出了关于OLAP的12条准则：准则1 OLAP模型必须提供多维概念视图准则2 透明性准则准则3 存取能⼒准则准则4 稳定的报表能⼒准则5 客户/服务器体系结构准则6 维的等同性准则准则7 动态的稀疏矩阵处理准则准则8 多⽤户⽀持能⼒准则准则9 ⾮受限的跨维操作准则10 直观的数据操纵准则11 灵活的报表⽣成准则12 不受限的维与聚集层次⼀⾔以蔽之：OLTP系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作，强调事务性；OLAP系统则强调数据分析，强调SQL执⾏时长，强调磁盘I/O，强调分区。

OLAP分析工具如何配置数据

OLAP分析工具如何配置数据OLAP（Online Analytical Processing）是一种数据分析工具，它可以对多维数据进行快速、灵活的分析和查询。

要使用OLAP分析工具，首先需要对数据进行配置，包括数据源的连接、数据的导入和维度的定义等。

下面将详细介绍OLAP分析工具如何配置数据。

1.数据源连接：首先，需要连接到数据源，数据源可以是关系型数据库（如MySQL、Oracle等）或数据仓库等结构化数据存储系统。

OLAP分析工具通常提供多种连接方式，如ODBC（Open Database Connectivity）、JDBC（Java Database Connectivity）等。

在连接配置中，需要指定数据源的连接信息，包括主机地址、端口、用户名、密码等。

有些OLAP工具还支持连接集群或云上的大数据平台，需要根据实际情况选择连接方式和填写相应的配置信息。

2.数据导入：连接成功后，需要将数据导入到OLAP分析工具中进行处理和分析。

数据导入可以分为全量导入和增量导入两种方式。

全量导入即将数据源中的所有数据一次性导入到OLAP工具中，适用于数据量较小的场景；增量导入则是在全量导入的基础上，每次只导入新增或修改的数据，适用于数据量较大的场景。

数据导入的具体方式取决于使用的OLAP工具，有些工具提供图形界面的数据导入功能，用户可以通过简单的操作完成导入，而有些工具需要使用脚本或命令行进行数据导入操作。

3.维度定义：维度是OLAP分析工具中的一个重要概念，它用于对数据进行分类和分组。

在配置数据时，需要定义维度信息，包括维度的名称、层次结构和属性等。

维度可以包括时间维度、地理位置维度、产品维度等，不同的应用场景可能需要定义不同的维度。

在定义维度时，需要指定维度的层次结构，如时间维度可以按年、季度、月等层次进行划分。

此外，还可以为维度定义属性，如产品维度可以定义产品名称、价格、销量等属性。

维度的定义可以通过工具提供的界面进行配置，也可以使用脚本或命令行进行定义。

BI基础资料-OLAP

联机分析处理 (ＯＬＡP)百科名片联机分析处理简写为OLAＰ，随着数据库技术的发展和应用,数据库存储的数据量从20世纪8０年代的兆（Ｍ)字节及千兆(G)字节过渡到现在的兆兆(T）字节和千兆兆(P）字节，同时,用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录,而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合,关系数据库系统已不能全部满足这一要求。

在国外，不少软件厂商采取了发展其前端产品来弥补关系数据库管理系统支持的不足，力图统一分散的公共应用逻辑，在短时间内响应非数据处理专业人员的复杂查询要求。

目录［隐藏]作用起源分类［编辑本段]作用联机分析处理是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。

它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。

决策数据是多维数据,多维数据就是决策的主要内容。

OLAP专门设计用于支持复杂的分析操作,侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持,可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员,以便他们准确掌握企业(公司)的经营状况，了解对象的需求,制定正确的方案。

联机分析处理具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点,从而使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确判断。

它可用于证实人们提出的复杂的假设,其结果是以图形或者表格的形式来表示的对信息的总结。

它并不将异常信息标记出来,是一种知识证实的方法。

[编辑本段]起源联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于１993年提出的，他同时提出了关于ＯLAP的１２条准则。

OLAP的提出引起了很大的反响,OLAP 作为一类产品同联机事务处理 (OＬTP) 明显区分开来。

Codd提出ＯLAP的1２条准则来描述ＯＬAP系统：准则1 OLAP模型必须提供多维概念视图准则2 透明性准则准则3 存取能力推测准则4 稳定的报表能力准则５客户/服务器体系结构准则６维的等同性准则准则7 动态的稀疏矩阵处理准则准则8 多用户支持能力准则准则9 非受限的跨维操作准则10 直观的数据操纵准则1１灵活的报表生成准则１2 不受限的维与聚集层次[编辑本段]分类当今的数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-linｅtraｎsaｃtion proｃeｓsing）、联机分析处理OLAＰ(On-Linｅ Analytical Prｏcessｉｎg)。

数据仓库和数据挖掘的OLAP技术

数据分析和决策支持，支持以不同的形式显示数据以满足不同的用户需要
OLAP VS. OLTP (1)
用户和系统的面向性
面向顾客（事务） VS. 面向市场（分析）
数据内容
当前的、详细的数据 VS. 历史的、汇总的数据
数据库设计
实体－联系模型(ER)和面向应用的数据库设计 VS. 星型/雪花模型和面向主题的数据库设计
数据仓库: （更新驱动）
将来自多个异种源的信息预先集成，并存储在数据仓库中，供直接查询和分析
查询驱动方法和更新驱动方法的比较
查询驱动的方法
需要负责的信息过滤和集成处理与局部数据源上的处理竞争资源对于频繁的查询，尤其是涉及聚集（汇总）操作的
查询，开销很大（决策支持中常见的查询形式）
location
location_key street city state_or_province country
雪花模式实例
time
time_key day day_of_the_week month quarter year
branch
branch_key branch_name branch_type
数据仓库中的每一个关键结构都隐式或显式地包含时间元素，而操作数据库中的关键结构可能就不包括时间元素。
数据仓库关键特征四——数据不易失
尽管数据仓库中的数据来自于操作数据库，但他们却是在物理上分离保存的。
操作数据库的更新操作不会出现在数据仓库环境下。
不需要事务处理，恢复，和并发控制等机制
事实星座（Fact constellations）: 多个事实表共享维表, 这种模式可以看作星型模式集，因此称为星系模式（galaxy schema），或者事实星座（fact constellation）

OLAP讲义

大量时间整理数据，而没有时间利用数据

数据源多，一致性差
平时数据缺失，开会时数据海洋
部门间信息“壁减或失真如何从数据到信息？
传递渠道长，时效性差
企业要实现的目标
系统结构
OLAP发展背景
60年代，关系数据库之父E.F.Codd提出了关系模型，促进了联机事务处理(OLTP)的发展(数据以表格的形式而非文件方式存储)。 1993年，E.F.Codd提出了OLAP概念，认为：
OLAP准则
1993年，E.F.Codd在《Providing OLAP to User Analysis》中提出OLAP的12条准则来描述OLAP系统：
准则1 OLAP模型必须提供多维概念视图准则2 透明性准则准则3 存取能力准则准则4 稳定的报表能力准则5 客户/服务器体系结构准则6 维的等同性准则准则7 动态的稀疏矩阵处理准则准则8 多用户支持能力准则准则9 非受限的跨维操作准则10 直观的数据操纵准则11 灵活的报表生成准则12 不受限的维与聚集层次
OLAP决策分析
OLAP分析属于验证驱动型发现：用户首先提出自己的假设，然后利用OLAP工具检索查询以验证或否定假设。 OLAP技术主要有两个特点：在线(On-Line):表现为对用户请求的快速响应和交互操作，它的实现是由客户机／服务器体系结构完成的；多维分析(Multi-Analysis):这也是OLAP技术的核心所在。
例：电信公司中典型的分析型处理： 1.客户分类及通话特点分析 2.营销策略效果分析。
联机分析处理
分析型处理的特点
与事务型处理相比，分析型处理的特点：
a) b) 范围广，涉及的问题多。不确定性大。

四大OLAP（在线分析处理）工具

四大OLAP（在线分析处理）工具ZZ-四大OLAP（在线分析处理）工具07/3/6 本文将主要涉及Cognos(Powerplay)、Hyperion (Essbase)、微软(Analysis Service)以及MicroStrategy几大厂商的产品.价格单纯从成本角度考虑，微软的产品算是最能节省成本的，Cognos 和MicroStrategy则在同一水平线，都比微软贵一些.而Hyperion (Essbase)产品比较独立，也曾占有美国OLAP市场最大的份额，其产品价格又要更高一些.易用性若论开发应用，微软的产品向来以友好的用户界面著称，上手迅速.在OLAP产品上，微软依然发扬了这一优良传统，并有进一步标准化的趋势，开发了OLE DB for OLAP以及MDX(Multi-Dimensional Express多维表达式);参与XMLA(XML for Analysis)规范制定，也是想作为OLAP服务器和前端分析应用的数据传输标准.而Cognos以桌面OLAP开始，一直以轻便、快捷的操作闻名.所谓桌面OLAP，是可以用客户端将cube下载到本地进行访问.虽然Poweplay早已演变成C/S结构的OLAP服务器，但其轻便的特点还是延续下来，而且提供可以简洁部署且具有交互性的PowerPlay Web Explorer界面.从互联网上，我们可以很快搜索出许多基于PowerPlay Web的分析应用.Essbase作为老牌的OLAP服务器，是一个比较复杂的产品.所谓复杂，有两层意思，一是提供了丰富的API，让你可以充分定制开发;二是开发的难度较大，部署起来不容易.这也是国内很多用户难以将这个产品用好的一大原因.比较Essbase和Powerplay，会发现截然相反的两个特点：Essbase的复杂和Powerplay的简洁.对于这两者，单独说哪一种更好都不够客观，因为当你抱怨Essbase繁杂的接口时，也有人在抱怨Powerplay的定制功能怎么如此之少.这种情形其实跟这两种产品的定位有关，Essbase比较专注于高性能的多维存储服务，而Powerplay 则更专注于快捷的多维访问.换句话讲，Essbase之于Powerplay正像专业相机之于傻瓜相机，在选哪一个更好的问题上，不同的人肯定有不一样的答案.MOLAP(Multi-Dimensional OLAP)Cognos的Powerplay、Hyperion 的Essbase和微软的Analysis Service这些产品都是MOLAP产品..这类产品将数据从关系数据库(甚至是文本文件、Excel文件)中抽取出来，存储在自己的数据库中.这种数据库跟平常我们所见的Oracle、DB2这类关系数据库不同之处在于，它是专有格式的，且没有标准的访问接口.因此，这些产品如何实现多维存储也都不尽相同，大致的原理是以编程语言中多维数组的方式存放数据.度量值存放在数组的单元格中，而数组每个维就对应一个维度，其中，维元素就维的坐标.可以想象，多维数据库的单元格跟维度、维元素的多少有莫大关系，而随着维度增加，数据库也迅速膨胀.因此，对于MLOAP产品，多维存储的存储空间、性能自然是比较关键的.Essbase在这方面提供很多优化工作，但有时候也会显得过于复杂.Powerplay也提供某些选项，诸如cube分区等，这是比较简单的优化方法.OLAP产品的核心功能是提供多维存储，另外就是能够将OLAP访问操作转换为对数据的请求并返回，这些OLAP访问操作大多是用户通过前端发出的，因此要考虑OLAP产品能够和哪些前端工具对接.Cognos Powerplay是个相对封闭的产品，它有自己的客户端和Web Explorer，你也甭想着用其他前端来访问它.Hyperion和微软都采用开放式接口，提供丰富的访问API，第三方可以用这些API访问其数据库.上文曾提到微软开发的MDX和参与的XMLA(XML for Analysis)规范，事实上，一些第三方的前端工具正是基于这样的标准和OLAP产品对接，比如可以用BO WebI连接Essbase.更有甚者，微软的服务器还提供用MDX来查询多维数据，就像用SQL来访问关系数据库一样.诚然，这看起来的确比较酷，但有一点也要明确：目前虽然有XMLA、MDX这样的标准，但还不是非常成熟，且并非唯一标准.所以即使有第三方前端工具访问这些OLAP服务器，但只能说是多了一些选择，真正在前端功能上，并不能保证比封闭结构更丰富.ROLAP(Relational OLAP)MicroStrategy，它几乎是目前唯一一家还占据一定市场份额的ROLAP产品.这是一件非常奇怪的事情，从第一个ROLAP产品Metaphor到Metacube、WhiteLight、MicroStrategy，这些独立的ROLAP厂商似乎都是难以生存下去，只有MicroStrategy坚挺到现在.究竟是它的产品厉害，还是市场做得到位？目前还不得而知.从原理上讲，ROLAP将数据存放在关系数据库中，当然要求关系模型要非常严格，比如要遵循星型模式或雪花模式，才能定义出维度、度量、事实表、聚集表等元数据.但这样就增加了部署的难度，并且如果聚集表构建得不好，最后的访问性能就难以保证.恐怕这也是ROLAP 难以生存下去的原因吧.。

联机分析处理系统OLAP概述

ＯＬＡＰ概述　OLAP分析，又称多维分析，是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

OLAP也可以简单定义成使用户能够以多维视图分析数据的工具。

通常用来进行多维分析的维有时间、地点、产品、度量值（如销售额）等。

例如，在销售经理查看销售数据时，他可能想了解某个产品在某个地区、某段时间的销售额，并通过交叉表的功能来按不同的维对销售数据进行分析和通过挖掘功能来了解深层次的信息。

图3-20：数据的多维形式通过三维方式展现数据，并在此基础上进行分析，能够揭示出在二维方式下隐藏的关系；并通过方便的数据导航功能，使用户更易比较数据变量之间的关系，从而可以发现数据中隐藏的信息。

关系型数据库往往不能支持对数据进行逻辑分析和统计分析。

而采用OLAP系统，用户无须编程就可以定义新的逻辑、统计等方面的计算，并可将其做为分析的一部分，并以用户理想的方式给出报告。

用户可以在OLAP平台上进行数据分析，也可以连接到其他外部分析工具上，如时间序列分析工具、数据挖掘工具等。

ＯＬＡＰ产品根据其实现多维分析的技术以及要实现的目标而分为三类：　　（１）、ＭＯＬＡＰ（多维联机分析处理）。

ＭＯＬＡＰ将事务型数据进行综合，通过多维结构的“立方体”的数据结构来储存经综合的数据。

ＭＯＬＡＰ通过其层次型数据库及在内存内的索引来保障数据访问的性能。

用户可以利用数据导航工具来进行钻取、交叉查询及产生关于“立方体”的报告。

根据ＭＯＬＡＰ的技术特点，ＭＯＬＡＰ擅长于对一定数量的数据进行大量、复杂、快速的、反复的分析。

ＭＯＬＡＰ通常用来进行假设分析和问题求解，如在预算应用中。

　图3-21：MOLAP架构图（２）、ＲＯＬＡＰ（关系型联机分析处理）。

ＲＯＬＡＰ在分析数据是直接到关系型数据库中取数据，而不建立自己的“立方体”。

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12
IBM DB2 OLAP Server的特点
综合分析功能快速开发应用程序灵活的数据存储最快的响应速度支持Web 可管理的OLAP环境
13
1．综合分析功能
提供了100多种内置的财务、统计和数学计算功能，可进行复杂的趋势分析，可创建比率和分配情况。支持多个用户同时存取和更新数据，提供了安全控制措施以保证数据的安全性和完整性。
最小 32 MB（推荐 64 MB）
磁盘驱动器硬盘空间
操作系统
CD-ROM 驱动器 50 – 90 MB（如果安装包括常用文件和示例在内的所有组件则需 130 MB）。
Microsoft Windows 2000 Server 或有 Service Pack 5 或更高版本的 Microsoft Windows NT Server 4.0。对于客户端计算机上的仅客户端组件，可以是： Windows 2000 Professional，Windows NT Workstation 4.0及Service Pack 5
各工具需要的软硬件环境 SQL Server Analysis Services DB2 OLAP Server 8.2 Crystal Analysis 10
29
SQL Server Analysis Services
硬件/软件计算机处理器
内存 (RAM)
要求 Intel 或兼容机（Pentium 133 MHz 或更高）
是Business Objects 公司在报表系列产品中的一种。 Crystal Analysis侧重于多维数据分析，它为分析人员提供了强大的分析多维数据的功能。可以与多种多维数据源的连接，能以多种形式显示数据的分析结果，并能在汇总表中将多种查看视角连接在一起，以便于用户对数据进行分析。
7
Analysis Services的服务器端体系结构
微软管理控制台（MMC）
管理器中的分析部件企业管理器
用户部件
Analysis Manager
用户应用
对象模型（决策支持对象，DSO）
元数据
Analysis 服务器
数据源
数据透视表服务
多维数据集挖掘模型
客户端应用
8
2．客户端体系结构
15
3．灵活的数据存储
DB2 OLAP服务器可以选择将数据存储在像DB2这样的通用的关系型数据库上，或将数据存储在Hyperion Essbase多维存储器上。
16
4．最快的响应速度
DB2 OLAP服务器包含Hyperion Essbase技术的分析能力，在OLAP性能方面处于业界领先地位。为了调试应用程序，用户可以选择运用预先计算数据以达到最快的响应速度，或者选择在查询时进行动态计算以平衡数据库规模。
网络软件
联机产品文档查看器访问权限
Windows 2000、Windows NT 4.0、Windows 98 或 Windows 95 内置网络软件，以及 TCP/IP（包含在 Windows 中）。
Microsoft Internet Explorer 5.0或更高版本。在安装Internet Explorer 5.0之前须安装 Windows NT 4.0 Service Pack 5或更高版本。若要安装用于分析服务器的服务，必须用管理员权限登录到该服务器。
OLAP立方的 OLE DB 数据源
客户端应用
带OLAP和数据挖掘支持的OLE DB 多维数据文件
MOLAP
数据透视表服务带OLAP扩展的ADO
多维数据
数据挖掘模型的数据源
客户端应用
本地数据挖掘模型
Analysis 服务器
10
数据透视表服务的功能
为所有客户端应用程序进行在线和离线分析提供统一的与 OLAP服务器的连接点。作为服务提供支持使用关系型数据库创建的多维数据，实现多维数据展示功能。支持SQL子集，并能将查询结果以数据透视表的形式显示出来。支持MDX（多维表达式）。支持在客户端直接从关系型数据源中创建本地多维数据。支持客户端从存放在分析服务器上的数据挖掘模型建立本地的数据挖掘模型。支持用户从数据源下载数据，并以多维结构保存在本地，以便进行离线分析。
3
SQL Server Analysis Services
Analysis Services提供了从数据仓库中设计、构建及管理多维数据集的能力，同时也可以让客户端取得OLAP数据。我们从分析服务的特点、体系结构、存储结构三个方面介绍分析服务。
4
1. 分析服务的特点
易用性；灵活的数据存储模型；伸缩性；集成；支持大量的API和函数；分布式处理能力；服务器端结构的高速缓存。
OLAP集成服务器平台
对Windows NT 或 Windows 2000，至少需要奔腾处理器或者等效处理器
处理器
内存
64MB或更多
硬盘空间
对于服务器或样本程序，需要35至50MB；对于 SQL Interface 软件和样本，需要15至20MB Windows NT 4.0 或 Windows 2000；Solaris操作环境；RS/6000 AIX 版 UNIX操作系统
客户端体系结构的核心是数据透视表服务（PivotTable Service）。它与Analysis服务器交互，并为访问服务器端的OLAP数据的客户端应用提供基于 COM的接口。
9
Analysis Services 客户端的体系结构
当不能连接到 OLAP服务器时可以使用
当不能连接到 OLAP服务器或者OLEDB 数据源时可以使用
24
结构化的多维报表
Crystal Analysis将报表设计人员（指需要广泛功能进行复杂分析的分析人员）和报表的使用人员（指需要对分析过程进行了解，并从中得出有助于进行业务决策信息的业务人员）进行了明确的区分。设计人员可以构建复杂、全面的报表，锁定查看视角和控件，并将其发布到Web上，供业务人员浏览。
30
DB2 OLAP Server 8.2
硬件/软件服务器平台
对Windows NT 或 Windows 2000，至少需要奔腾处理器或者等效处理器 64MB或更多（对UNIX 平台，需128MB或更多）
PC客户机平台
对于需要奔腾处理器或者等效处理器对Spreadsheet Add-in和应用程序管理器，至少需16MB或更多；对Windows NT 或Windows 2000 ，需32MB或更多对于Spreadsheet Add-in和应用程序管理器，至少需要24MB或更多；对于集成服务桌面环境，至少需要45MB
18
6．可管理的OLAP环境
IBM Visual Warehouse OLAP可提供一种迅捷的经济有效的导入和管理数据仓库以及多维数据库的方法。 Visual Warehouse OLAP可将OLAP服务器融入到数据仓库环境中，使用户可以利用已有的关系型数据库管理进程来管理自己的OLAP数据仓库。 Visual Warehouse可使用户像对待其它数据集市一样对待自己的OLAP数据库。
对服务器，需要32MB；对于元数据目录和样本程序，需要50MB Windows NT 4.0 或 Windows 2000；Solaris 操作环境2.6或2.7； AIX 4.3.3或更高
操作系统
Windows 95；Windows 98； Windows NT 4.0 ；Windows 2000
17
5．支持Web
通过将DB2 OLAP服务器与Hyperion Wired for OLAP或者DB2 OLAP服务器的Web网关功能相结合，可以获得一个支持Web的全面解决方案，以提供复杂的管理报告以及专门的多维分析结果。 Hyperion Wired for OLAP是领先的企业级 OLAP分析、展示和报告解决方案，它允许终端用户创建复杂的交互式显示程序，用图表突出重要的性能指标。 Web网关可通过Internet高速、交互式和定制访问DB2 OLAP服务器。
25
全面的分析和格式功能
Crystal Analysis提供了全面可视化的、拖拽式的设计环境，使设计人员能够快速的汇总丰富的报表。在该工具中可以直接构建强大的计算功能、图表功能和强调显示功能。 Crystal Analysis中还带有可配置控制的Analysis按钮，使设计人员可以连接多维数据不同的查看视角，生成汇总表。
14
2．快速开发应用程序
DB2 OLAP Server只需要最基本的编程经验，就可以方便、快捷地设计和管理应用程序。 Application Manager（应用程序管理器）是一种直观的数据模型生成程序，使用它可以创建驻留在OLAP服务器上的商业数据的准确模型。利用Essbase应用程序编程接口（API），可以为DB2 OLAP服务器开发定制应用程序，满足复杂的分析需求。
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IBM DB2 OLAP Server
是IBM公司提供的一个用于构建多维数据分析功能的软件，提供了丰富的财务、数学和统计功能以及计算功能，可以对数据进行快速、直接的分析，支持Web平台。支持访问企业范围内的信息，可实现快速应用程序开发和数据建模, 支持多用户的并发操作，并支持第三方分析工具，以实现集成的开放式商业智能解决方案。
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4.2常用的客户端分析工具
Excel和Access Crystal Analysis
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Excel
在Excel 2000中，微软加入了可以连接到分析服务器的功能，让一般非数据库专业的用户可以很容易上手来查询想要的多维数据。 Excel 还可以将服务器端的多维数据集分类之后存储在客户端的计算机上，以便以后可以以脱机方式分析数据。 Excel可以使用数据透视表服务连接任何的 ODBC数据源，然后产生一个多维数据集文件，模拟OLAP服务的多维数据分析。还可以帮助用户绘制统计图表，从而更直观地展示多维数据分析的结果。