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bi基础知识 -回复

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bi基础知识-回复BI基础知识: 了解商业智能商业智能(Business Intelligence,BI)是一个涵盖多个领域的概念,包括数据分析、数据可视化、报告和仪表板等。

它综合运用技术和工具来帮助企业从海量数据中提取有价值的信息,以支持决策制定和业务运营。

本文将从BI的定义、组成部分以及关键性步骤展开,详细介绍BI基础知识。

第一部分:商业智能的定义与概述1. 什么是商业智能?商业智能是指利用技术和工具来收集、整理、分析企业内外部数据,提供有意义的信息以支持决策制定和业务运营的一种智能化方法。

2. 商业智能的价值和意义商业智能可以帮助企业实现数据驱动的决策,并从中获得以下几方面的价值:- 改善决策质量:通过分析和可视化数据,帮助决策者深入了解企业状况,从而做出更明智的决策;- 提高工作效率:通过自动化数据收集和分析过程,减少人工工作量,节省时间和成本;- 发现商机或问题:通过挖掘数据中隐藏的模式和趋势,帮助企业发现新的商机或解决问题;- 优化业务流程:通过数据分析和报表,帮助企业识别业务流程中的瓶颈和改进机会。

第二部分:商业智能的组成部分1. 数据仓库与数据集成数据仓库是商业智能的基础,它是一个集成的、主题导向的、相对稳定的数据存储区域,用于支持业务智能分析和决策制定。

数据集成则是将来自不同数据源的数据整合到数据仓库中。

2. 数据清洗与转换数据清洗与转换是将原始数据进行清洗、过滤、整理和重构,以使其符合数据分析和报表的要求。

这一步骤包括数据去重、格式标准化、缺失数据填充等。

3. 数据分析与挖掘数据分析与挖掘是应用统计学和机器学习技术来发现数据中的模式、趋势和关联性。

常见的分析技术包括数据探索、预测分析、聚类分析等。

4. 可视化与报表可视化与报表是利用图表、图形和仪表板等方式将分析结果可视化呈现,以便于业务人员理解和使用。

这可以通过数据可视化工具或自定义开发实现。

第三部分:构建商业智能系统的关键步骤1. 确定业务目标和需求首先,明确商业智能系统的目标和需求,了解企业的业务需求和决策制定过程,以帮助指导后续的数据模型设计和分析内容。

PowerBI中的数据共享和协作团队合作的利器

PowerBI中的数据共享和协作团队合作的利器

PowerBI中的数据共享和协作团队合作的利器PowerBI是一款功能强大的商业智能工具,它具有强大的数据分析和可视化能力,为企业提供了一种高效、便捷的分析解决方案。

在数据共享和协作团队合作方面,PowerBI更是成为了一个不可或缺的利器。

本文将探讨PowerBI在数据共享和协作团队合作中的优势和应用。

一、数据共享数据共享是企业内部进行信息交流和决策制定的重要环节。

PowerBI通过以下方式实现了高效的数据共享:1. 数据集共享:PowerBI允许用户将数据集与团队成员共享,这意味着团队中的每个成员都可以访问和使用同一份数据集。

这种共享机制确保了数据的一致性和准确性,避免了数据冗余和错误。

2. 报表和仪表板共享:PowerBI允许用户将创建的报表和仪表板与其他人共享。

共享的报表和仪表板可以被授权用户在线查看、编辑和分享。

这样,团队成员可以随时随地访问最新的数据和分析结果,提高了决策的准确性和响应速度。

3. 云共享:PowerBI提供了云平台,用户可以将数据集和报表上传至云端,实现实时的数据共享。

团队成员无需手动更新数据,即可获得最新的数据分析结果。

此外,云共享还支持团队成员之间的实时协作和讨论,提升了团队合作效率。

二、协作团队合作协作团队合作是企业高效运作的关键,PowerBI提供了多种功能和工具来支持协作团队合作:1. 仪表板与报表协作:PowerBI允许团队成员对仪表板和报表进行协作和共同编辑。

多人同时编辑的功能使得团队成员可以即时更新数据和分析结果,避免了数据的错误和延误。

2. 评论和反馈:PowerBI允许用户在仪表板和报表中添加评论和反馈。

团队成员可以对数据和分析结果进行讨论和评价,分享意见和建议,以便更好地理解数据和制定决策。

3. 安全权限控制:PowerBI提供了细粒度的安全权限控制机制,使得团队成员可以根据需要进行访问控制和数据权限管理。

这得以确保敏感数据的保密性,并限制不同角色成员的数据访问范围,保护数据的安全性。

PowerBI的数据共享和协作功能团队间的数据共享和合作

PowerBI的数据共享和协作功能团队间的数据共享和合作

PowerBI的数据共享和协作功能团队间的数据共享和合作在当今数据驱动的时代,企业和组织需要依赖数据来做出明智的决策。

PowerBI作为一款强大的商业智能工具,提供了丰富的数据分析和可视化功能。

然而,单靠个人的分析能力和洞察力很难满足团队合作的需求。

因此,PowerBI也提供了数据共享和协作功能,以促进团队间的数据共享和合作。

本文将重点介绍PowerBI的数据共享和协作功能,并探讨如何优化团队间的合作效率。

1. 数据共享在PowerBI中,数据共享是指将数据集或报表与团队成员分享,使他们可以实时访问和使用这些数据。

通过数据共享,团队成员可以更好地了解数据背后的故事,并基于数据做出决策。

PowerBI提供了多种数据共享的方式。

首先是通过电子邮件分享。

用户可以将报表或仪表板的链接发送给想要分享的团队成员,他们只需点击链接即可访问相关数据。

其次是通过PowerBI的共享功能。

用户可以在PowerBI服务中选择共享选项,并指定团队成员可以查看和编辑的权限。

此外,PowerBI还支持与外部合作伙伴的数据共享,用户可以将数据集或报表发布到PowerBI网站,并通过生成访问链接或嵌入代码来与合作伙伴分享数据。

2. 数据协作除了数据共享,PowerBI还提供了数据协作的功能,使团队成员可以在同一报表或仪表板上协同工作。

这种协作方式可以大大提高团队间的沟通和合作效率。

首先是多用户实时协作。

PowerBI支持多个用户同时编辑和查看同一份报表或仪表板,所有的更改都会实时同步到所有参与者的视图中。

这意味着团队成员可以实时共享见解、讨论问题,并即时更新报表或仪表板。

其次是对报表和仪表板的注释和讨论功能。

PowerBI允许用户在特定数据点或图表上添加注释,并与团队成员进行讨论。

这对于共享见解、解释数据背后的故事以及提出问题都非常有帮助。

另外,PowerBI还支持与其他Office 365应用程序(如Microsoft Teams、SharePoint)的集成,这样团队成员可以在这些应用程序中直接访问和共享PowerBI报表和仪表板,进一步提高团队的协作效率。

BI知识详解

BI知识详解

商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。

商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。

这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。

而商业智能能够辅助的业务经营决策,既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策。

为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。

因此,从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

商业智能的概念最早在1996年提出。

当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

目前,商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。

这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据,以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。

而商业智能能够辅助的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。

为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。

因此,从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

因此,把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。

商业智能的关键是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,然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),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、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项目总结汇报会议

bi项目总结汇报会议

bi项目总结汇报会议尊敬的各位领导、同事们:大家好!今天我很荣幸向大家汇报我们团队最近完成的BI项目。

在这次项目中,我们团队积极配合,充分发挥各自的专长,取得了一系列优秀的成果。

首先,我想回顾一下这个项目的背景和目标。

该项目旨在通过收集、整理和分析大量的数据,为公司高层提供全新的商业智能解决方案。

这将帮助公司更好地洞察市场趋势,分析客户行为,并提出战略性建议,以便在竞争激烈的市场中保持竞争优势。

在项目启动阶段,我们与所有相关部门展开了广泛的沟通和合作,确定了项目的范围和关键目标。

我们了解到,公司拥有大量的数据资源,但缺乏有效的分析和利用方法。

因此,我们决定建立一个全新的数据仓库,并开发自主的商业智能平台,以应对公司数据分析的需求。

在开发过程中,我们面临了一系列的挑战。

我们不仅需要整合来自不同部门的数据,还需要确保数据的准确性和一致性。

在与各部门合作的过程中,我们自愿担当起数据质量的监督者,确保数据的正确收集和整合。

我们还积极参与公司内部培训,提高员工对数据采集和管理的意识,以减少数据错误和冲突。

在开发商业智能平台的过程中,我们注重用户体验和功能的可用性。

我们与公司部门内的几位重要用户进行了多次需求调研,并根据他们的反馈进行了多次调整和优化。

我们还为用户提供了详细的培训和技术支持,以确保他们能够熟练使用平台并获得准确、实时的数据分析。

在项目最终交付后,我们进行了一系列的测试和验证,以确保系统的稳定性和可靠性。

我们发现并修复了一些潜在的问题,并确保了用户可以通过平台自主进行数据查询和报表生成。

我们还为公司高层定期提供了精准、直观的数据分析报告,以供决策参考。

通过这次项目,我们取得了一系列辉煌的成果。

首先,我们成功建立了一个全新的数据仓库,整合并清洗了来自多个部门的数据。

同时,我们开发了一个功能强大的商业智能平台,为用户提供了准确、实时的数据分析。

最重要的是,我们帮助公司高层洞察市场趋势,提供建议并优化运营策略。

BI相关知识介绍

BI相关知识介绍
• 优点:通过最大限度地减少数据存储量以及联合较小的维表来改善查询性能。
OLAP
• OLAP( On-Line Analytical Processing) • OLAP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。
映射到一个实值预测变量的函数,等。它可以应用到市场营销的各个方面,如客户寻求、保持
和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别。它可以应用到客户群
体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等发现变量或属性间的依赖关系,
OLAP
股东
外部系统
Metadata
元数据组成 (Meta data)
业Hale Waihona Puke 系统到数据仓库数据仓库ETL
Target Database
数据展现工具 Front-End Tool
支持源系统类型
关系型数据库 平面文件(Flat file)
其他数据
常见源系统数据类型 ACCESS、SQL SERVER、ORACLE、DB2 TERADATA、GREEN PLUM、MY SQL EXCEL、TXT XML、HTML COBOL FILE SAP ORACLE EBS
数据质量管理 报表开发工具
OLAP开发工具 报表开发组件 Portal开发语言(平台) 数据挖掘工具

移动行业BI交流PPT课件

移动行业BI交流PPT课件

BI在移动行业的适用场景
用户行为分析
通过分析用户在移动应用 上的行为数据,了解用户 偏好和需求,优化产品设 计。
业务运营监控
实时监控移动业务的运营 数据,包括用户量、活跃 度、转化率等,及时发现 并解决问题。
市场营销决策
基于数据分析结果,制定 有效的市场营销策略,提 高用户转化率和留存率。
BI在移动行业的实施案例
趋势
未来,随着5G、物联网、人工智能等技术的广泛应用,移动行业将呈现出更加 多元化、智能化的发展趋势。移动设备将更加智能、便捷,移动数据业务将更 加丰富、个性化。
移动行业的主要业务领域
01
02
03
语音通信
包括手机通话、短信等业 务。
数据业务
包括移动互联网接入、移 动电子商务、移动办公等 业务。
增值业务
包括彩信、手机游戏、移 动支付等个性化服务。
02
CATALOGUE
BI在移动行业的应用
BI的基本概念与技术
BI定义
BI(Business Intelligence)是一种 将企业中现有的数据转化为信息和知 识的技术,通过数据分析和可视化工 具,帮助企业做出更好的决策。
BI技术
包括数据挖掘、数据仓库、报表和分 析、数据可视化等技术,用于提取、 清洗、整合和展示数据。
移动行业BI的未来展望
人工智能与BI的结合
01
人工智能技术为BI提供智能化分析
AI算法和模型能够处理大量数据,自动识别数据中的模式和趋势,为BI
提供更准确、更深入的分析结果。
02
自动化决策支持
AI技术可以帮助BI系统自动生成决策建议,减少人工干预,提高决策效
率和准确性。
03

bi项目工作总结

bi项目工作总结

bi项目工作总结BI项目工作总结。

在过去的一段时间里,我有幸参与了一个BI项目的工作,这是一个非常具有挑战性和意义的工作。

在这个项目中,我学到了很多东西,也遇到了很多困难和挑战。

在项目即将结束之际,我想对这段经历进行一个总结。

首先,我要感谢整个团队的努力和合作。

在这个项目中,我们的团队成员来自不同的部门和背景,但是大家都能够团结一致,共同为项目的成功努力。

每个人都充分发挥了自己的专长和优势,为项目的顺利进行做出了贡献。

其次,我要感谢项目领导和管理层的支持和指导。

他们为我们提供了必要的资源和支持,让我们能够顺利地进行工作。

他们还给予了我们很多宝贵的建议和指导,让我们能够更好地应对项目中的挑战和困难。

在这个项目中,我学会了很多新的知识和技能。

我深入了解了BI系统的原理和运作机制,学会了使用不同的BI工具和软件。

我还学会了如何分析和处理大量的数据,以及如何制作出高质量的报告和分析结果。

这些知识和技能对我的职业发展和个人成长都具有非常重要的意义。

当然,在项目中也遇到了很多困难和挑战。

在数据的收集和整理过程中,我们遇到了很多问题和障碍。

在报告和分析的过程中,我们也遇到了很多技术性的困难。

但是,我们团队都能够积极应对这些挑战,找到解决问题的方法和途径。

最后,我要总结一下这个项目的成果和收获。

通过我们的努力和合作,我们成功地完成了BI系统的建设和运行。

我们为公司提供了高质量的数据分析和报告,为公司的决策和发展提供了重要的支持。

我们也为自己的职业发展和个人成长打下了坚实的基础。

总的来说,这个BI项目的工作经历对我来说是非常宝贵的。

我学到了很多新的知识和技能,也遇到了很多挑战和困难。

但是,通过团队的合作和努力,我们成功地完成了这个项目,为公司和个人都带来了很多收获和成就。

我相信这段宝贵的经历将对我的未来职业发展产生非常重要的影响。

BI概念以及数据仓库讲解PPT课件

BI概念以及数据仓库讲解PPT课件
数据处理
数据仓库具备高效的数据处理能力,支持BI进行复杂的数据分析和 查询。
数据查询优化
数据仓库通过优化查询性能,使得BI工具能够快速响应用户的查询 请求。
BI与数据仓库的结合方式
报表展示
01
BI工具利用数据仓库中的数据进行报表生成和展示,提供直观
的视觉效果。
数据分析
02
BI工具对数据仓库中的数据进行深入分析,帮助用户发现潜在
数据仓库的特点
总结词
数据仓库具有数据集成性、稳定性、时变性等特点。
详细描述
数据仓库中的数据是经过清洗、整合和转换的,具有很高的数据质量。数据仓库 中的数据是稳定的,不会像操作型数据库那样频繁变动。此外,数据仓库中的数 据可以进行时间序列分析,反映数据的演变和趋势。
数据仓库的架构
总结词
数据仓库的架构包括数据源、ETL过程、数据存储和数据查询等部分。
BI概念以及数据仓库讲解PPT课件
目 录
• BI概念简介 • 数据仓库概述 • BI与数据仓库的关系 • BI在数据仓库中的应用 • 案例分析
01 BI概念简介
BI的定义
BI的定义
BI(Business Intelligence)即 商业智能,是一种运用了数据仓 库、在线分析和数据挖掘技术来 处理和分析数据的商业应用。
预测模型
基于数据挖掘结果,构建预测模型, 对未来趋势进行预测,为企业制定战 略和决策提供科学依据。
05 案例分析
某公司BI系统的建设
总结词:成功实施
详细描述:某公司在建设BI系统时,充分考虑了业务需求和技术实现,采用了先 进的数据仓库技术和数据分析工具,成功地构建了一个高效、稳定、易用的BI系 统,为公司的决策提供了有力支持。

bi 面试题

bi 面试题

bi 面试题BI面试题现如今,随着信息技术的快速发展和大数据的普及应用,数据分析和商业智能(Business Intelligence,简称BI)的重要性愈发凸显。

越来越多的企业开始重视BI专业人才的招聘,因此BI面试题也备受关注。

本文将针对BI面试题进行探讨,旨在帮助应聘者更好地应对面试。

一、基础知识篇在BI面试中,基础知识的掌握是最为重要的部分。

下面将介绍一些常见的BI基础知识问题。

1. 什么是BI?BI是指通过对企业内部和外部的数据进行收集、清洗、加工、分析和展现,帮助企业决策者更好地了解业务状态、市场趋势和客户需求的一门技术和方法。

2. BI的主要应用领域有哪些?BI可以应用于各个领域,比如销售分析、市场营销、客户关系管理、供应链管理等。

3. 数据仓库与数据集市有什么区别?数据仓库是指将不同系统的数据进行整合存储,用于支持复杂的分析和决策。

而数据集市是数据仓库的子集,主要服务于特定的业务需求。

4. OLAP和OLTP的区别是什么?OLAP(在线分析处理)是一种面向决策分析的技术,目的是通过多维数据分析实现对数据的多角度、多维度的查询和分析。

OLTP(在线事务处理)是指对事务性数据进行高效处理和管理的技术。

二、技术工具篇除了基础知识,BI面试中还常会涉及到一些技术工具的应用和操作。

下面将介绍一些常见的BI技术工具问题。

1. 你熟悉哪些BI工具?回答时可以根据自己的实际经验罗列一些常见的BI工具,比如Tableau、Power BI、Cognos等,并介绍自己在这些工具的应用经验和项目经验。

2. Tableau和Power BI有什么区别?Tableau和Power BI都是常见的数据可视化工具,但Tableau在可视化和交互性方面表现出色,适用于复杂的数据分析需求;而PowerBI则更注重与Microsoft产品的整合和易用性。

3. 如何进行数据清洗?数据清洗是BI过程中非常关键的一步。

可以介绍常用的数据清洗技术,比如去重、填充缺失值、异常值处理等,并结合具体场景进行说明。

bi 工作总结

bi 工作总结

bi 工作总结
BI工作总结。

BI(Business Intelligence)是一种通过数据分析和信息处理来支持企业决策的
技术和工具。

作为一名BI工作人员,我在过去一段时间里积累了一些经验和感悟,现在我想通过这篇文章来总结一下我的工作成果和心得体会。

首先,作为BI工作人员,我深刻理解了数据对企业的重要性。

数据可以帮助
企业了解市场趋势、客户需求、产品销售情况等关键信息,从而指导企业决策和战略规划。

因此,我在工作中始终注重数据的收集、整理和分析,确保数据的准确性和可靠性。

其次,我在BI工作中注重团队合作和沟通。

作为一个团队,我们需要共同努力,协作完成各项任务。

我和同事们经常进行项目讨论和经验分享,共同解决工作中遇到的问题,提高团队的工作效率和质量。

另外,我还不断学习和提升自己的技能。

随着数据分析技术的不断发展,我时
刻保持学习的状态,不断学习新的工具和方法,提高自己的数据分析能力和专业水平。

在工作中,我也遇到了一些困难和挑战。

比如,数据质量不高、数据分析需求
频繁变化等问题都给我的工作带来了一定的困扰。

但是通过努力和团队合作,我都成功地克服了这些困难,取得了一定的成绩。

总的来说,BI工作是一项具有挑战性和发展空间的工作。

我将继续努力,不断提升自己的能力,为企业的发展和决策提供更好的数据支持。

希望通过我的努力,能够为企业带来更多的价值和贡献。

BI工作总结

BI工作总结

BI工作总结近年来,随着大数据和人工智能技术的快速发展,商业智能(BI)作为一种数据分析和决策支持工具,越来越受到企业的重视和应用。

作为一名从事BI工作的人员,我深刻体会到了BI在企业中的重要性和价值。

在这篇文章中,我将对BI工作进行总结,分享一些经验和心得。

首先,BI工作的核心是数据分析和报告。

作为BI工作者,我们需要收集、清洗和整理海量的数据,然后利用各种数据分析工具和技术进行深入的分析,最终生成可视化的报告和仪表盘,为企业决策提供有力的支持。

在这个过程中,我们需要具备扎实的数据分析能力和熟练运用各种数据分析工具的技能。

其次,BI工作需要与业务部门和技术团队密切合作。

作为数据分析师,我们需要深入了解业务部门的需求和业务流程,与他们沟通合作,确保所提供的数据分析和报告能够真正解决业务问题和支持决策。

同时,我们还需要与技术团队紧密合作,确保数据的准确性和可靠性,以及数据分析工具的稳定性和性能。

另外,BI工作需要不断学习和更新技术知识。

随着技术的不断发展和变化,BI 工作也在不断演进和更新。

作为BI工作者,我们需要不断学习新的数据分析工具和技术,保持自己的竞争力和创新能力。

同时,我们还需要关注行业动态和趋势,及时调整和优化我们的工作方法和流程。

最后,BI工作需要具备良好的沟通能力和团队合作精神。

作为数据分析师,我们需要与各个部门和团队进行有效的沟通和协作,确保数据分析和报告能够真正解决业务问题和支持决策。

同时,我们还需要具备团队合作精神,与团队成员共同努力,共同成长。

总之,BI工作是一项充满挑战和机遇的工作。

作为BI工作者,我们需要具备扎实的数据分析能力和技术知识,与业务部门和技术团队紧密合作,不断学习和更新技术知识,具备良好的沟通能力和团队合作精神。

相信随着技术的不断发展和应用,BI工作将会在企业中发挥越来越重要的作用。

bi 工作总结

bi 工作总结

bi 工作总结
BI 工作总结。

随着信息技术的不断发展,数据分析和商业智能(BI)在企业中的作用日益凸显。

作为一名从事BI工作的人员,我深刻体会到了这一点。

在过去的一段时间里,我经历了很多挑战和收获,现在我想对我的工作进行一次总结。

首先,我要感谢团队的支持和协作。

在BI工作中,团队合作是非常重要的。

在过去的项目中,我和我的团队成员一起分析数据、制定解决方案和实施BI系统。

我们相互之间进行了充分的沟通和协作,最终取得了令人满意的成果。

团队的支持和合作是我工作中最大的收获之一。

其次,我要提到技术的不断学习和更新。

在BI工作中,技术更新非常迅速,
我需要不断学习新的工具和技术以适应市场的需求。

在过去的一段时间里,我不断学习了新的数据分析工具和BI系统,这让我在工作中更加得心应手。

技术的学习
和更新是我工作中的一大挑战,但也是我成长最快的地方。

最后,我要强调数据的重要性。

作为BI工作人员,数据是我们的核心。

在过
去的项目中,我发现了数据的力量,它可以帮助企业做出更明智的决策。

通过对数据的分析和挖掘,我为企业提供了有价值的信息和见解,这让我感到非常自豪。

总的来说,BI工作是一项充满挑战和收获的工作。

在过去的工作中,我学到了很多,也取得了不少成绩。

我相信,在未来的工作中,我会继续努力学习和提升自己,为企业创造更大的价值。

BI工作总结到这里,希望我的经验能够对其他BI工
作者有所帮助。

PowerBI与数据共享如何与团队合作

PowerBI与数据共享如何与团队合作

PowerBI与数据共享如何与团队合作随着大数据时代的到来,越来越多的组织和企业开始关注并重视数据的分析和利用。

PowerBI作为一款强大的商业智能工具,能帮助用户将数据转化为有意义的信息和见解,从而帮助决策者做出更加准确的决策。

然而,单独使用PowerBI可能无法满足团队合作的需求。

本文将探讨PowerBI如何与数据共享相结合,以促进团队在数据分析和决策中的合作与协同。

1.数据共享的重要性数据共享是团队合作中不可或缺的一环。

通过数据共享,团队成员可以在同一平台上共享数据,并能够实时获取最新的数据更新。

这样可以避免数据冗余和信息不一致的问题,提高数据的准确性和可信度。

2.PowerBI与数据共享的结合PowerBI提供了多种途径来实现数据共享。

首先,PowerBI可以通过与主流数据库的连接,实时获取数据库中的数据。

这意味着团队成员只需要维护一个数据源,就能够访问到最新的数据。

其次,PowerBI还支持对数据集进行共享。

在PowerBI中,用户可以将自己的分析报告发布到PowerBI服务中,其他团队成员可以通过连接到这个报告来获取数据,实现数据的共享与协同。

第三,PowerBI还支持与SharePoint和Teams等合作平台的集成,可以通过这些平台来分享和讨论数据。

3.数据共享的权限管理在团队合作中,数据共享的权限管理非常重要。

PowerBI支持细粒度的权限控制,可以根据用户和用户组的不同,设置对数据的访问权限。

例如,可以将某个数据集只分享给特定的团队成员,或者仅授权他们可以查看、编辑或共享数据。

这样可以确保数据的安全性和隐私性,并且符合团队内部的数据访问政策。

4.数据协同与可视化分析团队合作不仅仅是数据的共享,还需要在共享的基础上进行协同与协作。

PowerBI提供了创建数据仪表板、图表和报表的功能,团队成员可以对同一数据集进行可视化分析,并将自己的见解和发现与其他成员共享。

PowerBI还支持多人同时编辑和查看报表,团队成员可以实时查看其他人的操作,进行实时的数据讨论和协同分析。

BI内部交流

BI内部交流
BI内部交流
提纲
BI经典故事 BI介绍 术语介绍 BI框架 ETL介绍 数据仓库
BI经典故事
在一家超市里,有一个有趣的现象:尿 布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪 的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。 这不是一个笑话,而是发生在美国沃尔玛连 锁店超市的真实案例,并一直为商家所津津 乐道。原来,美国的妇女们经常会嘱咐她们 的丈夫下班以后要为孩子买尿布。而丈夫在 买完尿布之后又要顺手买回自己爱喝的啤 酒,因此啤酒和尿布在一起购买的机会还是 很多的。
术语介绍
数据仓库 :面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。 维度 :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 度量 :在多维数据集中,度量值是一组值,这些值基于多维数据集的 事实数据表中的一列,而且通常为数字。此外,度量值是所分析的多 维数据集的中心值。即,度量值是最终用户浏览多维数据集时重点查 看的数字数据。您所选择的度量值取决于最终用户所请求的信息类型。 粒度 :数据汇总的层次或深度。 聚合 :聚合是预先计算好的数据汇总,由于在问题提出之前已经准备 了答案,聚合可以改进查询响应时间。 切片 :由一个维的一个成员限定的分区数据,称为一个切片。 数据钻取 :最终用户从常规多维数据集、虚拟多维数据集或链接多维 数据集中选择单个单元,并从该单元的源数据中检索结果集以获得更 详细的信息,这个操作过程就是数据钻取。 级别 :级别是维度层次结构的一个元素。级别描述了数据的层次结构, 从数据的最高(汇总程度最大)级别直到最低(最详细)级别。
度量值
product_dim
25 123 Chai
time_dim
134 1/1/2000
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。

BI概念以及数据仓库讲解

BI概念以及数据仓库讲解

▪ 对性能不敏感 ▪ 同时访问大量的数据 (数百万条) ▪ 主要是读(批量更新) ▪ 存在数据冗余 ▪ DB大小:100 GB - TB ▪ 用户:数个- 数百个
integration * intelligence * insight
24
总的来说...
• OLTP 系统用来“运行 ”事务处理
• 数据仓库用来帮助“优 化”业务
11
integration * intelligence * insight
11
用户要说的是... • 应该整合整个企业内的数据 • 汇总数据对整个组织具有价值 • 历史数据有重要作用 • 灵活的决策支持能力
integration * intelligence * insight
12
什么是数据仓库?
▪ 数据仓库是收集组织后的数据集合。它容易通过分析、抽取、合并,进而 被用来进一步理解数据。它可以与收集数据来进行即时处理的业务系统进 行对比,如订单和付款事务处理,尽管其数据也可能成为数据仓库的一部分。
▪ 数据仓库是一个集成的中央数据库,包含来自于组织内的所有操作型数据 源和归档系统。它包含了事务处理系统数据的拷贝、特别是用于查询分析 的结构化数据。
2. 数据挖掘意味着_____ Modeling/Forecasting/Explanatory Analysis
3. 订单输入系统是一个OLTP 系统的例子 True/False
4. 数据仓库的并发用户数量不是很多 False/True
5. 数据抽取是_____________过程 A. 从数据源获取信息/数据,并将其变成可用于数据仓库 B. 将抽取的数据加载到数据仓库 C. Both
▪ 模块3:
ETL 过程

数据库之间的沟通

数据库之间的沟通

数据库和数据库也要交流数据?1.不同系统需要集成,必须建立数据沟通渠道2.不同业务部门需要沟通,必须实现数据库到数据库的管道3.同一系统内部需要在不同数据库之间实现数据流通图,数据库之间交流数据跨数据库数据交流需求是?1.相同类型数据库之间的数据同步2.不同类型数据库之间的数据同步3.数据库与文件之间的数据转换4.实现跨数据库的业务操作一、数据库之间数据流通的需求“简单数据同步”、“选择性数据同步”、“协同作业”是“跨库”数据流通的三个层次。

图,相同结构数据对象数据同步“简单数据同步”,两个数据库中的对应表结构严格一致,仅完成数据的迁移。

1 / 4图,异构数据对象数据同步“选择性数据同步”,两个数据库中的对应表结构可以不一致,甚至于对应列的数据类型可以不一致。

同步过程需要选择相应的列,需要数据类型转换。

图,跨数据库协同作业“协同作业”,两个数据库之间既可以完成数据的迁移,又伴随着数据流通触发业务操作。

完成跨数据库的联合操作。

协同作业操作两个数据库或多个数据库,就如同操作一个数据库中的多张数据表一样,多个数据库的业务数据联合实现业务流程。

二、数据库之间数据流通的方式方法2.1数据库复制服务器数据库复制服务器是“简单数据同步”的有效工具。

它可以实现快捷的小数据量的数据的同步。

图,相同结构的对象间复制数据复制服务器通过跟踪主点数据库“操作日志”来触发复制动作,在从点数据库中做同样的动作。

是一种触发模式,所以比较及时迅速。

复制服务器要求主点数据库和从点数据库的复制对象严格一致。

如表结构相同,字段的数据类型相同,甚至要求相同的数据库类型。

严格一致性要求束缚了灵活的数据流通。

2 / 42.2 消息中间件消息中间件是跨数据节点实现数据传递的管道工具。

图,消息中间件实现数据传输消息中间件只实现了管道层。

我们需要编写出库和入库的操作流程。

然后通过消息中间件将数据跨节点传递。

利用消息中间件,我们需要编写数据库接口程序和业务数据流通控制程序。

数据仓库 BI 商业智能 交流

数据仓库 BI 商业智能 交流

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ETL实施步骤
确定数据抽取时机
对时机的考虑主要有两方面: 1.效率的影响:数据抽取要避开业务系统的繁忙时间进行数据抽取。 2.数据正确性的影响:有些时候,必须在某个时间段进行数据抽取, 才能保证数据尽可能的正确。比如:银行一般在晚上的某段时间会停止业务 操作。在这段时间内他要进行账务等处理。所以,只有在这段时间抽取数据 ,当天余额才尽可能的正确。 由于本系统是采用增量时间戳进行增量抽取,依赖于备份库的生成, 所以抽取时机是从第二天早晨2点左右开始抽取。


ETL实施步骤
ETL监控
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ETL处理机制
数据装载机制
数据装载一般分为三种,分别是全量装载、增量装载和全/增量混合 装载。 1.全量装载: 每次系统装载数据的时候,把源数据全部装进数据仓库,不作任何与 数据量有关的处理。一般在三种情况下采取这种方式装载数据,分别是数据 量不大、加工时间不作要求以及存储空间足够。这种装载方式的优点是处理 过程简单,不用考虑数据累计造成的处理复杂性,大大降低系统的开发和维 护成本,缺点是要求存储空间有时会很大,增加存储成本,并且处理时间往 往过长,不能够保证数据的实时性。
户、标的、产品等主题对象进行建立;
3.保持对象属性、对象类型、对象子类属性、关系事实属性的完整, 以增加模型的稳定性 4.原子层保存的数据粒度最细,不可再分。

使用规则
1.汇总层主要数据源;报表和即席清单查询的次要数据源; 2.不支持复杂条件的数据查询和统计 。
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原子层
实施模型
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各数据层简介
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ETL处理规则
任务调度规则
3.加工同一张表的数据的任务尽可能串行,不并行; 4.父任务和子任务的关系一定要合理,确定它们存在互相依赖关系; 5.任务执行线路的划分要合理,不要出现执行瓶颈,也就是说尽可能 保证系统资源的合理利用。

BI项目实施交流

BI项目实施交流
• 数据仓库开发 根据数据仓库设计生成数据库结构 输出物:元数据、数据库文件 ETL程序开发 开发:自主写程序?借用ETL工具? 输出物:ETL程序元数据、ETL程序文件 报表开发 按照开发规范组织报表数据和书写报表模版,报表个性 化非常强,可以独立对待 输出物:报表程序、模版
第21页


2.3、BI实施的几个阶段—开发阶段

第23页
3、数据仓库建设注意问题
1. ETL高效、正确、准确、灵活、扩展性、健壮性、 灵活性、可维护性 2. 维度总线结构 3. 数据粒度 4. 不可强求大而全,循序渐进量力而行 5. 权衡失去什么得到什么的比例
第24页
4、报表、分析模型开发注意问题
1. 规范化、底层通用化,提高重用能力,尽可能 在需求没有大的改动时,移植过程简单化 2. 文档化 3. 交流,BI组内各部分交流、与客户交流
Standard Reporting Tools
Desktop Data Access Tools
Application Models (e.g. data mining) Downstream / operational systems
The Data Warehouse BUS
Conformed Dimensions & Conformed Facts
• 分析模型开发 针对不同工具不同开发手段,原则还是遵循设 计文档,开发过程中发现设计问题,同时测试 输出物:模型程序 预测开发 输出物:预测程序 数据挖掘开发 输出物:挖掘算法程序
• •
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2.4、BI实施的几个阶段—上线阶段
• • • • 系统移植 数据准备 功能测试、集成测试、性能测试 输出物:各种测试报告、配置说明、操作手册、 用户手册、维护手册 新增需求问题(不可盲目)
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• Where从句中,可以使用一个或者多个逻辑表 达式限制查询数据的范围。 • 算术操作符: +、-、*、/、** • 关系操作符: <、<=、>、>=、=、!=、<>、:= • 比较操作符: is null、like、between、in • 逻辑操作符: and、or、not
• • • • • • • • • • • • •
DDL,DML和DCL命令之间的区别
DCL 是数据控制语言,如: COMMIT - save work done(保存已完成工作) SAVEPOINT - identify a point in a transaction to which you can later roll back(在事务中标示一个点,便于之后可以回滚到此 处) ROLLBACK - restore database to original since the last COMMIT(在最近一次COMMIT之后重新保存数据库) SET TRANSACTION - Change transaction options like what rollback segment to use(改变事务选项)
筛选出
列的值分组 的升序或降序排序指定条件的组
基本查询
• • • • • • • • • 简单的无条件查询 Select * from A; 简单的有条件查询 Select * from A Where B=‘00’ 查询语句中投影运算的实现 Select X,Y,Z From A Where B=‘00’
DDL,DML和DCL命令之间的区别
DDL是数据定义语言,DDL不需要COMMIT,隐式提交 如: CREATE - to create objects in the database(在数据库中创建对 象) ALTER - alters the structure of the database(修改数据库的结构) DROP - delete objects from the database(从数据库中删除对象) TRUNCATE - 从一个表中移除所有记录,包括为记录分配的所 有空间也一并移除) COMMENT - add comments to the data dictionary(为数据字典 添加备注) GRANT - gives user's access privileges to database(为用户赋予 访问权限) REVOKE - withdraw access privileges given with the GRANT command(撤销由GRANT命令赋予的访问权限)
数据库的结构 • ORACLE系统结构
• 物理结构:数据文件,日志文件,控制文件,参数文件; • 系统全局区:共享池,数据缓冲区,字典缓冲区 • 进程:用户进程,服务器进程,后台进程
• ORACLE逻辑结构
oracle的逻辑结构是由一个或多个表空间组成。 一个表空间可将相关的逻辑结构组合在一起。 一个表空间由一组分类段组成; 一个段由一组范围组成; 一个范围由一批数据库块组成; 一个数据库块对应一个或多个物理块。
• • • • • • • •
数学函数 Abs、rand等 字符串处理函数 Left、trim、replace、substr等 时间处理函数 To_date,last_day,add_months等 聚合函数 Count、sum、max、min、avg等
DDL,DML和DCL命令之间的区别
首先,Oracle数据库会分析该命令,并确保该命令是语法正 确和语义正确的。下一步,Oracle数据库会验证用户是否有 权限来执行该命令。如果用户可以执行该命令,数据库获得 所有必要的锁后将完成该命令。一旦锁全部获得,数据库执 行该命令。在某些情况下,还将有返回结果。如果执行命令 后有结果返回,Oracle数据库获取这些结果并且将该结果保 存在一个被称作’cursor’的区域 。并且将游标被回传给应用 程序。
把表A中的数据全部查 询出来,’*’表示所有的列
• • • • • • • • • •
计算列值 Select x,Fra bibliotek,z+5 From a 利用列表达式实现不同列的连接 Select x+y,z From a Where x=‘01’ 修改查询结果的列标题 Select x as ”姓名” From a
数据项例如属性项、表、视图项等同时列出 时,分隔符用逗号;字符或字符串常量要用单 引号定界。
查询语句
• • • • • • • •
基本查询 使用列表达式 (Select X+Y From A) Where从句的进一步使用 数据汇总 连接查询 嵌套查询 联合查询 使用系统内置函数的查询
语句格式
SELECT [ALL|DISTINCT] <目标列表达式> [,<目标列表达式>] … FROM <表名或视图名>[, <表名或视图名> ] … [ WHERE <条件表达式> ] [ GROUP BY <列名1> [ HAVING <条件表达式> ] ] [ ORDER BY <列名2> [ ASC|DESC ] ];
• 注意:select子句的列表中只能包含在group by 中指出的列或在聚合函数中指定的列。 • Having指定组或聚合的条件。只有满足条件的 组才被选出来,having通常与group by子句一 起使用。注意与where的 区别。
• 若一个查询同时涉及两个或两个以上的表 ,则成为连接查询。 • 连接查询中用来连接两个关系的条件称为 连接条件或连接谓词,一般格式为: • [<表名1 >.]<列名1><比较运算符>[<表名 2>.]<列名2> • 比较运算符主要有:=、>、<、>=、<=、!= • 两类常用连接运算: • 等值连接(当运算符为=时) • 非等值连接
DDL,DML和DCL命令之间的区别
DML是数据操作语言,DML需要commit 如: SELECT - retrieve data from the a database(从指定的数据库中 返回符合一定要求的数据) INSERT - insert data into a table(向一个表中插入数据) UPDATE - updates existing data within a table(更新表内存在的 数据) DELETE - deletes all records from a table, the space for the records remain(删除表中所有记录,但保留记录所占空间) CALL - call a PL/SQL or Java subprogram(调用一个PL/SQL或 JAVA子程序) EXPLAIN PLAN - explain access path to data(解释分析数据的 访问路径) LOCK TABLE - control concurrency(控制并发)
简单的事务 100MB-GB
复杂的查询 100GB-TB
二维数据库和多维数据库 二维数据库
多维数据库
数据库的安装
数据库的安装
数据库的安装
数据库的安装
数据库的安装
数据库的安装
数据库的安装
数据库的安装
数据库的安装
数据库的基本概念
• 数据库:是一个数据集合,我们大多数情况下讲的数据库 概念不仅是指物理数据,还指内存、进程对象的组合。 • 表空间:是数据库的逻辑划分,每个数据库至少有一个表 空间。 • 数据文件:每个表空间由同一磁盘上的一个或多个文件组 成,这些文件叫数据文件。 • 实例:也称为服务器server,是存取和控制数据库的软件 机制,它由系统全局区和后台进程组成。
关系数据库语言SQL • SQL语言的特点:
• • • • • 综合统一 高度非过程化 面向集合的操作方式 以同一种语法结构提供两种使用方法 语言简洁,易学易用
• SQL语言的动词:
• • • • 数据定义:CREATE,DROP,ALTER 数据查询:SELECT 数据操纵:INSERT,UPDATE,DELETE 数据控制:GRANT,REVOKE
• • • • • • • •
设定排序顺序 Select 列名1,列名2,… From 表名 Where 条件表达式 Order by 列名1[ASC|DESC]…. 默认是asc排列 限定重复记录 Select distinct z from a
• • • • • •
常用聚合函数: Count :统计元组(记录)个数; Sum:求和; Avg:求平均数; max:求最大值; min:求最小值;
表、视图、索引
• 表是数据库的最基本的逻辑结构,是关系模型中 反映实体与属性关系的二维表格,由列和行组成 • 视图是从一个或多个基本表(或视图)导出的表 ,是个虚表。数据库只存在视图的定义,不存放 视图对应的数据。所以,视图中的数据随基本表 的数据而变化。 • 索引是数据库中的一个列表,该列表包含了某个 数据表中的一列或几列值的集合,以及这些值的 记录在数据表中存储位置的物理地址。当在数据 库中搜索某一行时,可以通过索引找到它的物理 地址,从而提高对数据的检索效率。
SQL语句格式
• • • • • •
Select <目标表达式> as 别名 From <表或视图> [Where <条件表达式>] [ Group by <列名>] [ Having <条件表达式>] [ Order by <列名> ASC|DESC]
SQL语句书写准则
对大小写不敏感 一条语句可以写成一行或多行 关键字不能在行与行之间分开
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