商业智慧：SSAS分析服务.pptx
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與
:4
銷售數量 台北
硬體 100
軟體 150
高雄
:4 :5
250
100
為了加快終端決策者取得資料的反應時間 ，必須利用儲存空間將資料事先算好並儲 存起來。
銷售數量 台北 高雄 台灣
硬體 100 250 350
軟體 150 100 250
電腦產品 250 350 600
26
26
範例
27
27
R ()
關聯式線上即時分析系統， 藉由維度 () 直接的串聯關係 存及存放於關聯式資料庫() ，或說資料倉儲的資料庫中 ，提供有效的資料存放，不 再另外建一。
H ()
優
缺
查詢快速
浪費空間 靈活性低 不易擴充 建置時間 長
省空間 靈活性大 沒有擴充 的問題
速度較慢 ，每次查 詢皆從資 料庫中重 新抓資料
2
傳統資料庫與資料倉儲資料的不同
傳統資料庫
關聯式資料 正規化的資料,資料正確性高 著重在交易最佳化 可擷取即時資訊 常用動作：新增、刪除、修改
資料倉儲
資料庫中某個時間的資料 著重在資料總和,查詢速度要快 常用動作：“清空-載入”與”刪除-附加 ”
3
商業智慧市場概況
1998: 7 2000: 2000 2002年擊敗成為多維度分析霸主 市佔率由14.3%(2001) 20% (2004) 迫使收購 (2000)，並且與維持關係 2003: 收購 (原微軟夥伴) 2003 : 併購 (報表與專家) 動搖了與的合作基礎 2005: 併購並且與分手 2005: 2005
22
22
多維度模型的設計步驟(二)
的選擇 應與時間的階層相符 應符合所有的條件的分割資料 設計時以最低來回應使用者查詢時非預期的需求
四種常見的 : 交易次數 : 某一特定時間的特殊狀況 ：與企業相關的個別項目的所有條件 : 只觀察事情發生與否
23
23
多維度模型的設計步驟(三)
• 的建立:要建立一個完整的維度模型，應該考慮三個構面：維度的共同 特性、維度階層、維度資料異動。
18
18
的多階層
• 類似正規化，將所有類別以獨立的來儲存資料，再用及來維持彼 此的關係。
產品的
產品編號
產品名稱 產品細類編號(FK)
產品細類編號
產品細類名稱 產品類別編號(FK)
產品類別編號
產品類別名稱 產品總類編號(FK)
產品總類編號 產品總類名稱
特色： 節省硬碟儲存空間，做過正規化，資料不重複存在 查詢較複雜
書店 文具 禮品 雜誌 書籍
產品總類
產品類別
產品細項分類
產品名稱
書籍類別
電腦類 商業類 小說類
小說類別
文藝小說 科幻小說 武俠小說
武俠小說
天龍八部 神雕俠侶 倚天屠龍記
17
17
的
將不同 的 完成合併於同一個中。
產品的
產品編號
產品名稱 產品總類 產品類別 產品細類
產品類別分類
特色： 查詢簡單、速度快 需要較多的硬碟儲存空間
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()
()
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*: : , , & , 5 , &
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33
1
7.0
“”
微軟商業智慧
2000
64
2 2000
,&
3
2005
Cross-release Reliability and Security
範例( 銷售分析架構)
台北 台中 高雄
Meansure
銷售數量
高雄地區第四季HP的銷售量
IBM HP Bell Acer Compaq
一 二 三四 時間（季)
Dimensions
28
28
儲存模式
M ()
是將多維度資料及彙總資料 直接存放在特定的資料結構 中如：，藉由事先運算及彙 總存放於中使的儲存可提供 最快速的查詢回應時間
維度的共同特性：維度存在於關連式的中，因此包含了及支援的屬性。 屬性與相關密切。 簡單及有用的文字資訊。 解析過的時間、名字、或地址元素。 (代理鍵)，另外新增一個額外的唯一鍵欄位。 (退化維度)：存在中，與實際並無關連 (如訂單編號) 特性： 包含代理鍵的主鍵 跟 有一對多的關係 至少包含一個決策因子 包含的維度階層欄位 包含隨時間變化的資料記錄欄
Clustering
Time Series
Naïve Bayes
Sequence Clustering
Association
Neural Net
Logistic Regression
40
40
a . , a a.
a . , ' .
.,
a.
.,
.
41
41
參考資料
商業智慧及資料倉儲運作架構 2005 , 慧 盟資訊
。2020年6月24日星期三下午1时38分14秒13:38:1420.6.24
• •
T H E E N D 15、会当凌绝顶，一览众山小。2020年6月下午1时38分20.6.2413:38June 24, 2020
16、如果一个人不知道他要驶向哪头，那么任何风都不是顺风。2020年6月24日星期三1时38分14秒13:38:1424 June 2020
9
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•
•
•
•
•
•
Source Database
(, ….)
架構
•
•
•
•
•
•
•
•
Data Mart
• • • • •
10
10
是提供進行查詢分析, 最受歡迎的資料結構, 也是建置 的基礎. ( 是一種高效率的維度模型)
通常具備 一個 一套 和 組成 “ ” 通常事實資料表資料量很大，維度資料表資料量
• 17、一个人如果不到最高峰，他就没有片刻的安宁，他也就不会感到生命的恬静和光荣。下午1时38分14秒下午1时38分13:38:1420.6.24
谢谢观看
Lowest TCO
objectives Integrated Business Intelligence Automatic Tuning
34
34
硬體配置圖
1
2
3
Oracle
SQL
NCR
35
35
特色
…
2000
Time Series
ï
Sequence Clustering
Association
Neural Net
36
36
特色
不需轉成星狀架構，直接由資料對應 簡化資料整合工作 多維度物件擴充 改用屬性作為為杜物件的底層架構 多國語言轉換 同一個報表可以用多國語言呈現 提升商業智慧分析能力 提供不同等級的快取模式 ( ) 多種資料探勘演算法支援
37
2005
,,
38
38
24
24
多維度模型的設計步驟(四)
的設計
利用預先計算好的加總來提高分析的速度。因為可以在提 交查詢前，就先準備好以改善查詢的反應時間，因此可 以降低擷取資料時，系統動態計算結果所造成的效能負 荷。但是必須注意：
動態建立 或在資料載入階段時建立 可以儲存在資料倉儲中以便重複使用，或是在做每一次查
詢時動態的建立起來。 以儲存空間與處理時間為考慮因素
4
2005商業智慧市場概況
關聯式資料庫市場 (34.2%) (33.9%) (20.0%) (3.0%) (8.9%)
市場 (28%) (19%) (14%) (7%) (7%) (6%)
5
市場概況
6
6
.
資料倉儲之父 一個整合的全公司資料倉儲 資料整合性高 成本較高
屬性 (): 每個維度表都包含了屬性, 維度經由其屬性提供了關於事實 的描述性特質.
屬性階層 ( ):屬性階層提供了由上而下的資料組織, 它被用於聚集與 資料鑽研()/向上捲算().
13
13
維度資料模型與模型比較
維度資料表(4 ) . 資料表 (11)
14
模型轉換成維度模型
步驟一、找出需要匯總的資料成為事實資料表 資料表中的(數量)與(價格) 步驟二、根據分析的維度，把其他資料表反正規
• 10、人的志向通常和他们的能力成正比例。13:38:1413:38:1413:386/24/2020 1:38:14 PM
• 11、夫学须志也，才须学也，非学无以广才，非志无以成学。20.6.2413:38:1413:38Jun-2024-Jun-20
• 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。13:38:1413:38:1413:38Wednesday, June 24, 2020
很小
11
11
*: : , , & , 5 , &
12
12
事實 (): 是數值上的衡量(值), 代表了特定的商業部份或活動. 通常存 在於事實資料表, 事實表包含了經由其維度加以連結的實實.
維度 (): 資料幾乎都會以與其他資料關聯的角度來查看, 維度是一般 認可的分類, 對給定的事實提供了額外的觀點.
商業智慧之父 創立 、 、 每個部門各自維持自己的資料超市( ) 資料分散 成本較低 查詢效率高
7
資料超市架構
1981-1992 1984-1992 ()
1990-1991
1984-1989 8
8
建立架構
來源一
來源二
資料倉儲
來源三
銷售
員工
財務
資料來源固定、確保資料完整性 資料格式與單位一致，確保跨不同 分析的正確性 可以共享欄位 須花費較多時間來設計
Relative Business Value
Easy
8 , 10 12
Business Knowledge
2005
Data Mining
OLAP
Reports (Adhoc) Reports (Static)
Usability
2005 ,,
Difficult
39
39
Decision Trees 2000
• 13、志不立，天下无可成之事。20.6.2420.6.2413:38:1413:38:14June 24, 2020
• 14、Thank you very much for taking me with you on that splendid outing to London. It was the first time that I had seen the Tower or any of the other famous sights. If I'd gone alone, I couldn't have seen nearly as much, because I wouldn't have known my way about.
2005 線上即時分析，亞洲資採 尹相志
42
43
20.6.2413:38:1413:3 813:3820.6.2420.6.2 413:38
谢谢
13:38 20.6.2 413:3
2020年6月24日星期三1时38分14秒
• 9、春去春又回，新桃换旧符。在那桃花盛开的地方，在这醉人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一样美丽，日子像桃子一样甜蜜。20. 6.2420.6.24Wednesday, June 24, 2020
化 : 維度表 : 維度表 維度表 步驟三、把各維度表的主鍵加入事實資料表
15
資料立方體 ( )
*: : , , & , 5 , &
16
16
通常做決策支援分析時，為了利於統計分析，常常將一個基本的 分類成數個 。也就是 間存在著一對多的邏輯關係，即 。 的維度分類方式又可以分成兩種 方式( 及 )
2005 分析服務
：
1
商業資料的特性
決策支援的需求 比較特定期間內, 各部門生產力成長的相
對比率? 依所選擇的產品線定義相關的市場佔有率 定義廣告類型和銷售程度之間的關聯. 而
這個關聯可以運用於預測 營運前台的資料龐大到無法人為解毒細節 需要適度的彙總()，把明細資料轉成有意
義的資訊，透過報表呈現
19
19
與 比較
整體資料列()數 所佔硬碟空間大小 設計難易度 數量 查詢複雜度 維度搜尋 支援索引
較少 較大 較容易 較少 較簡單 較快 是
較多 較小 較困難 較多 較複雜 較慢 否
20
20
多維度模型的設計步驟
定義的 的選擇 的建立 的設計
21
21
多維度模型的設計步驟(一)
定義的 著重於企業的單一商業行為( ) 決定單元資料的精細程度( ) 決定使用 或 決定資料的時間需求
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與
:4
銷售數量 台北
硬體 100
軟體 150
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為了加快終端決策者取得資料的反應時間 ，必須利用儲存空間將資料事先算好並儲 存起來。
銷售數量 台北 高雄 台灣
硬體 100 250 350
軟體 150 100 250
電腦產品 250 350 600
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範例
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R ()
關聯式線上即時分析系統， 藉由維度 () 直接的串聯關係 存及存放於關聯式資料庫() ，或說資料倉儲的資料庫中 ，提供有效的資料存放，不 再另外建一。
H ()
優
缺
查詢快速
浪費空間 靈活性低 不易擴充 建置時間 長
省空間 靈活性大 沒有擴充 的問題
速度較慢 ，每次查 詢皆從資 料庫中重 新抓資料
2
傳統資料庫與資料倉儲資料的不同
傳統資料庫
關聯式資料 正規化的資料,資料正確性高 著重在交易最佳化 可擷取即時資訊 常用動作：新增、刪除、修改
資料倉儲
資料庫中某個時間的資料 著重在資料總和,查詢速度要快 常用動作：“清空-載入”與”刪除-附加 ”
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商業智慧市場概況
1998: 7 2000: 2000 2002年擊敗成為多維度分析霸主 市佔率由14.3%(2001) 20% (2004) 迫使收購 (2000)，並且與維持關係 2003: 收購 (原微軟夥伴) 2003 : 併購 (報表與專家) 動搖了與的合作基礎 2005: 併購並且與分手 2005: 2005
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多維度模型的設計步驟(二)
的選擇 應與時間的階層相符 應符合所有的條件的分割資料 設計時以最低來回應使用者查詢時非預期的需求
四種常見的 : 交易次數 : 某一特定時間的特殊狀況 ：與企業相關的個別項目的所有條件 : 只觀察事情發生與否
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多維度模型的設計步驟(三)
• 的建立:要建立一個完整的維度模型，應該考慮三個構面：維度的共同 特性、維度階層、維度資料異動。
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的多階層
• 類似正規化，將所有類別以獨立的來儲存資料，再用及來維持彼 此的關係。
產品的
產品編號
產品名稱 產品細類編號(FK)
產品細類編號
產品細類名稱 產品類別編號(FK)
產品類別編號
產品類別名稱 產品總類編號(FK)
產品總類編號 產品總類名稱
特色： 節省硬碟儲存空間，做過正規化，資料不重複存在 查詢較複雜
書店 文具 禮品 雜誌 書籍
產品總類
產品類別
產品細項分類
產品名稱
書籍類別
電腦類 商業類 小說類
小說類別
文藝小說 科幻小說 武俠小說
武俠小說
天龍八部 神雕俠侶 倚天屠龍記
17
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的
將不同 的 完成合併於同一個中。
產品的
產品編號
產品名稱 產品總類 產品類別 產品細類
產品類別分類
特色： 查詢簡單、速度快 需要較多的硬碟儲存空間
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微軟商業智慧
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2 2000
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2005
Cross-release Reliability and Security
範例( 銷售分析架構)
台北 台中 高雄
Meansure
銷售數量
高雄地區第四季HP的銷售量
IBM HP Bell Acer Compaq
一 二 三四 時間（季)
Dimensions
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儲存模式
M ()
是將多維度資料及彙總資料 直接存放在特定的資料結構 中如：，藉由事先運算及彙 總存放於中使的儲存可提供 最快速的查詢回應時間
維度的共同特性：維度存在於關連式的中，因此包含了及支援的屬性。 屬性與相關密切。 簡單及有用的文字資訊。 解析過的時間、名字、或地址元素。 (代理鍵)，另外新增一個額外的唯一鍵欄位。 (退化維度)：存在中，與實際並無關連 (如訂單編號) 特性： 包含代理鍵的主鍵 跟 有一對多的關係 至少包含一個決策因子 包含的維度階層欄位 包含隨時間變化的資料記錄欄
Clustering
Time Series
Naïve Bayes
Sequence Clustering
Association
Neural Net
Logistic Regression
40
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a . , a a.
a . , ' .
.,
a.
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參考資料
商業智慧及資料倉儲運作架構 2005 , 慧 盟資訊
。2020年6月24日星期三下午1时38分14秒13:38:1420.6.24
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T H E E N D 15、会当凌绝顶，一览众山小。2020年6月下午1时38分20.6.2413:38June 24, 2020
16、如果一个人不知道他要驶向哪头，那么任何风都不是顺风。2020年6月24日星期三1时38分14秒13:38:1424 June 2020
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Source Database
(, ….)
架構
•
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•
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Data Mart
• • • • •
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是提供進行查詢分析, 最受歡迎的資料結構, 也是建置 的基礎. ( 是一種高效率的維度模型)
通常具備 一個 一套 和 組成 “ ” 通常事實資料表資料量很大，維度資料表資料量
• 17、一个人如果不到最高峰，他就没有片刻的安宁，他也就不会感到生命的恬静和光荣。下午1时38分14秒下午1时38分13:38:1420.6.24
谢谢观看
Lowest TCO
objectives Integrated Business Intelligence Automatic Tuning
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硬體配置圖
1
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Oracle
SQL
NCR
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特色
…
2000
Time Series
ï
Sequence Clustering
Association
Neural Net
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特色
不需轉成星狀架構，直接由資料對應 簡化資料整合工作 多維度物件擴充 改用屬性作為為杜物件的底層架構 多國語言轉換 同一個報表可以用多國語言呈現 提升商業智慧分析能力 提供不同等級的快取模式 ( ) 多種資料探勘演算法支援
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2005
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多維度模型的設計步驟(四)
的設計
利用預先計算好的加總來提高分析的速度。因為可以在提 交查詢前，就先準備好以改善查詢的反應時間，因此可 以降低擷取資料時，系統動態計算結果所造成的效能負 荷。但是必須注意：
動態建立 或在資料載入階段時建立 可以儲存在資料倉儲中以便重複使用，或是在做每一次查
詢時動態的建立起來。 以儲存空間與處理時間為考慮因素
4
2005商業智慧市場概況
關聯式資料庫市場 (34.2%) (33.9%) (20.0%) (3.0%) (8.9%)
市場 (28%) (19%) (14%) (7%) (7%) (6%)
5
市場概況
6
6
.
資料倉儲之父 一個整合的全公司資料倉儲 資料整合性高 成本較高
屬性 (): 每個維度表都包含了屬性, 維度經由其屬性提供了關於事實 的描述性特質.
屬性階層 ( ):屬性階層提供了由上而下的資料組織, 它被用於聚集與 資料鑽研()/向上捲算().
13
13
維度資料模型與模型比較
維度資料表(4 ) . 資料表 (11)
14
模型轉換成維度模型
步驟一、找出需要匯總的資料成為事實資料表 資料表中的(數量)與(價格) 步驟二、根據分析的維度，把其他資料表反正規
• 10、人的志向通常和他们的能力成正比例。13:38:1413:38:1413:386/24/2020 1:38:14 PM
• 11、夫学须志也，才须学也，非学无以广才，非志无以成学。20.6.2413:38:1413:38Jun-2024-Jun-20
• 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。13:38:1413:38:1413:38Wednesday, June 24, 2020
很小
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*: : , , & , 5 , &
12
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事實 (): 是數值上的衡量(值), 代表了特定的商業部份或活動. 通常存 在於事實資料表, 事實表包含了經由其維度加以連結的實實.
維度 (): 資料幾乎都會以與其他資料關聯的角度來查看, 維度是一般 認可的分類, 對給定的事實提供了額外的觀點.
商業智慧之父 創立 、 、 每個部門各自維持自己的資料超市( ) 資料分散 成本較低 查詢效率高
7
資料超市架構
1981-1992 1984-1992 ()
1990-1991
1984-1989 8
8
建立架構
來源一
來源二
資料倉儲
來源三
銷售
員工
財務
資料來源固定、確保資料完整性 資料格式與單位一致，確保跨不同 分析的正確性 可以共享欄位 須花費較多時間來設計
Relative Business Value
Easy
8 , 10 12
Business Knowledge
2005
Data Mining
OLAP
Reports (Adhoc) Reports (Static)
Usability
2005 ,,
Difficult
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Decision Trees 2000
• 13、志不立，天下无可成之事。20.6.2420.6.2413:38:1413:38:14June 24, 2020
• 14、Thank you very much for taking me with you on that splendid outing to London. It was the first time that I had seen the Tower or any of the other famous sights. If I'd gone alone, I couldn't have seen nearly as much, because I wouldn't have known my way about.
2005 線上即時分析，亞洲資採 尹相志
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20.6.2413:38:1413:3 813:3820.6.2420.6.2 413:38
谢谢
13:38 20.6.2 413:3
2020年6月24日星期三1时38分14秒
• 9、春去春又回，新桃换旧符。在那桃花盛开的地方，在这醉人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一样美丽，日子像桃子一样甜蜜。20. 6.2420.6.24Wednesday, June 24, 2020
化 : 維度表 : 維度表 維度表 步驟三、把各維度表的主鍵加入事實資料表
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資料立方體 ( )
*: : , , & , 5 , &
16
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通常做決策支援分析時，為了利於統計分析，常常將一個基本的 分類成數個 。也就是 間存在著一對多的邏輯關係，即 。 的維度分類方式又可以分成兩種 方式( 及 )
2005 分析服務
：
1
商業資料的特性
決策支援的需求 比較特定期間內, 各部門生產力成長的相
對比率? 依所選擇的產品線定義相關的市場佔有率 定義廣告類型和銷售程度之間的關聯. 而
這個關聯可以運用於預測 營運前台的資料龐大到無法人為解毒細節 需要適度的彙總()，把明細資料轉成有意
義的資訊，透過報表呈現
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與 比較
整體資料列()數 所佔硬碟空間大小 設計難易度 數量 查詢複雜度 維度搜尋 支援索引
較少 較大 較容易 較少 較簡單 較快 是
較多 較小 較困難 較多 較複雜 較慢 否
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多維度模型的設計步驟
定義的 的選擇 的建立 的設計
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多維度模型的設計步驟(一)
定義的 著重於企業的單一商業行為( ) 決定單元資料的精細程度( ) 決定使用 或 決定資料的時間需求