通过OLAP扩展BI分析
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术
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大数据OLAP技术可以提供多 维度的数据分析，帮助用户 深入了解数据的内在联系和 规律。
云端OLAP
01
云端OLAP技术将OLAP服务部署在云端，为用户提供灵活、可伸缩的数据分析 服务。
02
云端OLAP技术可以利用云计算的优势，实现快速部署、自动扩缩容和按需付 费等特性，降低用户的IT成本。
03
云端OLAP技术可以支持多用户同时访问和操作，提高数据分析的效率和协作 性。
雪花模型
维度表之间存在层级关系，数据结构 复杂，适用于数据量较大的情况。
多维数据的存储
分布式存储
将数据分散存储在多个节点上，提高存储容量和查询效率。
压缩存储
对数据进行压缩，减少存储空间占用，但会增加查询时的解压缩开销。
多维数据的查询
MDX查询语言
用于查询多维数据的专用语言，功能强大且灵活。
SQL查询
数据挖掘利用机器学习、统计学等方法，从大量数据中发现有价值的模式和规律，为企业提供新的商业 机会和竞争优势。
06
OLAP技术的发展趋势
实时OLAP
01
实时OLAP技术能够提供实时 的数据分析和查询，满足用户 对数据实时性的需求。
02
实时OLAP技术通过采用高性 能的数据存储和查询技术，如 列式存储、分布式计算等，提 高了数据查询的响应速度。
OLAP技术通过多维数据分析模型， 提供交互式的查询、报表、仪表板 等功能，使得用户能够从多个角度 分析数据，获得深入的业务洞察。
决策支持系统
决策支持系统（DSS）是利用数据仓库和OLAP技术，为决策者提供数据 分析和决策建议的系统。
DSS通过整合企业内外部数据，提供多维度的数据分析工具，帮助决策者 了解业务状况、预测未来趋势，从而做出科学、合理的决策。
BI方案介绍
商业智能(BI）方案目录1. 企业异构数据源32. ETL数据抽取转化和加载42.1 数据抽取、转换和加载52。
2 统一调度62。
3 监控72。
4 ETL工具OWB73. 数据仓库83。
1 操作型数据93.2数据集市93.3 联机在线分析OLAP93。
4 数据挖掘104。
前端展现114.1 多维分析工具Powerplay124.1.3 PowerPlay 应用开发过程164。
2 企业报表ReportNet164。
3 KPI企业关键指标254。
4 报表预警与分发264。
5 即席查询27商业智能（BI, Business Intelligence)是对商业信息的搜集、管理和分析的过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察能力，促使他们做出对企业更有利的决策。
商业智能一般由数据仓库、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。
其基本体系结构包括数据仓库、多维分析和数据挖掘等三个部分。
其中数据仓库用于抽取、整合、分布、存储有用信息；多维数据分析可全方位了解现状；数据挖掘则是发现问题、找出规律、预测将来,达到真正的智能效果。
商业智能的过程：从不同的数据源收集的数据中提取出有用的数据,对数据进行清理以保证数据的准确性，将数据经过转换、重构后存入数据仓库或数据集市，然后寻找合适的查询和分析工具,数据挖掘工具，OLAP工具对信息处理，最后将知识呈现于用户面前，转变为管理、决策.商业智能是从传统的业务过程扩展到对业务数据的联机分析、并从中得到各种面向主题的统计信息和经过计算的结论的应用系统,其处理模式称之为联机分析处理 (OLAP），它的核心是数据仓库技术.其常见的体系结构如下图所示：操作型数据TransformationBI系统架构商业智能已经成为今天商业环境中一个必要因素,企业需要权衡今天商业智能技术提供的能力来保持和提高竞争性和可赢利性。
先进的BI(商业智能）系统解决方案通过开放、易扩展的平台为企业提供管理信息和运营信息的快速获取、集成和智能化分析手段，可以广泛地应用于金融、电信、税务、保险等行业。
BI
BI商业智能也称作BI是英文单词BusinessIntelligence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、数据仓库、OLTP、OLAP
BI、数据仓库、OLTP、OLAP⼀、BI 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），⼜称商业智慧或商务智能，指⽤现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进⾏数据分析以实现商业价值。
商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了⼀系列的概念和⽅法，通过应⽤基于事实的⽀持系统来辅助商业决策的制定。
商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和⽅法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有⽤的信息，然后分发到企业各处。
⼆、数据仓库 Data Warehouse，可简写为DW或DWH。
数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据⽀持的战略集合。
它是单个数据存储，出于分析性报告和决策⽀持⽬的⽽创建。
为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据仓库是⾯向主题的；操作型数据库的数据组织⾯向事务处理任务，⽽数据仓库中的数据是按照⼀定的主题域进⾏组织。
主题是指⽤户使⽤数据仓库进⾏决策时所关⼼的重点⽅⾯，⼀个主题通常与多个操作型信息系统相关。
数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来⾃于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进⾏加⼯与集成，统⼀与综合之后才能进⼊数据仓库 概括来说，数据仓库系统是指具有综合企业数据的能⼒，能够对⼤量企业数据进⾏快速和准确分析，辅助做出更好的商业决策的系统。
它本⾝包括三部分内容：1、数据层：实现对企业操作数据的抽取、转换、清洗和汇总，形成信息数据，并存储在企业级的中⼼信息数据库中。
2、应⽤层：通过联机分析处理，甚⾄是数据挖掘等应⽤处理，实现对信息数据的分析。
3、表现层：通过前台分析⼯具，将查询报表、统计分析、多维联机分析和数据发掘的结论展现在⽤户⾯前。
从应⽤⾓度来说，数据仓库系统除了联机分析处理外，还可以采⽤传统的报表，或者采⽤数理统计和⼈⼯智能等数据挖掘⼿段，涵盖的范围更⼴；就应⽤范围⽽⾔，联机分析处理往往根据⽤户分析的主题进⾏应⽤分割，例如：销售分析、市场推⼴分析、客户利润率分析等等，每⼀个分析的主题形成⼀个OLAP应⽤，⽽所有的OLAP应⽤实际上只是数据仓库系统的⼀部分。
OLAP技术在数据分析中的应用
OLAP技术在数据分析中的应用摘要：首先介绍了olap的概念、功能特征，然后通过实例对多维数据库的概念、层次关系和多维数据分析的主要操作进行了详细描述。
最后，以oracle公司的hyperion产品作为多维数据库分析的平台，通过对一大型能源集团公司的财务预算系统中的预算数据进行分析，介绍了olap技术方法的实际应用，总结了olap技术在数据分析工作中的优势。
关键词：联机分析处理；多维数据库；数据分析；甲骨文产品；财务预算系统中图分类号：tp392 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2013） 02-0000-03olap（on-line analytical processing，即联机分析处理）是一种多维数据库技术。
这种技术的设计目的是针对特定问题的实时数据访问和分析，并且提供直观易懂的查询结果。
还有一种处理技术oltp（on-line transaction processing，即联机事务处理），与olap不同，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。
1 olap技术介绍1.1 olap技术的发展背景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。
olap技术正是为了满足决策管理的需求而产生的。
1.2 olap特征olap的技术核心是”维”（dimension）这个概念。
“维”是指一种视角，是一个判断、说明、评价和确定一个事物的多方位、多角度、多层次的条件和概念。
BI概念
BI概念商业智能也称作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。
在线分析处理OLAP在数据分析中的应用
在线分析处理OLAP在数据分析中的应用近年来，随着数据量的快速增长和复杂性的增加，数据分析在各行各业中的重要性不断凸显。
为了能够高效地进行数据分析，许多组织和企业开始采用在线分析处理（OLAP）技术。
本文将介绍OLAP的基本原理、主要功能以及在数据分析中的应用。
一、OLAP基本原理OLAP是一种基于多维数据模型的数据分析技术。
它以多维数据立方体为基础，将数据按照不同的维度进行组织和存储，使得用户可以方便地从不同的角度对数据进行分析和探索。
OLAP具有以下几个基本概念：1. 多维数据模型：OLAP使用多维数据模型来描述分析对象和分析结果。
多维数据模型以立方体为基础，将数据按照事实表和维度表进行组织，形成多维数据空间。
2. 维度和指标：维度是描述事实的属性，如时间、地理位置、产品等；指标是需要分析的事实数据，如销售额、访问量等。
OLAP通过对维度和指标的组合，形成多维数据立方体。
3. 切片和钻取：切片是指根据某个维度或者指标对数据进行筛选，只保留满足条件的数据；钻取是指根据需要，从总体数据中逐步细化到更详细的细节。
4. 聚集和计算：OLAP可以对多维数据进行聚集操作，从而实现对数据进行汇总和计算。
聚集操作可以提高数据分析的效率。
二、OLAP主要功能OLAP具有以下几个主要的功能，这些功能使得OLAP成为数据分析的有力工具：1. 多维数据分析：OLAP可以根据不同的维度对数据进行切片、钻取和旋转等操作，从而使用户可以从不同的角度对数据进行分析，发现数据中的规律和趋势。
2. 查询和报表功能：OLAP可以通过灵活的查询和报表工具，帮助用户快速获取需要的数据，并生成丰富的报表和图表，便于数据的可视化展示和沟通。
3. 高性能计算：由于OLAP采用了多维数据模型和聚集技术，可以对大规模数据进行高效的计算和分析，减少了数据查询和分析的时间消耗。
4. 数据挖掘和预测：OLAP可以结合数据挖掘和预测算法，从海量的数据中挖掘出有价值的信息和规律，为组织和企业的决策提供支持。
OLAP分析及应用案例分析
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。
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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
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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
数据仓库与数据挖掘 课后答案 (陈志泊 著) 清华大学出版社
第1章数据仓库的概念与体系结构1.数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2.元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据元数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3.数据处理通常分成两大类：联机事务处理OLTP和联机分析处理OLAP。
4.多维分析是指对以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片（Slice）、切块（dice）、钻取（Drill-down 和Roll-up 等）和旋转（pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5. ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6.数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。
7.数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集市、依赖型数据集市和操作型数据存储、逻辑型数据集市和实时数据仓库。
8.操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9.“实时数据仓库”意味着源数据系统、决策支持服务和数据仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10.从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以营运导向为主、以实时数据仓库和自动决策为主。
11.什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？答：数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。
数据仓库的特点包含以下几个方面：（1）面向主题。
BI解决方案(IBM)
XXX公司BI系统方案建议书IBM公司软件部二〇二一年八月目录第一章概述随着市场竞争的日趋猛烈，各家公司纷纷把提高决策的科学性、合理性提高到一个新的熟悉高度。
在此背景下，利用信息技术的最新手腕，利用业务数据进行面向决策的分析这一方式纷纷被国内外许多公司所采纳。
通过有目的、有选择地搜集业务数据，并将其转换为对决策有效的信息，用于智能化的分析、预测和模拟等目的，如此的应用被称为商业智能应用。
从国内外各行各业的进展体会看，实施商业智能是提高企业进行高效的业务分析和科学决策的有效手腕。
作为一个具有八十连年历史，以开发信息技术和商业应用而闻名的“蓝色巨人”，IBM 在这一领域进行了连年的研究，进展出完备的商业智能技术，为商业数据自动转化为商业知识提供了现实的方案。
商业智能的本质，是提取搜集到的数据，进行智能化的分析，揭露企业运作和市场情形，帮忙治理层做出正确明智的经营决定。
一样现代化的业务操作，通常都会产生大量的数据，如话单、账单和客户资料等，其中一部份是决策关键数据，但并非是所有的数据都对决策有决定意义。
商业智能包括搜集、清理、治理和分析这些数据，将数据转化为有效的信息，然后及时分发到企业遍地，用于改善业务决策。
企业能够利用它的信息和结论进行加倍灵活的时期性的决策：如采纳什么产品、针对哪类客户、如何选择和有效地推出效劳等等，也能够实现高效的财务分析、销售分析、风险治理、分销和后勤治理等等。
这一切都是为了降低本钱、提高利润率和扩大市场分额。
第二章商业智能综述2.1 商业智能大体结构现今，许多企业熟悉到只有靠充分利用，挖掘其现有数据，才能实现更大的商业效益。
日常的商务应用生成了大量的数据，这些数据假设用于决策支持那么会带来显著的附加值。
假设再加上市场分析报告、独立的市场调查、质量评测结果和顾问评估等外来数据时，上述处置进程产生的效益可进一步增强。
而数据仓库正是汇总这些商用信息后，进而支持数据挖掘、多维数据分析等现今尖端技术和传统的查询及表报功能，这些关于在现今猛烈的商业竞争中维持领先是相当重要的。
商务智能介绍
（1）外部数据源通过运行环境（ERP、CRM、 SCM等）流入BI循环（包含有关客户、供应商、竞 争对手、产品以及企业本身的信息）； （2）进入数据仓库/数据集市等数据存储部分—— 对加入数据仓库的数据进行净化和转换，纠正错误 的数据和统一格式，使其满足数据仓库应当具有的 数据格式和质量标准；将其存储在中央存储库中 （充当中央存储库的可以是关系型数据库或者多维 数据库），数据的抽取、净化、转换和存储是BI循 环的核心组成部分；
在商务智能系统中，需要将交互式信息分析、挖掘 工具、数据分析软件、商务智能工具与商业运营规 则相结合对数据的模式和趋势进行分析，给用户提 供企业商务的方方面面的详细信息，以辅助商务活 动决策获得更高的利润。数据分析主要包含三个方 面：
◦ 联机分析处理 ◦抽取是在对数据仓库的主题和数据本身内容理 解的基础上，选择主题所涉及的相关数据。 a.数据的更新方式 量更新还是批量更新。 实时更新还是周期更新。 b.数据的传输模式 数据传输是通过网络把远程的数据文件传输到本地 目录下。数据的传输模式即数据仓库中的数据是采 用拉（Pull）的方式还是采用推（Push）的方式从 数据源中获取。
对于一个企业来说，最关键最重要的是如何以一种 有效的方式逐步整理各个业务处理系统中积累下来 的历史数据，并通过灵活有效的方式为各级业务人 员提供统一的信息视图，从而在整个企业内实现真 正的信息共享。
◦ 数据仓库 ◦ 元数据存贮
数据仓库是一种语义上一致的数据存储，它是决策 支持数据模型的物理实现，并存放企业战略决策所 需信息。数据仓库也常常被看作一种体系结构，通 过将异种数据源中的数据集成在一起而构造，支持 结构化的和专门的查询、分析报告和决策。 通过提供多维数据视图和汇总数据的预计算，数据 仓库非常适合联机分析处理（OLAP）。OLAP操作 使用数据的领域背景知识，允许在不同的抽象层提 供数据。这些操作适合不同的用户。尽管数据仓库 工具对于支持数据分析是有帮助的，但是仍需要更 多的数据挖掘工具，以便进行更深入的自动分析。
商业智能分析软件——BI
•–Hy可pe选ri择o–nS对mE下SaSr载BtRA结SeEp果,or进ItsB行M 分DB析2 for OLAP
–•更SAP灵B活W•报的表查设询计选项
–Inf–or跳mi跃x 下M–e在挖ta同Cu一be报表中体现多个结果集 •在–任利何用层La次yo上u钻t P取ixel优化报表设计
商业性能软件用于整合全企业
Business Performance
Software
ERP CRM
SCM E-COM NEW
13
商业性能软件整合全企业
达成目标
流程 人员
Business Performance
Software
信息
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商业智能市场前景
预计到2005年全球市场近160亿美金
2005 预计值 (CAGR
事件
Mon 10:15
决策
Mon 12:30
访问所有相关信息
个性化地将信息 传送给适当的人员
无与伦比的易用性使你 快速地做出明智的决策
业界唯一的全面解决方案
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商业智能软件的特点
•从多个数据源中访问信息,并作信息整合 ——[ERP、OA、SCM、CRM等各种应用系统]
•快速和穿透式地分析信息 ——钻取和回溯的功能
•企业范围的分发有价值的信息，实现企业员工知识共享 ——将正确的信息以正确的方式提供给正确的人
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议程
性能软件的发展 性能软件的构架 Brio 解决方案 Brio Software™ 公司介绍
商业性能整合全企业
Brio Software 提升商业性能软件的领导厂商
30
Brio Performance Suit将扩展企业连接在一起
BI项目需求分析书-模板
BI项目需求分析书-模板目录目录 (2)一、前言 (5)1. 定义 (5)2. 用途 (5)二、BI项目二期建设目标 (5)1. 系统的功能体系结构概述 (5)2. 总体功能体系结构说明 (6)1) 日常业务报表 (8)➢定制脱机报表 (8)➢联机报表查询 (8)2) 业务探索式分析（OLAP） (8)3) KPI指标分析报告 (9)3. 系统流程 (10)1) 系统总体流程 (10)2) 日常业务报表处理流程 (11)3) 业务探索式分析（OLAP）处理流程 (12)4. 数据说明 (12)1) 总体数据说明 (12)2) 系统数据来源详细说明 (14)3) 日常业务报表分析处理数据说明 (14)4) 业务探索式分析OLAP处理数据说明 (14)5. 系统界面基本形式 (15)三、某零售集团BI系统运行环境 (15)1. 软件环境 (15)1) 软件环境配置图 (15)2) 软件环境配置说明 (16)➢客户端软件 (16)➢BI应用 (16)➢中间件 (16)➢数据库管理系统 (17)➢操作系统 (17)2. 网络与服务器环境 (17)1) 网络与服务器配置图 (17)2) 网络与服务器配置说明 (18)➢某零售集团信息仓库ODS服务器配置 (19)➢某零售集团信息仓库OLAP服务器配置 (20)➢某零售集团信息仓库Web应用服务器配置 (21)四、某零售集团BI项目需求分析的任务概述 (21)1. 对一期需求业务的重新整理、归类、筛选和补充 (22)2. 跨业态商流、物流分析 (22)3. 决策支持系统 (22)4. 数据交换平台 (22)五、某零售集团BI项目需求分析的对象 (23)1. 区域/业态 (23)1) 中等超市业态子公司主题分析 (23)➢运营分析 (23)➢商品分析 (24)◆合同 (24)◆订货 (24)◆销售 (24)◆旬报 (24)◆供应商 (24)◆品类KPI指标 (24)◆品类组KPI监控 (24)◆品类组业绩监控 (24)➢供应商分析 (24)◆供应商基本查询 (24)◆供应商供应结构分析 (24)◆供应商供货能力分析 (24)◆供应商销售分析 (24)◆供应商库存分析 (24)◆供应商贡献度分析（KPI） (24)2) 加盟店分析 (24)◆进货分析 (25)◆销售分析 (25)◆库存分析 (25)◆要货分析 (25)3) 大卖场业态子公司主题分析（将来纳入） (25)4) 便利店业态子公司便利主题分析（将来纳入） (25)5) 江苏分公司主题分析（将来纳入） (25)6) 浙江分公司主题分析（将来纳入） (25)2. 跨业态商品分析 (25)1) 定牌商品主题 (25)➢销售主题 (25)➢库存主题 (25)➢定牌商品结构分析 (25)➢定牌商品供货能力分析 (25)➢定牌商品贡献度分析（KPI） (25)2) 联合采购商品主题 (25)➢供应商主题 (25)➢库存主题 (25)➢销售主题 (25)➢联合采购效果评估（KPI） (25)3) 生鲜商品主题 (25)➢销售统计报表 (25)➢销售跟踪报表 (25)3. 中仓分析 (26)1) 中仓库存分析 (26)2) 中仓进发货分析 (26)3) 门店向中仓要货统计 (26)4. 决策分析 (26)六、日常业务报表分析的详细内容 (26)七、多个业务因素、多角度、随机式探索式分析OLAP (26)1. 探索式分析功能概述 (27)2. 探索式分析的形式 (27)3. 探索式分析所提供信息内容 (28)4. 探索式分析的基本操作 (28)八、决策支持系统 (29)一、前言1.定义这里的《某零售集团BI项目需求分析书》即软件工程中通常所提到的《软件需求规格说明》（Software Requirements Specification），简称SRS。
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)。
olap及其多维数据分析
一、OLAP及其多维数据分析联机分析处理（OLAP）的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。
当时，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需要，SQL 对大数据库进行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。
一、OLAP的概念根据OLAP产品的实际应用情况和用户对OLAP产品的需求，人们提出了一种对OLAP 更简单明确的定义，即共享多维信息的快速分析。
（1）快速性用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。
系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应。
如果终端用户在30秒内没有得到系统响应就会变得不耐烦，因而可能失去分析主线索，影响分析质量。
对于大量的数据分析要达到这个速度并不容，因此就更需要一些技术上的支持，如专门的数据存储格式、大量的事先运算、特别的硬件设计等。
（2）可分析性OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。
尽管系统需要事先编程，但并不意味着系统已定义好了所有的应用。
用户无需编程就可以定义新的专门计算，将其作为分析的一部分，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、成本分配工具、意外报警、数据开采等。
（3）多维性多维性是OLAP的关键属性。
系统必须提供对数据分析的多维视图和分析，包括对层次维和多重层次维的完全支持。
事实上，多维分析是分析企业数据最有效的方法，是OLAP 的灵魂。
（4）信息性不论数据量有多大，也不管数据存储在何处，OLAP系统应能及时获得信息，并且管理大容量信息。
这里有许多因素需要考虑，如数据的可复制性、可利用的磁盘空间、OLAP产品的性能及与数据仓库的结合度等。
二、OLAP的多维数据概念多维结构是决策支持的支柱，也是OLAP的核心。
olap分析工具FineBI如何添加计算指标及样式设置
olap分析工具FineBI如何添加计算指标及样式设置1. 描述FineBI提供了添加计算指标的功能来实现对已存在的指标项进行再计算得到新的计算指标。
2. 示例2.1 数据准备以BIAnalytics为例，为该即时分析再添加一个数值指标购买数量。
点击我创建的，单击BIAnalytics即时分析前面的编辑按钮，进入即时分析编辑界面，鼠标选中表格组件，点击右上角的详细设置进入组件属性配置界面，从地产行业业务包中的城市地区维度表拖拽城市公司字段到行表头，从预算事实表中拖拽计划销售金额和计划销售套数到指标区域：2.2 添加计算指标为BIAnalytics分析添加1个计算指标：每套计划销售金额，每套计划销售金额=计划销售金额/计划销售套数。
点击数值区域框右上角的添加计算指标按钮，即可进入计算指标添加界面，如下图：计算指标分为公式类计算指标和配置类计算指标两大类，下面我们分别添加一个计算指标。
∙公式类计算指标公式类计算指标是指使用已有的数值指标经过公式计算而得到的计算指标，如下图，添加一个每套计划销售金额的计算指标，类型选择公式，单击左侧的数值指标，将其添加到右侧的公式计算框中来，输入公式计划销售金额/计划销售套数：∙配置类计算指标配置类计算指标是指对已有的数值指标进行特定的计算，包括计算数值指标的所有值、组内所有值、同期值、环期值、累计值、组内累计值、排名和组内排名，比如说新增的计算指标是取计划销售金额的累计值，如下图：配置类计算：点击保存配置按钮，计算指标即添加完成。
2.3 效果查看下方组件效果查看处显示3个数值指标，如下图：3. 计算指标的删除在组件属性面板中点击需要删除的计算指标后面的下拉按钮，选择删除该指标即可将其从数值区域中删除，如下图：计算指标样式设置1. 描述以上一节添加的平均合同金额为例来讲述计算指标的样式设置。
2. 样式设置在组件属性配置界面的数值区域中找到新增的计算指标，点击计算指标后面的下拉按钮，选择样式设置，即可配置指标的显示样式，如下图：显示样式是指配置计算指标的数据格式，比如说保留小数点、美元符号、人民币符号和百分号，同时还可以进行一定的条件显示，即设置在一定区间类的数据的图标标记和显示颜色，也可添加警戒线，如下图，设置每套计划销售金额计算指标以美元符号显示，并且在将数据分为（-∞，550000)和[550000，+∞）两个区间，分别设置其图标标记和显示颜色。
BI工程师招聘面试题与参考回答
招聘BI工程师面试题与参考回答面试问答题（总共10个问题）第一题题目：请解释什么是商业智能（Business Intelligence, BI），并描述BI系统在企业决策中的作用。
此外，请简述一个实际场景，说明BI是如何帮助企业提高效率或解决问题的。
参考答案：商业智能（BI）定义：商业智能是一种综合性的概念，它涵盖了多种技术和应用，旨在帮助企业收集、集成、分析并呈现有用的业务信息，以便管理层做出更为明智的数据驱动型决策。
BI系统通常包括数据仓库、在线分析处理（OLAP）、数据挖掘、查询报表、仪表板等组件，它们共同为企业提供对内部运营和外部环境的深刻洞察。
BI系统在企业决策中的作用：1.数据整合与清洗：BI系统能够从不同的数据源中提取数据，并将其转换为统一格式，便于分析。
2.深入分析：利用高级分析技术如OLAP和数据挖掘，BI可以帮助发现隐藏在数据背后的模式、趋势以及关联性。
3.可视化展示： BI工具通过图表、仪表盘等形式将复杂的数据以直观的方式展现给决策者，使他们更容易理解关键指标的变化。
4.辅助决策：基于上述功能，BI系统可以支持企业制定短期战术调整和长期战略规划，从而提高竞争力。
实际应用场景示例：假设一家零售公司正在努力提高其库存周转率并减少滞销商品的数量。
通过建立BI系统，该公司能够实时监控各个门店的销售数据，并对其进行深入分析。
例如，通过数据挖掘技术发现某些产品在特定季节或时间段内的销售表现不佳。
基于这些分析结果，公司可以及时调整采购策略，减少此类产品的进货量，同时增加热销商品的库存，最终实现优化库存结构、提高资金使用效率的目的。
解析：此题考查了应聘者对于BI基本概念的理解及其对企业价值的认识。
一个好的答案不仅限于理论层面的阐述，还应该能够结合具体案例来展示BI的实际应用效果。
这有助于评估应聘者是否具备将理论知识转化为实践操作的能力，以及他们在面对实际问题时运用BI技术解决问题的潜力。
第二题题目描述：请您谈谈您对BI（商业智能）工程师这个角色的理解，以及您认为一个优秀的BI工程师应该具备哪些核心技能？参考回答：回答内容：我认为BI工程师是负责从数据中提取有价值信息、构建数据模型、设计报表和仪表板，以支持企业决策的专业人士。
BI需求分析【范本模板】
某零售集团BI项目需求分析书目录目录 (2)一、前言 (5)1。
定义 (5)2。
用途 (5)二、BI项目二期建设目标 (5)1。
系统的功能体系结构概述 (5)2. 总体功能体系结构说明 (6)1) 日常业务报表 (8)➢定制脱机报表 (8)➢联机报表查询 (8)2）业务探索式分析(OLAP） (8)3）KPI指标分析报告 (9)3。
系统流程 (10)1) 系统总体流程 (10)2) 日常业务报表处理流程 (11)3) 业务探索式分析（OLAP）处理流程 (12)4。
数据说明 (12)1）总体数据说明 (12)2）系统数据来源详细说明 (14)3) 日常业务报表分析处理数据说明 (14)4) 业务探索式分析OLAP处理数据说明 (14)5. 系统界面基本形式 (15)三、某零售集团BI系统运行环境 (15)1. 软件环境 (15)1）软件环境配置图 (15)2) 软件环境配置说明 (16)➢客户端软件 (16)➢BI应用 (16)➢中间件 (16)➢数据库管理系统 (17)➢操作系统 (17)2. 网络与服务器环境 (17)1）网络与服务器配置图 (17)2）网络与服务器配置说明 (18)➢某零售集团信息仓库ODS服务器配置 (19)➢某零售集团信息仓库OLAP服务器配置 (20)➢某零售集团信息仓库Web应用服务器配置 (21)四、某零售集团BI项目需求分析的任务概述 (21)1。
对一期需求业务的重新整理、归类、筛选和补充 (22)2. 跨业态商流、物流分析 (22)3。
决策支持系统 (22)4. 数据交换平台 (22)五、某零售集团BI项目需求分析的对象 (23)1. 区域/业态 (23)1）中等超市业态子公司主题分析 (23)➢运营分析 (23)➢商品分析 (24)◆合同 (24)◆订货 (24)◆销售 (24)◆旬报 (24)◆供应商 (24)◆品类KPI指标 (24)◆品类组KPI监控 (24)◆品类组业绩监控 (24)➢供应商分析 (24)◆供应商基本查询 (24)◆供应商供应结构分析 (24)◆供应商供货能力分析 (24)◆供应商销售分析 (24)◆供应商库存分析 (24)◆供应商贡献度分析（KPI） (24)2）加盟店分析 (24)◆进货分析 (25)◆销售分析 (25)◆库存分析 (25)◆要货分析 (25)3) 大卖场业态子公司主题分析（将来纳入) (25)4) 便利店业态子公司便利主题分析（将来纳入） (25)5) 江苏分公司主题分析(将来纳入） (25)6）浙江分公司主题分析（将来纳入） (25)2. 跨业态商品分析 (25)1) 定牌商品主题 (25)➢销售主题 (25)➢库存主题 (25)➢定牌商品结构分析 (25)➢定牌商品供货能力分析 (25)➢定牌商品贡献度分析（KPI） (25)2) 联合采购商品主题 (25)➢供应商主题 (25)➢库存主题 (25)➢销售主题 (25)➢联合采购效果评估（KPI) (25)3）生鲜商品主题 (25)➢销售统计报表 (25)➢销售跟踪报表 (25)3。
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甲骨文商业智能11g
访问甲骨文 OLAP
• 通过分析工作间管理员自动获取BI元数据
<Insert Picture Here>
演示
<Insert Picture Here>
Smartview Part
• 3 tier metadata concept
• Physical sources • Business model layer
• Pres layer
• Physical Source Federation
总结
甲骨文商业智能11g
• 在两个领域中都是最好的
– 多维和关系型的访问 – 跨任意数据源 – 通过统一的界面，支持多渠道
PeopleSoft, I-flex, Custom
Other Data
交易系统
Essbase Oracle OLAP
Analytics Data Warehouse
OLAP 分析引擎
数据存储/ ODS
数据仓库
甲骨文商业智能11g
• 在两个领域中都是最好的
– 多维和关系型的访问 – 跨任意数据源 – 通过统一的界面，支持多渠道
传统BI工具存在的问题
• 不同的BI前端展现工具取决于数据的存储类型
– 关糸型数据库，文档，Excel, XML等使用关系型展现工具 – OLAP数据库使用多维展现工具
• 不同的工具，数据，安全性，定义，技能 …
“关系”型 BI
“多维” 型 BI
MSAS/SAPBW
SAP, Oracle, Siebel,
甲骨文商业智能11g
访问 OLAP数据库
• 功能上没有不同之处 • 借助OLAP 数据库提升性能 • 支持全范围的OLAP计算
– 时间序列 – 预报和预测 – 自定义函数
• 立方体设计与终端用户访问完全分离
– 随项目发展可以增加/移除立方体
甲骨文商业智能11g
访问甲骨文Essbase
• • • • • • •
Answers Part
• Hierarchical column • Custom groups and calcs • Essbase federation • BIEE Calculations and time series
Admintool Part
<Insert Picture Here>
通过OLAP扩展BI分析
周奕伦 Alan.zhou@ 商务智能产品 高级售前顾问
关系型 对 多维视图
• “关系型” 形式
– – – – 数据以扁平的属性形式展现 基于列的筛选 基于列的计算 适用于查询和报告
• “多维” 形式
– – – – 数据以维度形式展现 基于维值的筛选 基于维值的计算 适用于 “思路“ 式分析
应用广泛的OLAP 绩效 & 分析
记分卡 手机 报表
与办公软件 集成
交互仪表盘
地理信息 应用&
门户
可视化
搜索
协同
即席查询
MSAS/SAPBW
SAP, Oracle, Siebel,
PeopleSoft, I-flex, Custom
Other Data
交易系统
Essbase Oracle OLAP
Analytics Data Warehouse
OLAP 分析引擎
数据存储/ ODS
数据仓库
统一 & 一致的终端用户体检
支持不规则的，不均衡的，父子层级
• 地域 “Web Direct”没有地区，区域或市场层级
甲骨文商业智能11g
用户定义的自定义维值计算 • • • • 创建新维值 支持复杂计算 支持多步选择 可以保存在共享目录
Answers+ in OBIEE 11g • Member Selection 甲骨文 BI 11g 层级 • 维值浏览 / Calculated Members • 列交互 Hierarchical 层级列 Calculations • Custom Aggregates 维值选择(查询步骤) 自定义组 both OLAP and • For Relational Sources 计算项目 • Optimized for Essbase 任何数据源
MSAS/SAPBW
SAP, Oracle, Siebel,
PeopleSoft, I-flex, Custom
Other Data
交易系统
Essbase Oracle OLAP
Analytics Data Warehouse
OLAP 分析引擎
数据存储/ ODS
数据仓库
甲骨文商业智能11g
跨任何数据源的多维分析
• 丰富的交互式多维分析 • 支持任意数据源的组合
– 关系型, 文件, ODBC, OLAP, XML …
• 支持所有的BI10g联合功能
– 通过度量，层级，层级内, 时间等进行分区
甲骨文商业智能11g
为关糸型和多维的访问提供单一界面
• 使用 “关系”型属性列或 “多维”形式的层级列
甲骨文商业智能11g