BI基础概念培训教材
BI 基础培训
将BW的管理自动化
图形化的设计和监控
可以计划安排在后台 运行
雇佣
员工组 员工子组 雇佣状态 公司代码 服务年长 工龄
成本中心 主成本中心控制范围 主成本中心
InfoCube
付款 工资核算范围 支付等级范围 工资等级组 工资等级水平 支付等级类型
关键指标：反映状况的具体值
时间 日历年/月 日历年度/季度 日历年 日历月 季度
在SAP BW数据流中的转换
SAP BW中的处理链
人力资源
Table of employees
EMPLO COST_CENTER ...
InfoObject “0costcenter ”
成本中心
BW基本概念：InfoObject
Characteristics （特性）例如 “成本中心”, “客户名称”, “功能范围”
特殊类型的特性:
•
时间特性 与时间相关的特性“财务期间”, “日历年”, ...
OLTP 与 OLAP区别
特征 主要操作 分析的程度 每一交易的数据量 数据类型 数据的时限 对数据的更新 数据库设计 交易/用户数 响应时间 每交易访问的表数 处理类型
OLTP 更新 低 很小 明晰的 主要操作当前数据 频繁 复杂 多 快 若干 定义好的
OLAP 分析
高 很大 汇总的 当前和历史的 不频繁，只有新数据 简单
DSO (Data Store Object ) DSO由特性和关键指标组成，与 R3的数据库表结构相似，存放 的是明细数据,例如销售订单行 项目信息。其作用是集合、清洗 和存储业务数据。
BW基本概念：InfoCube（信息立方体）
Info Cube是具有数据对象和数据提供器功能的对象 包括2种类型的信息对象
BI培训
内容提纲
I. 商业智能介绍 II. 数据仓库的理论知识
数据仓库的定义 数据仓库的特点 数据仓库和数据库之间的区别 数据集市介绍 数据仓库实施详细步骤
III.商业智能项目模型的建立 IV. ETL介绍 V. 元数据介绍 VI. 数据质量分析 VII.联机分析处理(OLAP) VIII.总体架构和经典案例
企业战略
IT战略
业务架构
功能
组织
流程
绩效
IT架构
应用架构
数据架构
技术架构 治理架构
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商业智能概述 商业智能的定义
通过对数据的收集、管理、分析及其转化，使数据成为可用的信息,从而获 得必要的洞察力和理解力,更好地辅助决策和指导行动。 人们把企业大量的业务数据转化成高价值的可以获取的信息和知识,并且在 恰当的时刻通过最恰当的方式把这些信息传递给恰当的人。
面向主题的、集成的、可变的、反映当前细节的数据集合。它主要用于
支持企业处理业务应用和存储面向主题的、即时性的集成数据, 为企业
决策者提供当前细节性的数据，通常作为数据仓库的过渡阶段。
ODS可以有两种形式：ODS 数据缓冲区和ODS统一信息视图区。
ODS数据缓冲区主要为业务源数据抽取到数据仓库中提供中间数据缓冲 的功能，与ODS统一信息视图区最大的区别就是数据抽取、清洗、转化、 加载的转换规则和数据存储的方式不同。ODS统一信息视图区是完全按照 主题的方式进行数据存储，提供用户快速的报表展示和数据实时查询的功 能。而ODS数据缓冲区的ETL规则一般只进行简单的汇总、计算或者从操作 型数据库中直接抽取而中间不进行任何转化。ODS统一信息视图区的数据 一般都是从ODS缓冲区中抽取过来的。
I. 商业智能介绍 II. 数据仓库的理论知识
商业BI系统管理员培训手册
销售企业BI系统管理员培训手册目录第一章基本概念1.1数据仓库基本理论数据仓库是体系结构化环境的核心,是决策支持系统DSS处理的基础；它的概念提出者、美国着名信息工程专家 William Inmon 博士在90年代初提出了数据仓库的一个表述;他认为：“一个数据仓库通常是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的用来支持管理人员决策的数据集合;”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,如：收入、客户、销售渠道等；面向主题,是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的,而不是像业务支撑系统那样是按照业务功能进行组织的;集成,是指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的,而是经过一系列加工、整理和汇总的过程,因此数据仓库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息;随时间变化,是指数据仓库内的信息并不只是反映企业当前的状态,而是记录了从过去某一时点到当前各个阶段的信息;通过这些信息,可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测;本身相对稳定,是指一旦某个数据进入数据仓库以后,一般很少进行修改,更多的是对信息进行查询操作;依据上面的定义,有人可能会把数据仓库简单地理解为仅仅是一个大型的数据存储机制,是一个静态的概念;实际上,数据仓库更像一个过程,这个过程涉及数据的收集、整理和加工,生成决策所需要的信息,并且最终把这些信息提供给需要这些信息的使用者,供他们做出改善业务经营的正确决策;数据仓库的重点与要求就是能够准确、安全、可靠地从业务系统中取出数据,经过加工转换成有规律信息之后,供管理人员进行分析使用;因此数据仓库是一个动态的概念,应该称为数据仓库工程Data Warehousing;1.2SAP BI7.0介绍SAP BIBusiness Intelligence商务智能,是SAP公司的数据仓库解决方案,BI7.0以前的版本称为BWBusiness Information Warehouse业务信息仓库,它将来自源系统的数据可以是SAP R3,也可以是其它事务处理系统、文本文件、数据库、或其它BW/BI系统,经过抽取、转换、上载至BI数据仓库,以EXCEL、WEB等形式的报表展示给用户;1.2.1SAP BI7.0体系架构图 1.1如图1.1展示了SAP BI平台的体系架构,它包括了以下几个部分：1.数据抽取、传输、上载工具ETL从来自不同的数据源系统自动上载、整理、整合数据；2.数据存取工具数据仓库可以保证存储有足够量的数据来满足客户的业务分析和信息决策的需求；3.强大的前段分析工具通过报表设计器客制化报表,使客户可以利用上载过来的数据进行分析和决策,并提供两种不同的查询和分析风格：WEB格式和EXCELAnalyzer格式；4.监测系统运行效率的工具管理平台提供数据ETL等执行过程的作业安排、监控和有效的管理,并能制定满足要求的数据处理逻辑;1.2.2BI系统同ERP系统的关系1.3SAP BI7.0中基本术语介绍1.3.1信息对象InfoObject信息对象业务评估对象和表字段在BI中被称为信息对象,它是BI中最小的单元,通过它将信息部署为各种结构,信息对象分为特性和关键值两部分：1.特性Characteristics在主数据表中的信息对象,例如客户、供应商、加油站、销售小组等;系统必备的特殊类型的特性有以下三个：时间特性与时间相关的特性“Fiscal period”, “Calendar year”, ...单位特性国际通用的单位“Local currency” or “0Unit技术特性例如请求号等2.关键值Key figures关键值在报表中提供数值,例如销售数量、金额等;1.3.2数据存储对象DSODSODataStore Objects 数据存储对象是单据级的业务数据或主数据在BI中的存储点,DSO中的数据也可以用于报表的使用分析,它有三种类型：标准DSO、写入优化DSO和直接更新DSO;标准DSO 它的结构包括待激活数据队列、激活后的数据、更改日志, 用于BI系统中抽取和加载数据过程中的数据存储;写入优化DSO它的结构只包含激活后的数据,特点是加载到其中的数据无需手工激活,可以迅速进行下一步处理;直接更新DSO该类型的DSO数据可来自报表、信息集,不能使用一般数据源提供数据,它的结构中只包含一种形式的数据,因此数据与它的数据提供者中保持一致;1.3.3信息立方体InfoCubeINFOCUBE 信息立方体是多维信息提供者的一个类型,从报表角度看,一个INFOCUBE 描述了一个完备的面向业务的数据集,同样这个数据集可以用于报表分析;图 1.2信息立方体的信息存储是一个星型的模型结构,上图所示是一个简易的星型模型,中央的关键指标和周围的特性共同组成了一个多维分析模型；存储关键指标的表我们称作事实表Fact Table,周围特性的编号存放于维度表Dimension Table中,而特性的描述、层次等信息通过编号来与后台的SID表关联得到,详细结构见下图：图 1.3模型由中间的事实表Fact Table和周围的维度表Dimension Table组成,通过外键将事实表和维度表连接在一起,在SAP BI中维度表由业务分析对象组成例如客户、销售办公室、时间等,事实表由维表ID和关键值例如销量、金额等;1.3.4复合立方体MultiCubeMulti-CUBE 复合立方体是一种方便出具跨模块报表的,集合了多个信息提供器CUBE,DSO等的信息提供者；它本身不包含任何数据,它的数据全部来源于它的下挂信息提供器;1.3.5数据源和信息源数据源DataSource 提供BI数据的来源,一般是在源系统中由一些有逻辑关系的字段组成的结构,BI系统通过ETL机制从中获得数据;信息源InfoSource BI中由信息对象组成的,可对应多个数据源和信息提供者的数据传输结构,数据的传输路径是：源系统数据源->信息源->信息提供者;1.3.6传输规则、更新规则、转换传输规则transfer rules提供给数据源和信息源之间的逻辑链接, 允许数据字段到信息对象的映射、常量或者ABAP例程控制, 可以在传输交易数据、属性、文本或层次中使用更新规则update rules 提供给信息源和数据目标之间的逻辑链接, 允许信息对象到信息对象的映射、或者ABAP例程控制, 只能在数据目标的特性或者关键指标中使用转换transformations 在BI7.0中用于提供数据源与数据目标或者数据提供者与数据目标之间的逻辑链接,可以在信息对象的映射中建立常量或ABAP例程的控制;1.3.7数据流图 1.4SAP BI7.0中的数据流如上图所示,通过SAP BI的数据抽取机制将源系统数据源中的数据按定制的计划进行分段上载,通过传输结构先上载到PSAPersistent Staging Area ,持续分段传输区域再通过信息源的对照与更新规则的清洗转换上载到信息提供者DSO,最终通过转换进入信息立方体提供报表查询分析;1.3.8数据传输进程数据传输进程Data Transfer Process是决定数据如何在两个数据存储对象间传输的对象,它用于在BI中依照确定的转换和过滤器在两个数据存储对象间传输数据;1.3.9数据处理链数据处理链Process Chain 是BI7.0中后台定制的为特定事件安排的一个处理队列,它的优点是可以自动的、形象化的、可完全监控的处理一系列事件;练习题一1.数据仓库的特性A.面向主题B.集成的C.随时间变化的D.相对稳定的2.以下哪些可以作为SAP BI的数据源A.ERP系统B.文本文件C.其他BI系统D.非SAP的在线事务处理系统3.BI报表以哪些形式展现A.网页格式B.WORD格式C.POWER POINTD.EXCEL格式4.信息对象infoObject由以下哪两大部分组成A.特性 characteristicsB.关键值 key figuresC.数据存储对象 DSOD.信息立方体 infoCUBE5.我们这里说的BI是公司的数据仓库解决方案,BI7.0以前的版本称为 ,全称是 ;6.数据仓库的星型模型由表和表组成,他们之间通过连接在一起;7.是BI的最小单元,通过它可以将信息部署为各种结构;8.多维立方体是一种方便出具报表的,集合了多个的信息提供者,它本身不包含任何数据;第二章模型设计2.1创建模型2.1.1创建修改请求非必须当新的用户第一次要修改模型时会跳出如下窗口,要求输入一个请求号,在这里点“自己的请求”;图 2.1出现如下请求列表,但如果是新的用户,第一次修改,列表清单中没有修改请求号,这时候需要新建一个,点左下角的新建按钮;图 2.2出现入下图创建页面：图 2.3输入请求名称即可：图 2.4点保存后,请求列表中出现新建的请求号;图 2.5点对号保存,然后就可以继续修改模型了;图 2.62.1.2创建信息范围在BW中、信息范围是我们用来区分分析范围的一个文本节点,我们可以在此节点创建信息立方体、关键指标和特性;操作路径登陆BI系统-> 事物代码RSA1-> 信息提供商-> 信息提供者->右键->创建信息范围图 2.72.1.3创建对象目录创建完成信息范围后,选择信息对象,在信息对象的信息范围下创建特性和关键指标的信息对象目录;操作路径模型-> 信息对象->销售事业部&培训->右键->创建信息对象目录关键指标存放关键指标的目录2.1.4创建特性当信息对象目录创建完毕,下一步创建特性;操作路径模型-> 信息对象->销售事业部&培训->特性->右键->创建信息对象图表 2.9下一步->图表 2.10在此屏幕中输入我们需要定义的特性的数据类型和长度,最后保存->激活信息对象;图表 2.错误!未定义书签。
BI基础概念培训PPT课件
详细描述
数据准备是BI实施的重要环节，包括数据整合和数据清洗。数据整合是将分散在各个业务系统的数据进行整合， 形成一个统一的数据源；数据清洗则是确保数据的准确性和完整性，为后续的数据分析和报表开发提供可靠的基 础。
平台搭建
总结词
选择与配置工具
详细描述
平台搭建是选择适合的BI工具并进行配置的过程。根据需求分析的结果，选择 合适的BI工具，并进行相应的配置和设置，以确保数据展示和分析的准确性和 效率。
数据挖掘
数据挖掘定义
数据挖掘是从大量数据中 提取有用信息的过程，这 些信息可以用于决策支持。
数据挖掘技术
数据挖掘涉及多种技术， 如关联规则挖掘、聚类分 析、分类和预测等。
数据挖掘应用
数据挖掘广泛应用于金融、 零售、医疗等领域，帮助 企业发现潜在商机和改进 运营。
数据可视化
数据可视化定义
数据可视化效果
Tableau、Power BI、QlikView等。
商务智能工具的功能
数据查询、报表生成、仪表板展示、数据挖掘等。
数据可化工具
数据可视化工具
01
通过图形、图表、图像等形式展示数据，帮助用户更好地理解
数据。
常用数据可视化工具
02
Excel、Python、D3.js等。
数据可视化工具的功能
03
数据可视化、数据交互、数据探索等。
BI基础概念培训PPT课件
目录
• BI概述 • BI技术基础 • BI工具介绍 • BI实施步骤 • BI案例分享
01 BI概述
BI定义
BI定义
BI（Business Intelligence）即商业智能，是一种运用了数据仓库、数据分析和数据挖掘技 术的解决方案，旨在帮助企业更好地理解其业务数据，做出科学决策，并提升运营效率。
BI概念以及数据仓库讲解PPT课件
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基础概念培训ppt
• 90年代是商业智能真正起步的阶段。
商务智能发展
• 当前，商务智能（BI）市场正处于一个重要 的转型期
• 进入二十一世纪，“应用”成为关键词之一， 商务智能的深入应用也成为业界关注的焦点
• 2003年起，商务智能领域掀起并购热潮
BI受市场关注的原因
– 面向的是数据，不是过程 – 使用通用的分析方法和模型
• 不局限于特定的使用人
– Information worker、Knowledge Worker – 领导层和决策层 – 任何其他需要使用数据和报表的人
• 受行业发展冷热的影响不大
– IT行业发展的时候需要商务智能 – IT行业冬天的时候仍然需要商务智能
市场份额主要由国际BI厂商占领
为什么我们需要商务智能？
• 我们在未来的三年中将会制造出比过去三十万年更多的数据资 料！！！ －－－－－－加州大学信息管理学院
<<商业周刊>>统计,54%的人认为很难找到他们想得到的信息. 43%的人认为不知道这些内部的信息是否正确. 77%的人认为由于信息的缺乏,很多决定是不正确
商务智能系统如何辅助决策
• 通过数据的整合提供更加全面的信息 • 通过预先计算提供更快捷的速度 • 通过OLAP技术可以非常灵活的以多种形式
展现数据，以使管理者发现问题 • 通过数据挖掘模型（以历史数据为基础）
预测商务的未来走势，为管理者提供决策 支持
商务智能应用的范围
• 不局限于某一个行业或局限于具体的业务
什么是商务智能(BI)?
• 商业智能能够辅助业务经营决策，既可以是操作层的，也 可以是战术层和战略层的决策。
BI基础概念PPT课件
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3
企业对应用集成的需求
➢我要了解企业目前的运转情况！（实时 监控）
➢我要知道某地区近5年内的销售情况以制 定未来的发展策略！（决策支持）
➢我要知道哪些是值得发展的优质的顾客！ （预测）
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4
BI应用带来的关键效益
洞察力
获得对业务绩效，流程和客户的可 见性和洞察力
更好的进行决策和执行决策，以快 速应对机会和挑战
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数据仓库设计中的几个重要概 念
数据集市（Data mart） 也叫做“小数据仓库”。如果说数据仓库是建立在企业级的数据模型之上的话，
那么数据集市就是企业级数据仓库的一个子集，他主要面向部门级业务，并且只面向 某个特定的主题。数据集市可以在一定程度上缓解访问数据仓库的瓶颈。
即席查询（Ad hoc queries） 是指那些用户在使用系统时，根据自己当时的需求定义的查询。 即席查询生成的方式很多，最常见的就是使用即席查询工具。一般的BI展现工具
销售事实
收益 数量 支出 毛利 …
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基础术语
维度表（Dimension Table）
• 维度表可以看作是用户分 析数据的窗口，维度表中 包含事实数据表中事实记 录的特性，有些特性提供 描述性信息，有些特性指 定如何汇总事实数据表数 据，以便为分析者提供有 用的信息。
时间维
产品维
客户维
销售事实
时间ID 客户ID 产品ID 商场ID 收益 数量 支出 毛利 …
Inmon的这个定义与他对数据仓库的定义很像。其中前两个特性和数据仓库是一样 的，即都是面向主题的和集成的，而后三个特性和数据仓库相差较大。
ODS中的数据是可以变化的：这一点是Inmon相对与他的CIF（企业信息工厂）中的 数据仓库来说的，在CIF中，数据仓库中的数据是不进行更新的，对于错误的处理通常 是采用新的快照来进行保存。而ODS是可以按常规方法进行更新的。
商业BI系统管理员培训手册
销售企业BI系统管理员培训手册目录1.1数据仓库基本理论......................................................................1.2SAPBI7.0介绍..........................................................................1.2.1SAPBI7.0体系架构..................................................................1.2.2BI系统同ERP系统的关系............................................................1.3SAPBI7.0中基本术语介绍................................................................1.3.1信息对象（InfoObject）............................................................1.3.2数据存储对象（DSO）...............................................................1.3.3信息立方体（InfoCube）............................................................1.3.4复合立方体（MultiCube）...........................................................1.3.5数据源和信息源....................................................................1.3.6传输规则、更新规则、转换..........................................................1.3.7数据流............................................................................1.3.8数据传输进程......................................................................1.3.9数据处理链........................................................................练习题一...................................................................................... 第二章模型设计 ............................................................................2.1创建模型..............................................................................2.1.1创建修改请求（非必须）............................................................2.1.2创建信息范围......................................................................2.1.3创建对象目录......................................................................2.1.4创建特性..........................................................................2.1.5创建关键指标......................................................................2.1.6创建DSO ..........................................................................2.1.7创建信息立方体....................................................................2.1.8创建复合立方体....................................................................2.2.1创建源系统........................................................................2.2.2复制数据源........................................................................2.2.3创建信息源........................................................................2.2.4创建更新规则......................................................................2.2.5创建信息包（Info-package）........................................................2.2.6创建数据传输进程（DTP）...........................................................练习题二...................................................................................... 第三章R3数据源介绍 .......................................................................3.1现有模型以及数据源....................................................................3.1.1库存..............................................................................3.1.2财务..............................................................................3.1.3主数据............................................................................3.1.4采购..............................................................................3.1.5销售..............................................................................3.1.6计划..............................................................................3.1.7企业资产管理......................................................................3.2标准数据源和自定义数据................................................................3.2.1标准数据源........................................................................3.2.2自定义数据源......................................................................3.3数据源的增量收集......................................................................3.3.1按照时间收集......................................................................3.3.2运行程序收集......................................................................3.4数据源的增量队列......................................................................3.4.1所有数据源的增量情况..............................................................3.4.2后勤数据源的增量情况..............................................................3.5数据源的模拟抽数......................................................................3.5.1数据源模拟抽数的操作..............................................................3.5.2数据源模拟抽数的作用..............................................................练习题三...................................................................................... 第四章现有模型介绍 ........................................................................4.1总体框架..............................................................................4.2设计方案：销售事业部体系构架..........................................................4.3企业业务流程..........................................................................4.3.1企业业务流程&单据—采购...........................................................4.3.2企业业务流程&单据—销售...........................................................4.3.3其他企业业务流程&单据.............................................................4.4BW模型详细介绍........................................................................4.4.1销售模型..........................................................................4.4.2采购模型..........................................................................4.4.3所有权库存........................................................................4.4.4实物库存..........................................................................4.4.5其它业务流程......................................................................4.4.6进销存模型........................................................................练习题四...................................................................................... 第五章ERP数据维护注意事项.................................................................5.1涵盖企业的主要基础数据................................................................5.2ERP变更对销售BI取数加工逻辑的影响及维护注意事项 ......................................5.3常见问题分析..........................................................................5.3.1统计进销存报表不平。
BI入门基础概念
BI入门基础概念（全）一、多维数据模型及相关概念数据模型一般有两个层次：概念层（逻辑层）和物理层。
逻辑数据模型是从概念角度抽象出现实世界的内在规律，如业务流程、数据架构等；物理数据模型则侧重于特定环境下的具体实现，如效率、安全性等。
多维数据模型是一个逻辑概念，该模型主要解决如何对大量数据进行快速查询和多角度展示，以便得出有利于管理决策的信息和知识。
多维数据模型的应用领域主要有数据仓库、OLAP和数据挖掘3个方面，其中，多维结构是OLAP的核心。
多维数据模型通过引入维、维分层和度量等概念，将信息在概念上视为一个立方体。
1. 立方体：用三维或更多的维数描述一个对象，每个维彼此垂直。
数据的度量值发生在维的交叉点上，数据空间的各个部分都有相同的维属性。
2. 维：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性的集合构成一个维（如时间维、机构维等）。
3. 维分层：同一维度还可以存在细节程度不同的各个描述方面（如时间维可包括年、季度、月份、旬和日期等）。
4. 维属性：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述（例如“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。
5. 度量：立方体中的单元格，用以存放数据。
OLAP的基本多维分析操作有钻取（Roll up，Drill down）、切片（Slice）、切块（Dice）及旋转（Pivot）等。
钻取包含向下钻取和向上钻取（上卷）操作，钻取的深度与维所划分的层次相对应。
上卷操作通过维规约，在数据立方体上进行聚集；下钻操作是上卷操作的逆操作，由不太详细的数据到更详细的数据。
切片和切块是在一部分维上选定值后，度量数据在剩余维上的分布。
在多维数据结构中，按照二维、二维进行切块可得到所需数据，如在“机构、产品、时间”三维立方体中进行切块和切片，可得到各城市、各产品的销售情况。
旋转（转轴）是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（如行列互换），通过旋转得到不同视角的数据。
二、多维数据模型的物理实现OLAP多维数据模型的实现有多种途径，其中主要有采用数组的多维数据库、关系型数据库以及两者相结合的方式，人们通常称之为MOLAP、ROLAP和HOLAP。
VI,BI培训资料
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11、 需要业主协助工作时，首先要表示歉意，并说：“对不起， 打 扰您了。”事后应对业主帮助或协助表示感谢。 12、 对于业主的困难，要表示充分的关心、同情和理解，并尽 力想办法解决。 13、 对于业主的咨询无法解释清楚时，应请上级处理，不许与 业主争吵。 14、 见业主搬出大宗物品时，应先主动打招呼：“先生／小姐， 您好！”然后再履行手续，“对不起，请出示放行条！（安防 专用）”当住户搬运物品有困难时，要主动帮忙，业主表示 谢意时，用“不用谢或不客气，没关系”回答。 15、 当遇到熟悉的业主回来时，应说：“XX先生／小姐，您回来 了。”
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• 7、应答语：是的、好的、我明白了、谢谢您的好意、不要 客气、没关系、这是我应该做的。 • 8、征询语：请问您有什么事？我能为您做什么吗？需要我 帮您做什么吗？您有别的事吗？ • 9、请求语：请您协助我们……、请您……好吗？ • 10、商量语：……你看这样好不好？ • 11、 解释语：很抱歉，这种情况，公司的规定是这样的。 • 12、 基本礼貌用语10字：您好、请、谢谢、对不起、再见。
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16、 当熟悉的住户经过岗位时，应说：“你好，XX先生／小姐。” 17、当住户有事咨询时，应热情接待，并说：“有困难请说，但愿 我能给您帮助”。当遇到住户施以恩惠或其他好处时，应说： “谢谢您的好意，公司有规定不能收取，请您理解”。 18、当发觉自己和对方有误解时，应说：“不好意思，我想我们可 能是误会了”。 19、当发觉自己有失误时，应立即说：“噢，对不起，我不是那个 意思”。 20、对来咨询办事的住户，值班员应立即起立，主动问好：“先生 ／小姐，您好！请问有什么事需要我们帮助的”。 21、当对方挑衅时，应说：“请尊重我们的工作，先生／小姐”。 22、当遇到行动不便或年龄较大的住户经过时，应主动上前搀扶。
【管理】BI手册培训教案
【管理精品】BI手册培训教案一、课程简介本课程旨在帮助学员深入理解商业智能（Business Intelligence，简称BI）的概念，掌握BI手册的使用方法和技巧，提升数据分析和决策能力。
通过本课程的学习，学员将能够熟练运用BI手册，为企业提供数据支持和决策依据。
二、课程目标1. 使学员掌握BI的概念及其在企业管理中的重要作用。
2. 使学员熟悉BI手册的基本结构和功能。
3. 培养学员运用BI手册进行数据分析的能力。
三、课程内容1. BI的概念与背景1.1 BI的定义1.2 BI的发展历程1.3 BI在企业管理中的价值2. BI手册的基本结构2.1 数据源管理2.2 数据仓库2.3 数据模型2.4 数据分析工具3. BI手册的功能与应用3.1 数据查询与报表3.2 数据挖掘与预测分析3.4 BI在日常业务中的应用案例4. BI手册的使用方法与技巧4.1 数据导入与导出4.2 数据清洗与转换4.3 数据分析与挖掘4.4 数据可视化与报告设计5. 实践操作：BI手册演练5.1 数据导入与连接5.2 数据查询与报表制作5.4 成果展示与点评四、教学方法1. 讲授：讲解BI的概念、原理和操作方法。
2. 演示：展示BI手册的使用过程和实际应用案例。
3. 练习：学员动手操作，实践BI手册的各项功能。
4. 讨论：分组讨论，分享心得和经验。
五、课程评估1. 课堂参与度：评估学员在课堂上的发言和提问。
2. 实践操作：评估学员在实践环节的表现和成果。
3. 课后作业：评估学员对课程内容的掌握程度。
4. 综合评价：结合学员的课堂表现、实践成果和作业完成情况进行评价。
六、教学环境1. 教室环境：宽敞明亮的教室，配备投影仪、计算机等教学设备。
2. 网络环境：保证学员正常使用网络，进行数据查询和操作。
3. 教材与工具：提供最新的BI手册教材，以及相关的操作手册和案例资料。
七、教学安排1. 课程时长：共计24学时，分为4天进行，每天6学时。
联通BI基础培训
联通BI基础培训广东联通BI基础培训谢礼明目录广东联通经分系统介绍1数据仓库基础知识2广东联通业务介绍3developer快速上手4BI系统BI系统的是为业务部门提供数据分析，支撑数据应用。
Business intelligence，简称BI，商业智能。
KPI考核指标首页是图形界面个人认为一个优秀的BI 系统应包含以下功能：基本功能1，报表2，即席查询3，ETL4，指标监控及预警漂亮的界面1，图表结合2，UI 设计专业、简单、美观3，操作简单方便4，移动版1，基本功能优秀的数据分析1，单维/多维分析2，深入分析，数据可以层层深入3，数据内容充实，切合使用需要4，自动生成数据分析报告。
1，基本功能数据挖掘1，预测2，分类请在系统找出我们已经具备的功能？目录广东联通经分系统介绍1数据仓库基础知识2广东联通业务介绍3developer快速上手4数据仓库与数据库的区别数据库数据仓库1，用途不同OLTP系统，面向应用OLAP系统，面向主题分析2，使用的用户面向事物操作人员面向分析和决策人员3，库容量差异数据量小，十T级数据量大，百T级甚至P级4，数据量操作级别差距短的，简单性事务，只影响几条或几十条数据复杂的select和大数据的insert，动不动就百万级以上的数据。
5，数据结构数据分散，不同数据标准集成的（数据汇总、数据聚合）。
数据标准统一6，数据时间性要求当前的、最新的的数据反应历史变化的。
数据特点：历史数据，按周期存放的，冗余的数据。
7，DB设计基于E-R,遵循第三范式星形/雪花，可以不遵循第三范式8，优先考虑高性能，高可用性，高并发海量数据操作，响应时间分层设计应用层数据集市地市数据集市、数据挖掘应用层 KPI报表、cagnos、主题分析、指标库中间层 DWACBD：用户统一视图、3G用户统一视图、固话用户统一视图汇总数据：用户行为、增值业务、集团业务、国际业务DWD 清单汇总、用户属性聚合、费用汇总、集团客户汇总等接口层存储层接口备份、增量转全量、减少I/O(分常用数据和历史数据) 接口层日接口、月接口、增量接口、全量接口中间层是数据仓库最重要的一层。
万科物业BI讲师培训教案(基准部分)
万科物业BI讲师培训教案(基准部分)一、教案概述二、培训目标1. 理解物业业务智能（BI）的基本概念和作用；2. 掌握万科物业BI系统的基本功能和操作；4. 提高BI讲解演示技巧。
三、培训内容1. 物业业务智能（BI）简介1.1 BI的概念1.2 BI的作用1.3 BI的发展历程2. 万科物业BI系统概述2.1 BI系统的功能2.2 BI系统的应用场景2.3 BI系统的优势3. BI系统的基本操作3.1 登录和权限管理3.2 数据查询和报表制作3.3 数据可视化展示4. 物业数据分析4.1 数据收集和整理4.2 数据分析方法5. BI讲解演示技巧5.1 演示准备5.2 讲解方法与技巧5.3 互动与答疑四、教学方法1. 讲授：讲解BI的基本概念、功能和应用，分享实际案例。
2. 操作演示：演示BI系统的基本操作，指导学员进行实际操作。
3. 练习与讨论：学员分组进行练习，互相讨论，分享心得。
4. 讲解演示比赛：学员进行BI讲解演示，互相评价，提高讲解技巧。
五、培训时间安排1. 第1天：物业业务智能（BI）简介、万科物业BI系统概述2. 第2天：BI系统的基本操作、物业数据分析4. 第4天：实践练习、讲解演示比赛5. 第5天：总结与反馈、颁发证书六、培训材料与资源1. 教材：《万科物业BI教程》2. 案例材料：万科物业案例分析3. 演示文稿：培训过程中的演示文稿4. 操作手册：BI系统的操作手册5. 练习数据：用于实践操作的数据集6. 线上资源：万科物业BI系统在线教程、论坛、帮助文档等七、评估与考核1. 课堂参与度：评估学员在课堂上的发言、提问和讨论情况。
2. 操作练习：评估学员在操作练习中的表现，包括数据查询、报表制作等。
4. 讲解演示：评估学员在讲解演示比赛中的表现，包括讲解清晰度、演示技巧等。
八、常见问题与解答1. Q：BI是什么？A：BI（Business Intelligence）即业务智能，是指利用现代数据分析和报告技术，对企业的运营数据进行深入分析，以帮助企业做出更明智的决策。
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传统分析系统常见问题
难以获得的信息
未经整合的信息
获得性和整合性的空缺
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。
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
事实表
产品的销售数量, 成本,销售额，订单数
度量值：业务数据
库存数, 入库数，出库数
外键
外键约束
time_dim_key
product_key customer_key
order_date_key
外键约束
customer_dim_key
外键 约束
• 举例：日期 分为，年－半年－季度－月－ 日期
Time_Dim
TimeKey TheDate ...
Shipper_Dim
ShipperKey ShipperID ...
星型模型 Employee_Dim
EmployeeKey
EmployeeID ...
Sales_Fact
TimeKey EmployeeKey ProductKey CustomerKey ShipperKey
数据 信息
知识 决策
行动
价值
什么是商务智能(BI)?
• 商业智能的关键:是根据企业发展需要,建立业务模型,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.
• 然后对数据经过抽取（Extraction）、转换（Transformation） 和装载（Loading），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.
让数据变为财富 ——商务智能平台交流
目录
• 商务智能(BI)简介 • 介绍术语 • OLTP和OLAP的区别 • OLAP的整体框架 • 数据仓库的内部结构 • 数据立方和数据仓库的关系 • 多维数据集组成 • 数据仓库的维度表在OLAP里的表现形式。 • 查询立方
什么是商务智能(BI)?
• 现代化的业务操作，通常会产生大量的数据，如何从如此 繁多的业务数据中提取有用的信息，然后根据这些信息来 采取明智的行动，这是决策者面临的最大问题，这也就是 商务智能解决的问题。
什么是商务智能(BI)?
• 商业智能能够辅助业务经营决策，既可以是操作层的，也 可以是战术层和战略层的决策。
• 商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是 使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他 们做出对企业更有利的决策。
理解商务智能
• 目标：数据信息 转化为商务价值 • 方法：转储、监控、分析和展现海量数据 • 过程：
术语介绍
• 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。
product_dim_key
• 与维度表中的主键的联系 • 使事实表的数据与维度表发生关联
数据仓库和多维立方
数据仓库
OLAP
终端用户 数据存取
数据集市
多维数据集的组成
• 度量值
– 用户分析的业务数据
• 维度
– 度量值的事实记录的特性 – 来源于维度表
• Cubes
– 综合维度和度量值的数据模型 – OLAP 数据的逻辑存储介质
市场份额主要由国际BI厂商占领
为什么我们需要商务智能？
• 我们在未来的三年中将会制造出比过去三十万年更多的数据资 料！！！ －－－－－－加州大学信息管理学院
<<商业周刊>>统计,54%的人认为很难找到他们想得到的信息. 43%的人认为不知道这些内部的信息是否正确. 77%的人认为由于信息的缺乏,很多决定是不正确
• 商务智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用
商务智能发展历程
• 1964年，一个叫Michael S. Scott Morton的研究 员在哈佛商业学院提出了“决策支持系统”的 想法，这便是BI商务智能萌芽。
• 20世纪70年代之后，当企业建立了大量的IT系 统，信息已经不再缺乏而是泛滥，而企业国际 化、消费者需求的多样化与苛刻、竞争对手数 量的增加和竞争层次的提高，无不要求企业更 加关注对企业内部知识、外部信息的提炼和洞 察，以保证企业决策的快速与准确。
• 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。
OLTP 与OLAP的区别
• OLTP（On-Line Transaction Processing ） 联机事务处理
• OLAP（On-Line Analysis Processing ）联 机分析处理
主键
• 主键
– 唯一性 – 关联事实表与维度表
• 两个选择
– 应用主键 (app suffix) ：原 业务系统的主键
– 代理键 (key suffix) 数据仓 库系统产生的数字键
product_dim_key product_id_app
在维度中分不同的层次
• 定义层次结构的好处
– 允许用户从不同的层次展示数据 – 在分析中采用不同的路径进行钻取
商务智能系统如何辅助决策
• 通过数据的整合提供更加全面的信息 • 通过预先计算提供更快捷的速度 • 通过OLAP技术可以非常灵活的以多种形式
展现数据，以使管理者发现问题 • 通过数据挖掘模型（以历史数据为基础）
预测商务的未来走势，为管理者提供决策 支持
商务智能应用的范围
• 不局限于某一个行业或局限于具体的业务
• 100MB-GB
• OLAP
• 整理后的数据 • 综合性和提炼性数据 • 历史数据 • 周期性刷新更新 • 一次处理大量的数据 • 面向主题，分析驱动 • 决策人员,高级管理人员 • 分析决策 • 复杂的查询
• 100GB-TB
数据仓库的特征
• 为商业分析过程展示数据 • 提供一致的历史数据存储 • 把数据储存为抽取和查询而优化的结
BI主要用途
BI具有三方面的主要用途：
• 对组织的财务和运营健康
状况进行监视。
– 报告、分析工具、关键性能 指标（KPI）和仪表板
• 规范 组织的运营
• 从数据中挖掘出新的信息
– 同运营系统、信息反馈系统 的双向集成
BI 对现有系统的整合
• 基于现有业务系统和历史数据 • 通过对数据的充分运用提升现有系统价值 • 可以同时支持多种不同的数据库平台 • 面向数据分析而非过程跟踪 • 可以基于实时数据也可以基于非实时数据
201 ALFI Alfreds
product_dim
25 123 Chai
事实表的组成
事实表
外键
度量值
customer_key product_key time_key quantity_sales amount_sales
201
25
134
400
10,789
time_dim
134 1/1/2000
• 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。一些常见的度量值 有 sales cost 、 和 production count 等
维度表－OLAP 维度
时间维
Year Quarter Month
构 • 整合异构的数据 • 统一有效的数据源 • 把数据整理为稳定、面向主题的结构
数据仓库系统的创建
原始业务数据 数据集结区
数据仓库
终端用户
数据的提取，转换，加载（ETL）
了解数据仓库
数据仓库
数据仓库
OLAP
终端用户
数据集市
维度表
• 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。
• 80年代，“商业智能”的标准是能容易地获得 想要的数据和信息。
• 90年代是商业智能真正起步的阶段。
商务智能发展
• 当前，商务智能（BI）市场正处于一个重要 的转型期
• 进入二十一世纪，“应用”成为关键词之一， 商务智能的深入应用也成为业界关注的焦点
• 2003年起，商务智能领域掀起并购热潮
BI受市场关注的原因
• 运营
– 供应链优化 – IT运营优化 – 分销商评估 – 质量控制 – 内部管理流程优化
BI国内应用
l 企业信息化整体上处理基础建设阶段 数据整合，规划基础体系架构，实施基础应
用 l 多数企业BI应用处于较低的层次
报表查询+初步分析 l 金融、电信、保险等企业起步早些
BI应用的大好时期正在到来
北京市管委பைடு நூலகம்T状况
• 应急事件处理数据 • 基础地理信息数据 • 视频监控数据 • 城管通平台数据 • 井盖数据 • 市政设施数据 • 环卫信息数据 • 户外广告数据 • ……
应急事件处理 数据
基础地 理信息
数据
视频监控数 据
城管通平台 数据
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