数据仓库与商业智能概述PPT(共 39张)
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数据仓库与商业智能
数据仓库与商业智能什么是数据仓库？数据仓库是一个集成的、企业级的数据存储和管理系统，用于支持商业智能和决策支持系统。
它通过将来自多个源的数据进行集成和转换，创建了一个统一的视图，使得数据可以被分析和使用。
数据仓库不仅仅是一个存储数据的地方，它还提供了数据的历史记录和版本控制，以及数据的质量保证和一致性检查。
数据仓库通常采用了一种称为维度建模的方法来组织和管理数据。
维度模型基于维度和事实，其中维度表示业务过程中的可分析属性，事实表示可被测量、计算和分析的业务指标。
维度模型的设计可以帮助用户更好地理解数据，并进行更有效的查询和分析。
商业智能的基本概念商业智能（Business Intelligence）是一种以数据分析为基础的决策支持系统，它通过收集、整合和分析相关数据，为企业提供准确、全面的决策依据。
商业智能系统可以从数据仓库中获取数据，并通过数据挖掘、报表、可视化等技术将数据转化为有用的信息和洞察。
商业智能系统可以帮助企业更好地了解自己的业务和市场情况，发现潜在的商机和问题，并制定相应的决策和战略。
它可以支持各个层级的决策，从高层管理决策到基层操作决策，帮助企业实现更好的绩效管理和业务优化。
数据仓库和商业智能的关系数据仓库是商业智能系统的基础和核心组件之一。
商业智能系统需要有一个可靠、高效的数据存储和管理系统来支持数据分析和决策制定，而数据仓库正是满足这一需求的系统。
数据仓库通过集成和转换来自多个源的数据，创建了一个一体化的数据模型。
这个数据模型可以支持多维度分析和数据钻取，帮助用户更好地理解数据，发现潜在的关联和规律。
商业智能系统可以从数据仓库中获取数据，进行数据挖掘、分析和可视化，提供给用户多样化的决策支持工具和功能。
数据仓库和商业智能系统的相互关系是互补的。
数据仓库为商业智能系统提供了数据基础，而商业智能系统通过数据分析和决策支持功能，将数据仓库中的数据转化为实际的业务价值。
数据仓库与商业智能的应用数据仓库和商业智能技术在各个行业和领域都有广泛的应用。
商业智能与大数据概述PPT
Ad-hoc query
6。使用Brio分析 营销活动成功率
Raw Customer List
直邮
3。名单和相应营销 信息传送给不同的 渠道系统
Call Center SMS
分行
4。渠道应用接触目
5。数据仓库监控客
标客户，传送促销
数据仓库
户开卡事件
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支出排名最高，查询之前各月份，它的排名也最高，最近一年每月平均结 算支出为3390元。
2、查询96368的用户资料为当地一烟草公司客服号码。 3、从数据仓库提取其结算话单，统计其与各个运营商之间互通的情况， 发现其与铁通的用户互通较多，造成结算支出较大。
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什么是商业智能Business Intelligence
1. 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。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。
数据仓库与商务智能讲义
• COM客户：通过接口向服务器申请需要的服务。客户知道需 要从服务器获得什么，但数是据仓客库与户商务不智能知道服务器内部的细节。
COM的特性
• 面向对象的特性和客户/服务器的特性。
• 语言无关性：COM不依赖于特定的语言，只要能够生成符合COM规范的 可执行代码即可，该特性性为跨语言合作开发提供了统一标准。
• 分布式对象是具有特定功能的，能够跨越进程的边界、实现网络、语言、 应用程序、开发工具和操作系统的”即插即用”的独立对象。
• 分布式对象是指任何可被分离出来，具有标准化的，可重用的公开接口的 软件。
• 分布式对象通过接口对外提供服务。对象与对象之间，对象与客户之间同 时通过接口进行交互。因此分布式对象一旦发布，它只能通过预定义的接 口来提供合理的、一致的服务。这种接口定义的稳定性使客户应用开发人 员能够构造出稳定的应用。一个分布式对象可以实现多个接口，同时一个 特定的接口也可以被多个分布式对象来实现。除此之外，分布式对象还提 供了对象位置的透明性，也就是说一台机器上的应用可以透明地访问其他 机器上的分布式对象。
• 前端开发工具：提供用户编程接口，便于在现有系统的基础上进行 二次开发，增强系统的伸缩性。
• 数据仓库:在数据仓库系统中，数据仓库是一个数据存储集 合，它的存储形式通常有多维数据库，关系型数据库及其 他存储方式。
数据仓库与商务智能
分布式对象技术
• 随着Internet的广泛应用，将应用扩展到局域网、 广域网甚至Internet上已成为用户的普遍需求， 分布式计算成了新的热点。
数据仓库与商务智能
分布式组件对象的特性
• 伸缩性：随着用户数目的增加、数据量的不断增多，分布式 应用系统的适应能力反映了系统的优劣。使用 COM/DCOM/COM+建立起来的应用系统能很好地适应这 种规模的变化，当用户数比较少、数据量不大时，系统显得 小巧而快速；当应用规模增大时，系统也能够正常运行并且 在保证性能的情况下不影响可靠性。DCOM的位置透明性保 证了这种变化可以不必修改组件源程序。
COM的特性
• 面向对象的特性和客户/服务器的特性。
• 语言无关性：COM不依赖于特定的语言，只要能够生成符合COM规范的 可执行代码即可，该特性性为跨语言合作开发提供了统一标准。
• 分布式对象是具有特定功能的，能够跨越进程的边界、实现网络、语言、 应用程序、开发工具和操作系统的”即插即用”的独立对象。
• 分布式对象是指任何可被分离出来，具有标准化的，可重用的公开接口的 软件。
• 分布式对象通过接口对外提供服务。对象与对象之间，对象与客户之间同 时通过接口进行交互。因此分布式对象一旦发布，它只能通过预定义的接 口来提供合理的、一致的服务。这种接口定义的稳定性使客户应用开发人 员能够构造出稳定的应用。一个分布式对象可以实现多个接口，同时一个 特定的接口也可以被多个分布式对象来实现。除此之外，分布式对象还提 供了对象位置的透明性，也就是说一台机器上的应用可以透明地访问其他 机器上的分布式对象。
• 前端开发工具：提供用户编程接口，便于在现有系统的基础上进行 二次开发，增强系统的伸缩性。
• 数据仓库:在数据仓库系统中，数据仓库是一个数据存储集 合，它的存储形式通常有多维数据库，关系型数据库及其 他存储方式。
数据仓库与商务智能
分布式对象技术
• 随着Internet的广泛应用，将应用扩展到局域网、 广域网甚至Internet上已成为用户的普遍需求， 分布式计算成了新的热点。
数据仓库与商务智能
分布式组件对象的特性
• 伸缩性：随着用户数目的增加、数据量的不断增多，分布式 应用系统的适应能力反映了系统的优劣。使用 COM/DCOM/COM+建立起来的应用系统能很好地适应这 种规模的变化，当用户数比较少、数据量不大时，系统显得 小巧而快速；当应用规模增大时，系统也能够正常运行并且 在保证性能的情况下不影响可靠性。DCOM的位置透明性保 证了这种变化可以不必修改组件源程序。
商业智能介绍PPT课件
操作(业务)系统特性
事务驱动 事务数量大，历时短 支持日常的业务 数据是当前的并在不断变化 存储详细数据， 面向应用 无冗余的数据结构与设计方法 针对快速预定义的事务优化设计 可预见的使用模式 支持办事人员或行政人员
信息(分析)系统特性
分析驱动 事务数量小，历时长 支持业务战略决策 数据是历史的， 静态的， 数据是汇总的 ， 面向主题 多维的数据结构 优化是针对查询而不是更新 不可预见的使用模式 支持管理人员和执行主管人员
服务质量分析 营销管理分析 渠道分析 专题分析
客户流失专题分析 ...
即席查询、预定义报表、自定义报表、OLAP、数据挖掘、专题分析模型
元 数
客户分析数据集市
据 管 理
财务分析数据集市
大客户分析数据集市
企业数据仓库 ETL(抽取、转换、加载)
业务数据库 业务数据库 业务数据库 业务数据库
模型库 业务数据库
第25页/共30页
数据仓库的实施风险
构建一个数据仓库是一项有风险的工作
经验告诉我们 … 超过 60%的数据仓库项目最终以失败而告终:
• 项目超预算 • 项目推迟交付 - 或根本交付不了 • 结果未能达到用户的期望 • 项目在技术上是成功的, …
但在业务上却是失败的 第26页/共30页
商业智能实施的风险
第15页/共30页
商业智能实施的内容
第16页/共30页
商务智能系统的构建过程
钻取/切片/旋转
汇总
OLAP服务器
抽取/转换/加载 数据仓库/集市
业务数据源
第17页/共30页
商业智能实施内容-需求驱动
数据获取 企业信息模型
指标定义
指标体系
前端展现
事务驱动 事务数量大，历时短 支持日常的业务 数据是当前的并在不断变化 存储详细数据， 面向应用 无冗余的数据结构与设计方法 针对快速预定义的事务优化设计 可预见的使用模式 支持办事人员或行政人员
信息(分析)系统特性
分析驱动 事务数量小，历时长 支持业务战略决策 数据是历史的， 静态的， 数据是汇总的 ， 面向主题 多维的数据结构 优化是针对查询而不是更新 不可预见的使用模式 支持管理人员和执行主管人员
服务质量分析 营销管理分析 渠道分析 专题分析
客户流失专题分析 ...
即席查询、预定义报表、自定义报表、OLAP、数据挖掘、专题分析模型
元 数
客户分析数据集市
据 管 理
财务分析数据集市
大客户分析数据集市
企业数据仓库 ETL(抽取、转换、加载)
业务数据库 业务数据库 业务数据库 业务数据库
模型库 业务数据库
第25页/共30页
数据仓库的实施风险
构建一个数据仓库是一项有风险的工作
经验告诉我们 … 超过 60%的数据仓库项目最终以失败而告终:
• 项目超预算 • 项目推迟交付 - 或根本交付不了 • 结果未能达到用户的期望 • 项目在技术上是成功的, …
但在业务上却是失败的 第26页/共30页
商业智能实施的风险
第15页/共30页
商业智能实施的内容
第16页/共30页
商务智能系统的构建过程
钻取/切片/旋转
汇总
OLAP服务器
抽取/转换/加载 数据仓库/集市
业务数据源
第17页/共30页
商业智能实施内容-需求驱动
数据获取 企业信息模型
指标定义
指标体系
前端展现
数据仓库概述PPT(共 57张)
决策支持系统：需要花数小时甚至更长时 间的处理、需要遍历数据库中的大部分数据， 进行复杂的计算，需要消耗大量的系统资源。
16
细节的
操1作.型1.数3据两者数据处理模式的分析差型数别据
综合的，或提炼的
当前数据
历史数据
更新的
不可更新，只读的
生命周期符合SDLC （软件开发生命周期）
完全不同的生命周期
对性能要求高 一个时刻操作一个单元 事务驱动 面向应用 一次操作数据量小，计算简单 支持日常操作
29
1.2 数据仓库的基本概念
数据仓库就是一个面向主题的、集成的、不可更新 的、随时间不断变化的数据集合，通常用于企业的 决策支持。
30
1.2.1 面向主题
主题：是一个抽象的概念，是在较高层次上将企业 信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽 象。在逻辑上，它对应于企业中某一宏观分析领域 所涉及的分析必须把分析数 据从事务处理环境中提取出来，按照决策支持系统处 理的需要进行重新组织，建立单独的分析型处理环境。 数据仓库正是为了构建这种新的分析型处理环境而 出现的一种数据存储和组织技术。
27
数据仓库概述 1.1 数据仓库产生的原因 1.2 数据仓库的基本概念 1.3 数据仓库的体系结构
第1讲 数据仓库概述
1
数据仓库概述 1.1 数据仓库产生的原因 1.2 数据仓库的基本概念 1.3 数据仓库的体系结构
2
数据仓库概述
1.1 数据仓库产生的原因 1.1.1 操作型数据处理 1.1.2 分析型数据处理 1.1.3 两种数据处理模式的差异 1.1.4 数据库系统的局限性
对性能要求宽松 一个时刻操作一个集合 分析驱动 面向分析 一次操作数据量大，计算复杂 支持管理需求
16
细节的
操1作.型1.数3据两者数据处理模式的分析差型数别据
综合的，或提炼的
当前数据
历史数据
更新的
不可更新，只读的
生命周期符合SDLC （软件开发生命周期）
完全不同的生命周期
对性能要求高 一个时刻操作一个单元 事务驱动 面向应用 一次操作数据量小，计算简单 支持日常操作
29
1.2 数据仓库的基本概念
数据仓库就是一个面向主题的、集成的、不可更新 的、随时间不断变化的数据集合，通常用于企业的 决策支持。
30
1.2.1 面向主题
主题：是一个抽象的概念，是在较高层次上将企业 信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽 象。在逻辑上，它对应于企业中某一宏观分析领域 所涉及的分析必须把分析数 据从事务处理环境中提取出来，按照决策支持系统处 理的需要进行重新组织，建立单独的分析型处理环境。 数据仓库正是为了构建这种新的分析型处理环境而 出现的一种数据存储和组织技术。
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数据仓库概述 1.1 数据仓库产生的原因 1.2 数据仓库的基本概念 1.3 数据仓库的体系结构
第1讲 数据仓库概述
1
数据仓库概述 1.1 数据仓库产生的原因 1.2 数据仓库的基本概念 1.3 数据仓库的体系结构
2
数据仓库概述
1.1 数据仓库产生的原因 1.1.1 操作型数据处理 1.1.2 分析型数据处理 1.1.3 两种数据处理模式的差异 1.1.4 数据库系统的局限性
对性能要求宽松 一个时刻操作一个集合 分析驱动 面向分析 一次操作数据量大，计算复杂 支持管理需求
商业智能PPT课件教材讲义
Operational & e-business systems
Analyze & model business
operations
Decision processing
systems
Two Information Technologies Have Profound Impact on Business Today
Customers
Target right online customers
Personalized oneto-one marketing
Sales
Convert site visitors to customers
Up selling
Cross selling
BI for CRM Solutions
“数据仓库之父”Bill Inmon给的定义：
数据仓库就是一个用以更好地支持企业或组 织的决策分析处理的，面向主题的，集成的， 不可更新的，随时间不断变化的数据集合
数据仓库的特征
面向主题的：主题是一个在较高层次将数据归 类的标准，每个主题基本对应一个宏观的分析 领域
集成的：允许数据来自于跨组织和部门等不同 数据源；集成的数据必须是一致的、用户看来 是统一的数据视图
Core Technologies in Business Intelligence
Data warehousing
Integrated corporate data source for decision support
OLAP and DSS
Information query, analysis and reporting
Ability to rationalize and automate the process of building the enterprise-wide decision support system
数据仓库与商业智能
数据仓库与商业智能数据仓库和商业智能是企业日常运营中关键的组成部分。
数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化、半结构化和非结构化数据的系统，而商业智能则是通过分析和利用这些数据来支持企业管理决策的过程。
本文将探讨数据仓库和商业智能的关系，以及它们在企业中的重要性。
一、数据仓库的定义与特点数据仓库是一个专门用于存储和管理企业数据的系统。
它的主要特点包括数据的集成、主题导向、时间一致性和可变化性。
数据仓库采用了ETL（Extract-Transform-Load）过程，将来自各个业务系统的数据提取、转换和加载到数据仓库中。
数据仓库还采用了维度模型和事实表的概念，以支持快速和灵活的数据查询。
二、商业智能的定义与功能商业智能是一种通过分析和应用企业数据来支持管理决策的过程。
商业智能包括数据分析、报表和查询、数据挖掘和预测等功能。
通过商业智能，企业可以从数据中获得有价值的信息和洞察，以便做出更准确的决策。
商业智能还可以帮助企业识别潜在的业务机会和风险，提高企业的竞争力。
三、数据仓库与商业智能的关系数据仓库是商业智能的基础设施。
一个高效和可靠的数据仓库能够支持商业智能的各种功能，并提供高质量的数据供分析和决策使用。
商业智能需要在数据仓库的基础上构建各种查询和分析工具，通过这些工具来获取数据、分析数据并生成有用的报告和可视化结果。
四、数据仓库与商业智能的重要性数据仓库和商业智能在企业中扮演着重要的角色。
首先，数据仓库和商业智能可以帮助企业发现和理解业务数据中的潜在关联性和模式，从而优化业务流程和提高业绩。
其次，数据仓库和商业智能可以提供准确、全面和一致的数据供决策者使用，帮助他们做出更明智的决策。
再次，数据仓库和商业智能可以帮助企业预测未来的发展趋势和市场变化，为企业提供战略指导。
最后，数据仓库和商业智能可以提高企业的竞争力，使企业更加灵活和敏捷地应对市场需求的变化。
总结数据仓库和商业智能是企业中不可或缺的组成部分。
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。
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。
第五章-数据仓库和商业智能
西尔斯公司的数据仓库
• 到2002年4月，西尔斯罗巴克公司部署了95TB 的新的数据存储。这一容量是原来的3倍。西 尔斯公司将两个关键的数据仓库统一起来并建 立一个存储的网络，能够用库存和销售数据仓 库处理顾客信息。 • 依靠这一系统，西尔斯能够执行有效的目标直 邮促销。大约5000名西尔斯员工出于分析目的 使用数据仓库。他们能够得到促销信息，分析 单个顾客的购买情况并和历史购买记录联系起 来。
不同角度解读“数据仓 库”
• 设计者视角：数据仓库的关键成功因素在于 如何设计其中的数据存储中心的结构以及它 的一套数据转换和操作机制，使得作业性数 据能够以恰当的形式进入数据仓库并得到妥 善的管理，在需要的时候能有效的被决策者 所利用。
• 数据使用者视角：数据仓库应当根据不同的 管理活动的需要，对作业性数据从多角度进 行加工处理。
数据仓库厂商面临的挑战：
• 目前没有一个数据仓库厂家能够提供端对 端（end-to-end）的数据仓库解决方案， 但SAS，IBM，Software,AG,Information Builders和Platinum已经开始朝这个方向 努力，但热度远远不够。以下的例子中， 主要的数据仓库提供商IBM就面临了一种这 样的挑战。
• 在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广 泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的 （Subject Oriented）、集成的 （Integrated）、相对稳定的（NonVolatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理 决策(Decision Making Support)。
整合型
分离型
析取型
数据仓库、数据挖掘与商业智能BI(ppt 105页)
➢ 由于两个系统提供很不相同的功能，需要 不同类型的数据，因此需要维护分离的数 据库。
多维数据模型
➢ 数据仓库和OLAP基于多维数据模型。该模型将 数据看作数据立方体(data cube)形式。
➢ 数据立方体允许以多维对数据建模和观察。它由 维和事实定义。
➢ 维是关于一个组织想要记录的视图或实体。 例如，商店可能创建一个数据仓库sales，记录 商店的销售，涉及维 time，item（商品类）， branch（分店）和 location（地点）。这些维使 得商店能够记录商品的月销售，销售商品的分店 和地点。
据存储集成的信息。由于数据量巨大，OLAP数 据也存放在多个存储介质上。
➢ 访问模式： 对OLTP系统的访问主要由短的原子事务组成。 这种系统需要并行控制和恢复机制。 对OLAP系统的访问大部分是只读操作(由于大 部分数据仓库存放历史数据，而不是当前数据)， 尽管许多可能是复杂的查询。
➢ OLTP和OLAP的其他区别: 包括数据库大小、 操作的频繁程度、性能度量等。
➢ 高级数据库系统 ( 1980年代中期—现在 ) -高级数据模型: 扩充关系、面向对象、对象-关 系 -面向应用：空间的、时间的、多媒体的、主动的、 科学的、知识库
➢ 数据仓库和数据挖掘 (1980年代后期—现在) -数据仓库和OLAP技术 -数据挖掘和知识发现
➢ 基于Web的数据库系统 (1990年代—现在) -基于XML的数据库系统 -Web 挖掘
前言
➢ 数据挖掘是近年来信息爆炸推动下的新兴产物， 是从海量数据中提取有用知识的热门技术。
➢ 传统的信息系统，1990年代兴起的互连网技术 及ERP系统在越来越廉价的存储设备配合下， 产生了大量的数据。
➢ 与之相辅相成的数据分析和知识提取技术在相 当长一段时间里没有大的进展，使得存储的大 量原始数据没有被充分利用，转化成指导生产 的“知识”，形成“数据的海洋，知识的荒漠” 这样一种奇怪的现象。
多维数据模型
➢ 数据仓库和OLAP基于多维数据模型。该模型将 数据看作数据立方体(data cube)形式。
➢ 数据立方体允许以多维对数据建模和观察。它由 维和事实定义。
➢ 维是关于一个组织想要记录的视图或实体。 例如，商店可能创建一个数据仓库sales，记录 商店的销售，涉及维 time，item（商品类）， branch（分店）和 location（地点）。这些维使 得商店能够记录商品的月销售，销售商品的分店 和地点。
据存储集成的信息。由于数据量巨大，OLAP数 据也存放在多个存储介质上。
➢ 访问模式： 对OLTP系统的访问主要由短的原子事务组成。 这种系统需要并行控制和恢复机制。 对OLAP系统的访问大部分是只读操作(由于大 部分数据仓库存放历史数据，而不是当前数据)， 尽管许多可能是复杂的查询。
➢ OLTP和OLAP的其他区别: 包括数据库大小、 操作的频繁程度、性能度量等。
➢ 高级数据库系统 ( 1980年代中期—现在 ) -高级数据模型: 扩充关系、面向对象、对象-关 系 -面向应用：空间的、时间的、多媒体的、主动的、 科学的、知识库
➢ 数据仓库和数据挖掘 (1980年代后期—现在) -数据仓库和OLAP技术 -数据挖掘和知识发现
➢ 基于Web的数据库系统 (1990年代—现在) -基于XML的数据库系统 -Web 挖掘
前言
➢ 数据挖掘是近年来信息爆炸推动下的新兴产物， 是从海量数据中提取有用知识的热门技术。
➢ 传统的信息系统，1990年代兴起的互连网技术 及ERP系统在越来越廉价的存储设备配合下， 产生了大量的数据。
➢ 与之相辅相成的数据分析和知识提取技术在相 当长一段时间里没有大的进展，使得存储的大 量原始数据没有被充分利用，转化成指导生产 的“知识”，形成“数据的海洋，知识的荒漠” 这样一种奇怪的现象。
数据仓库与商业智能概述
数据仓库与商业智能概述数据仓库和商业智能（Business Intelligence）是企业信息管理中的重要概念。
数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业各种数据的仓库，而商业智能则是通过使用数据仓库和相关工具，来分析和转化这些数据为有益的信息和决策支持。
数据仓库是一个面向主题的数据库，用于集成来自各个业务系统的数据，并按照特定的结构进行存储。
这种集成的形式允许企业从不同的源获得不同的数据，并将其组织到一个统一的数据模型中。
数据仓库的设计需要根据企业的需求和目标来确定，以确保数据的一致性和完整性。
数据仓库可以包含历史数据，用于分析和决策支持。
商业智能是一种技术和工具集合，用于从数据仓库中提取、分析和展现数据，以支持企业决策。
商业智能工具可以从数据仓库中获取数据，并使用各种分析方法和技术来探索数据之间的关联和模式。
通过数据可视化和报表，商业智能可以将数据转化为易于理解和使用的信息，以帮助管理层制定决策和战略。
数据仓库和商业智能的应用领域非常广泛。
它们可以帮助企业从海量数据中提取有意义的信息，并提供关键的业务指标和见解。
例如，在销售和营销领域，企业可以利用数据仓库和商业智能来分析销售趋势、客户行为和市场需求，以制定市场营销策略和产品定价策略。
在供应链和运营管理中，数据仓库和商业智能可以帮助企业跟踪和优化生产过程、库存管理和供应链效率。
总之，数据仓库和商业智能是企业信息管理中的关键工具和方法。
它们可以帮助企业从数据中发现隐藏的价值，并提供决策支持和战略指导。
随着技术的发展和数据的爆炸增长，数据仓库和商业智能的作用将越发重要，对各行业的企业都具有广泛的应用前景。
数据仓库和商业智能是现代企业管理中不可或缺的工具。
它们帮助企业从大量的数据中提取价值，帮助管理层做出明智的决策。
在信息技术的快速发展和数据爆炸的时代，数据仓库和商业智能的重要性变得越来越明显。
首先，数据仓库是一个集成化的数据存储和管理解决方案。
它可以将来自企业各个业务系统的数据进行收集、集成和加工，形成一个统一的数据模型。
《BI商业智能简介》PPT课件
BI的初级应用模式-数据查询〔 querying〕
数据查询是最简单的 BI 应用，属于 MIS 系统遗产 ，虽然出身比较老土，但是目前仍然是决策者获取 信息的最直接的方法。
数据查询界面已经彻底摆脱了传统 SQL 命令行， 大量的下拉菜单、输入框、列表框等元素甚至是鼠 标拖拽界面将后台干苦力的 SQL 语句包装成一个 妖艳无比的数据获取系统。
2005—…
信息提供已经无法满足很多企业的要求，特别是银行、通信、
证券等竞争激烈、风险密集的行业，大量涌现对数据挖掘的需 求，BI 应用终于形成信息+知识的整体。
BI在中国——难题
复杂表样：中国是世界上报表最复杂的国家，西方 报表倾向于仅用一张报表说明一个问题，而中国的 报表那么将尽可能多的问题集中在一张报表中，这 种思路直接导致了中国报表的复杂格式和诡异风格 。
OLAP 的价值终于被某些慧眼发现，一些竞争压力大的企业为 了提高竞争力，迫切需要从历史数据中挖掘价值，迅速发现了
OLAP 的优势，但是国家机关、垄断型企业，仍旧是报表，并 且以为 BI 就是报表。
2004年
这时国内形成数据查询+报表展示+OLAP分析的合理 BI 应用结
构。一些数据可视化的需求也时常被用户提出，在一些竞争激 烈、数据量大的企业，已经出现了数据挖掘应用。
ETL过 程
集成,分析,报表
业务系统 ＤＢ
财务系统 ＤＢ
SSIS
SSAS
其他数据 源
保险行业 数据仓库
SSRS
数据展现
Win Form 客户 端
报表
数据整合 数据清洗 高性能数据移动 快速建立数据仓库
层次化业务分析
消除IT架构与应用 之间的隔阂
【精品】数据仓库及应用(数据仓库、数据模型、商务智能)PPT课件
Implement Time
> TB Months to years
< TB Months
Data Mart
Data Mart
Control: A department can completely control the data and processing that occurs inside a data mart. Cost: The cost of storage and processing is less, because the data mart’s machine is smaller than DW’s Customization: The data mart’s data is customized to suit the peculiar needs of the department.
Administration
Enterprise Data Warehouse
Enterprise data warehouses are funded on a corporate basis. Enterprise data warehouse covers the entire business (corporation), incorporating data from all operational systems. Information is extracted from the operational environment, cleansed, and transformed into a central, integrated enterprise-wide data warehouse environment, so that all the departments and other internal organizations of the corporation can benefit from a consistent, integrated source of decision support information.
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Data Mart
Data Mart
Control: A department can completely control the data and processing that occurs inside a data mart. Cost: The cost of storage and processing is less, because the data mart’s machine is smaller than DW’s Customization: The data mart’s data is customized to suit the peculiar needs of the department.
Administration
Enterprise Data Warehouse
Enterprise data warehouses are funded on a corporate basis. Enterprise data warehouse covers the entire business (corporation), incorporating data from all operational systems. Information is extracted from the operational environment, cleansed, and transformed into a central, integrated enterprise-wide data warehouse environment, so that all the departments and other internal organizations of the corporation can benefit from a consistent, integrated source of decision support information.
BI商业智能介绍PPT
的决策，从而提高决策效率。
优化资源配置
02
通过数据分析，企业可以更好地了解业务情况，优化资源配置，
提高资源利用率。
增强竞争优势
03
通过数据分析和可视化，企业可以更好地了解市场和竞争对手，
从而制定出更具竞争力的策略。
商业智能的历史与发展
01
02
起源
发展
商业智能的起源可以追溯到20世纪80 年代，当时的企业开始意识到数据的 重要性，并开始尝试使用数据库和报 表工具来管理数据。
供应链优化
1Байду номын сангаас
商业智能通过对供应链数据的分析，能够优化企 业的采购、生产和物流等环节，降低成本和提高 效率。
2
通过分析供应商和市场供需状况，商业智能能够 帮助企业制定合理的采购计划和库存管理策略。
3
商业智能还可以帮助企业实现与供应商的协同合 作，提高供应链的透明度和可控性。
财务分析与预测
01
商业智能通过对财务数据的整合和分析，能够提供 全面的财务状况和经营成果的展示。
案例二：某银行的客户细分与个性化营销
总结词
通过客户细分和个性化营销，银行提高客户 满意度和忠诚度，增加业务收入。
详细描述
某银行利用BI工具对客户数据进行分析，将 客户划分为不同细分市场。针对不同细分市 场的客户需求和行为特点，银行制定个性化 的营销策略和产品组合。通过精准营销和个 性化服务，银行提高了客户满意度和忠诚度， 增加了交叉销售和增值服务的机会，最终实 现业务收入的稳步增长。
数据可视化仪表盘
提供数据可视化仪表盘功能，以便更加全面地展示数据的各种指标 和趋势。
数据挖掘与预测
1 2 3
数据挖掘算法
一商业智能概述概要PPT课件
财务智能: 提供一种易于使用的Web格 式的财务盈利状况分析报表、现金流分析 报表、现金状况分析报表、资产管理分析 报表、项目报表分析报表等，方便企业迅 速地分发财务信息从而使财务主管能更及 时地作出更好的决策。
1.1.1商业智能系统的智能管理
交互中心智能：Oracle交互中心智能 将呼叫数据与业务数据进行合并，通过分 析呼叫中心活动的概况，利用绩效管理框 架评估呼叫中心的效率及客户表现。
营销智能提供着强大的营销活动分析、 销售渠道分析、销售线索分析、产品分析、 客户分析和个性化服务功能，以帮助企业 提高营销能力。
1.1.1商业智能系统的智能管理
销售智能：提供全面的销售团队分 析、销售业绩分析、根源分析和业绩管理 来帮助企业领导者制定销售策略及对销售 业务做出快速反应。
销售智能还提供很多随时可以运行的 智能报告和分析手册，并且具有搜索引擎， 用以引导用户根据其商务方面的问题查找 适当的报告和手册。
商业智能 技术及应用
授课人：安茂香
参考书
林宇等 数据仓库原理与实践 人民邮电出版社 2003年1月
彭木根 数据仓库技术与实现 电子工业出版社 2002年6月
飞思科技产品研发中心 Oracle9i数据仓库构建技术 电子工业出版社 2003年1月
第一章
商业智能 概述
第一章 商业智能概述
企业在生产经营中会产生无数 的信息，如订单、库存、交易帐目、通话 记录及客户资料等。这些信息蕴藏了丰富 的经营理念和市场规律。Leabharlann 1.1.2商业智能系统应用举例
◆客户概况分析（Profiling）包括客户的层次、 风险、爱好、习惯等；
◆客户忠诚度分析（Persistency）指客户对某个 产品或商业机构的忠诚程度、持久性、变动情况 等；
1.1.1商业智能系统的智能管理
交互中心智能：Oracle交互中心智能 将呼叫数据与业务数据进行合并，通过分 析呼叫中心活动的概况，利用绩效管理框 架评估呼叫中心的效率及客户表现。
营销智能提供着强大的营销活动分析、 销售渠道分析、销售线索分析、产品分析、 客户分析和个性化服务功能，以帮助企业 提高营销能力。
1.1.1商业智能系统的智能管理
销售智能：提供全面的销售团队分 析、销售业绩分析、根源分析和业绩管理 来帮助企业领导者制定销售策略及对销售 业务做出快速反应。
销售智能还提供很多随时可以运行的 智能报告和分析手册，并且具有搜索引擎， 用以引导用户根据其商务方面的问题查找 适当的报告和手册。
商业智能 技术及应用
授课人：安茂香
参考书
林宇等 数据仓库原理与实践 人民邮电出版社 2003年1月
彭木根 数据仓库技术与实现 电子工业出版社 2002年6月
飞思科技产品研发中心 Oracle9i数据仓库构建技术 电子工业出版社 2003年1月
第一章
商业智能 概述
第一章 商业智能概述
企业在生产经营中会产生无数 的信息，如订单、库存、交易帐目、通话 记录及客户资料等。这些信息蕴藏了丰富 的经营理念和市场规律。Leabharlann 1.1.2商业智能系统应用举例
◆客户概况分析（Profiling）包括客户的层次、 风险、爱好、习惯等；
◆客户忠诚度分析（Persistency）指客户对某个 产品或商业机构的忠诚程度、持久性、变动情况 等；
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汇总）
Fact Table
机构 粒度 key
fact1 fact2 fact3
Dimension
粒度代码 attribute attribute attribute
Dimension
粒度：1－日 2－月 3－年 日期 2008-12-31
数据集市
数据集市是数据仓库的子集。如果数据 仓库是整个企业组织的所有主题数据存 储区，那么数据集市就是某一个主题数 据的存储领域。
数据仓库数据是面向主题的，而业务 数据库总是围绕一个或几个业务处理流 程，因此到数据仓库的过程需要十分复 杂的数据整合过程。 n 数据抽取 n 数据转换（一致化） n 数据加载 n 作业控制
数据仓库
数据模型－多维数 Dimension
据模型
机构代码 地址
联系人
粒度划分（分割、
attribute
文件系统管理 这一阶段在20世纪50年代后期至60年代中后期，计算机应用开始 用于信息管理，由于数据存储、检索和维护等需求，使得相应的 研究开展起来了，在硬件和软件方面都得到了发展，磁盘磁鼓出 现，操作系统也产生。
数据库系统（60年代末开始） 关系数据库之父E.F.Codd提出了关系模型(ER)，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。
ODS(Operational Data Store):操作型数据存储区域 ETL(Extract Transfer Load):数据抽取转换加载 DW(Data WareHouse):数据仓库 DM(Data Mart):数据集市
分析 报表 可视化 数据挖掘
数据源
各种业务系统
RDBMS 文件系统 如，银行业中，核心系统、信贷系统、国结
数据综合
各种不同粒度的数据的集成问题 详细粒度 中等聚集 高层聚集
外部数据集成
查询性能
提高数据的查询效率
OLTP系统面向数据维护 数据仓库面向数据查询 提高查询功能为最主要目标
发展的动力
业务需求驱动
主要是详细的分析 科学的经营
市场活动的细化和实施等
数据库到数据仓库
传统的数据库环境中 以数据库为中心，数据资源组织方式单一； 侧重对数据的管理，操作型处理（OLTP，联
机事务处理），关心的是响应时间，数据的安 全性和完整性；
问题：“易进不易出”
数据库到数据仓库
数据处理不断有新需求（联机事务、批 处理、决策分析）
分析型处理（OLAP，联机分析处理）
数据驱动
数据量不断扩大 需要相关技术全面了解企业
结论：以单一的数据组织方式进行组织的数据库， 不能满足新型的数据处理多样化的要求，数据 仓库技术应运而生
数据仓库的概念和特征
数据仓库的概念
数据仓库（EDW，Enterprise Data WareHouse） 数据仓库无非是所有数据集市的集合
数据仓库与商业智能
2009-4-20
主要内容
数据仓库的起源和发展 数据仓库定义和特点 数据仓库体系结构 数据仓库建设方法 商业智能
数据仓库的起源和发展
数据管理的历史
人工管理方式 这一时期是在20世纪50年代中期以前，这一阶段的计算机应用主 要用于科学计算，外存只有纸带、磁带、卡片等，数据处理的方 式基本上是批处理。这一时期数据管理的特点是：数据不保存； 没有专用的数据管理软件，每个应用都必须自己完成存储结构、 存取方法、输入输出等数据管理功能；一组数据对应一个应用， 这使得程序之间可能有重复的数据。
数据仓库建设方法
数据仓库建设
－频繁变化 －面向企业中不同业务和用户
数据仓库建设策略
自底向上的策略：即数据集市方法，提 供了灵活性，低花费，并能迅速回报投 资。此方法的核心是：从最关心的部分 开始，先以最少的投资，完成企业当前 的需求，获得最快的回报，然后再不断 扩充，完善。
系统
ERP系统
ODS（操作型数据存储区域）
是一种数据仓库的混合形式，它包含及时的、 最近的、面向主题的和集成的信息。 是数据仓库环境的一个组成部分
是操作型系统的一个集成环境 为决策支持系统提供当前详细数据的查询功能
是面向主题的、集成的、经常更新的详细数据
ETL（抽取 转换 加载）
集成的数据
建立关联的
各业务系统之间的业务事件联系 统一的（统一的事实、维度）
历史的数据
一般的全国股份制商业银行一天的交易流水在150W左右 通常业务系统只保留当前的 历史数据查询困难
数据集成
数据一致化
在很多情况下，大型企业会产生数据不一致情况 数据仓库的数据要保持一致化和准确性
用于管理人员的决策分析，经常要访问大量的历史数据， 而很少对数据库进行写操作，除非对数据库进行更新 或装入时。人们希望从中获得跟公司经营效益紧密相 关的信息。
数据仓库的产生
（1）数据集成 （2）历史数据的应用需求 （3）查询性能
数据集成
企业全面的经营数据
OLTP分散在不同系统中(核心、信贷、国结) 外部数据(市场数据、竞争对手)
--Ralph Kimball
数据仓库无非是面向主题的、集成的、不同时 间的、稳定的数据集合以便支持管理决策
--Bill Inmon
数据仓库是一个过程不是一个项目
数据仓库的特点
面向主题
数据所代表的业务内容划分，而不是以应用划分
集成的
数据所代表的业务内容划分，而不是以应用划分
不同时间的
数据按照时间组织，并存储在不同的时间切片
稳定的
不允许对数据进行更新，只允许初始加载和查询
数据仓库系统结构
数据仓库结构
Data 数据源
Mart
数据源
Operational Data Store
ETL
Data Warehouse
Data Mart
Data
数据源
Mart
元数据（Data）
数据集市即是数据仓库的一种实现，也 是实现数据仓库的重要过程，同时提供 了分布式数据仓库的思想。
数据展现
查询 报表 多维分析（钻取、切换） 图形
元数据
元数据是关于数据的数据，它描述了数 据的结构、内容、码、索引等项内容。
元数据分类
技术元数据 业务元数据
三个关键部分