数据仓库和Oracle-BI
基本bi知识
基本BI知识一、什么是BI？BI（Business Intelligence）即商业智能，是指通过对企业内部和外部数据的分析，帮助企业管理者做出更明智的决策，提高企业运营效率和市场竞争力的一种管理和分析方法。
BI通过收集、整理、分析数据，将数据转化为有价值的信息和洞察，并提供可视化的报表和仪表盘，帮助企业管理层全面了解企业状况，识别业务机会和风险，以及进行业务规划和预测。
二、BI的核心要素1. 数据源数据源是BI系统的基础，它可以包括内部数据库、企业应用系统、云端存储、第三方数据供应商等。
通过合理选择和整合数据源，可以确保BI系统获得准确、全面的数据，并提高数据的可靠性和一致性。
2. 数据仓库数据仓库是BI系统中存储和管理数据的中心库，它采用多维数据模型，将不同数据源的数据整合到一个统一的数据模型中，方便用户对数据进行分析和查询。
数据仓库通常采用ETL（Extract, Transform, Load）的流程，对数据进行抽取、转换和加载，确保数据的质量和一致性。
3. 数据分析工具数据分析工具是BI系统中用于对数据进行处理、分析和可视化的软件工具，包括数据挖掘工具、报表工具、可视化工具等。
这些工具可以帮助用户从不同角度和层次理解数据，发现数据中的隐藏信息和关联规律，支持决策者进行数据驱动的决策。
4. 数据可视化数据可视化是BI系统的重要功能，它通过图表、仪表盘等可视化手段展示数据分析结果，提高用户对数据的理解和洞察能力。
数据可视化可以帮助用户直观地呈现数据，发现数据中的趋势和异常，以及进行数据的比较和分析。
三、BI的应用场景1. 销售分析BI系统可以帮助企业对销售数据进行分析，包括销售额、销售渠道、客户分布等方面的数据。
通过对销售数据的分析，企业可以了解销售情况，找出销售瓶颈和机会，制定销售策略和预测销售趋势。
2. 运营分析BI系统可以对企业的运营数据进行分析，包括生产效率、成本控制、供应链管理等方面的数据。
数据仓库和Oracle BI范文
12.ORACLE的实时决策3.0（RTD）开发
13.Oracle商业智能10G：分析概述–RWC
14.Oracle商业智能应用7.9.6实施
15.到Siebel商业分析7.7：第二部分-网上课程
16.Oracle BI应用7.9：概述-网上课程
17.到Siebel商业分析7.7：第一部分-网上课程
5.ORACLE BI EE10g第3版：报表/仪表板及商业智能发布加速
6.Oracle商业智能发布11GR1：基本面
7.Oracle商业智能10G：分析概述
8.Oracle BI应用7.9：对于OraMP
10.Oracle BI应用7.9：开发数据仓库
1.11I贸易管理：实现销售队伍自动化
2.11I贸易管理：实施扣除管理
十五、商业智能
1.11I网上采购的基本面–RWC
2.ORACLE9I DISCOVERER：开发一个应用程序的EUL -网上课程
3.ORACLEAS DISCOVERER10G：共享并查看您的报告-网上课程
4.Oracle财务分析仪自学课程简介
4.11i现场服务的基础知识
5.11I服务合约的基本面
6.R12.X ORACLE的返厂维修基础知识
7.11i返厂维修的基础
十八、合同
打不开
十九、销售
1.11I使用和实施薪酬激励
2.基本面11I销售
10.ORACLE9I：JDBC和存储过程访问数据库-网上课程
11.Oracle商务智能11g的：记分卡和战略管理-网上课程
七、OLAP
1.ORACLEBI Discoverer Plus中的10G：分析关系型和OLAP数据的自我学习
Oracle 主要产品介绍(44页)
赵元杰 2005.10.25
Zyj5681@
内容
Oracle RDBMS Oracle 应用服务器 Oracle 开发套件 Oracle 协作套件 Oracle 11i Oracle 数据仓库 商业智能(BI)
Oracle
Oracle 应用服务器
Oracle 9i:
应用服务器叫Internet
Application Server Oracle 9i应用服务器简称iAS 比8i的OAS功能更强(磁盘空间占3GB多) 包含Apache,Cache及Portal等部件
Oracle 10g:
Java
Standard
Enterprise
Management (OEM) JDeveloper (5 Lic.) Portal Content Mgmt. SDK (iFS) Forms Directory & Cert. Authority Integration & Workflow Caching Business Intelligence Wireless Personalization
在数据库中实现面向对象(Object-relational)扩展 从C/S结构到三层结构(three-tier architecture) 分区选件(Partitioning option)
Oracle 数据库版本变化
1999: Oracle8i
在数据库中嵌入Java(JVM 分区的增强 数据仓库增强 XML支持 概要管理
1980: Oracle version 3
用C代码写成
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、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。
一份全面的企业数据产品选型对比(含数仓、报表、BI、中台、数据治理)
一份全面的企业数据产品选型对比（含数仓、报表、BI、中台、数据治理）编辑导语：在如今这个数据化时代，数据对于个人和企业来说，其重要性都不可小觑。
因此，有不少企业强化了数据工作，加强企业数据建设。
接下来，本文作者整理了一份超全面的企业数据产品的选型对比，希望对大家有所帮助。
前言：这个从上至下都在强调数字化转型的时代，越来越多公司重视数据，也越来越多的企业有数据建设的需求。
企业无论做任何数据工作，必然要有一定的信息化基础，也要有数据化建设的基础，少不了数据平台、数据应用工具，数据管理工具等。
关于企业数据建设这块，本人从事了近7年，从技术到项目管理，做过乙方也做过甲方，也有多年和各乙方厂商打交道的经验，遂来分享选型“内幕”。
涉及到的产品有：数仓、大数据平台、报表、BI、数据中台、数据治理等。
数据仓库算是一个解决方案，视企业需求有不同架构（传统数仓、数据集市、大数据平台等），架构下有很多分层和组件，比起工具更需要架构师能力，具体原理就不讲了。
关于数仓的选型主要涉及：数据存储方案、ETL、还有前端应用。
底层的数据仓库服务器通常是一个关系数据库系统，常用的方案有Oracle、db2、还有greenplum、teredata等数据仓库专业解决方案。
传统的关系型数据库有：oracle、mysql、DB2。
大规模并行处理数据库：Vertica、Teradata(商业)、Greenplum (开源)。
Teradata老江湖了，银行业使用较多，但成本也是真的贵，目前我们做项目较多的是用Greenplum，算是业界最快和最高性价比的高端数据仓库解决方案，Greenplum是基于PostgreSQL的，于2022年开源。
我知道的国内四大行有3家在用，5大物流公司有4家在用，不少公司在从Teradata迁移到GP。
大数据平台主流的是：Hadoop+Hive。
这套方案有多通用不用多说了，后面说到的大数据平台厂商也大多基于这个来设计平台产品。
BI-数据仓库
Relational Package Legacy External source Data Clean Tool
Data Staging
Enterprise Data Warehouse
Datamart
RDBMS
End-User Tool
Datamart
RDBMS ROLAP
End-User Tool
固定报表
…
BI-展现样例
2005 2006 60 40 50 30 Year OR WA Seattle Spokane Portland Eugene Product Table 20 10 Chair 30 20 Table 20 10 10 25 Chair 30 20 10 5
Current
BI内容 BI主要工具 BI-展现样例
什么是商业智能？
商业智能
(Business Intelligence 简称BI)指收集
、转换、分析和发布数据的过程，目的是为了更好 的决策。
商业智能是指将数据转化为知识的过程。它包括捕
获和分析信息，交流信息，以及利用这些信息开发 市场。
Data
Information
订单
order_id Order data Order data Order data
客户
cust_id Cust data Cust data Cust data
order_id Order data Order data Vendor id Money data cust id Money data order id Money data product id Money data
产品
Product id Product data Product data Product data
BI应用中的三大矛
因为近期工作的变更，一直在忙一些杂七杂八的东西，工作交接、离职手续及对新工作的思路整理，目前还处在这个阶段，所以可能近期没有比较新的内容跟大家分享，最近的几篇文章会以一些总结的内容为主，主要是对之前的工作中的一些感想。
但相信之后会有更加丰富的数据分析相关的内容向大家呈上，因为我相信我要去的新公司是一个朝气蓬勃、充满创意和挑战的地方，而最重要的是他们对数据的重视和理解。
看到文章标题，相信大家已经知道这篇文章还是关于BI方面的，其实这是我刚进现在所在公司的时候所写的一篇文章，现在回头看来即使一直努力地在协调好这些矛盾，但说实话最终没有一个是真正完完全全的解决了的。
我相信如果其他公司也是自己搭建BI系统的话，多多少少也会遇到这些问题，可能其中的一两个矛盾现在也正困扰着大家，我这里提供了我的解决方案，至于可行性和效果，有待大家去验证。
矛盾一：业务部门对数据的理解与数据部门对需求的理解把它放在第一位是因为这个直接影响着数据所能发挥的效用，或者说这个矛盾没协调好的话，数据所能创造的价值将大打折扣。
造成这个矛盾的原因就是业务部门无法了解数据的获取、处理、计算整个流程，从而对数据的含义和用处产生了自己的理解；同时数据部门无法真正了解业务需求，不清楚数据到底用于何处，为了监控或评估产品的哪个方面，于是无法提供最优或最有效的数据。
解决方案：建立业务部门与数据部门间的接口。
这个接口包括规范的流程、详细的文档、合理的数据展现，而最重要的还是能够衔接起业务和数据之间的人。
首先是数据需求流程的规范化，也就是需求一般由业务部门提起，通过数据部门对数据的获取和计算将结果返回给业务部门，这个流程中业务部门不仅要提供数据的规则，同时应该对获取数据的目的、指标的定义、用处和价值做出详细的描述；而数据部门不仅要给出最终数据，同时需要对指标的获取途径、计算方法作出解释，最终的目的都是为了使双方在理解上能够达成一致。
其次是详细的文档。
这个其实就是上面所说的流程中必然会产生的两类文档：数据需求文档和数据解释文档（在数据仓库里面是元数据的重要组成部分，关于数据仓库的元数据一直想整理一篇文章出来，希望在之后尽快贴上来），文档的内容基本就是包含上面流程中提到的那些内容。
数据仓库的概念
一、数据仓库的概念及使用情况介绍1996年, Inmon 在他的专著《Building the Data Warehouse》中, 对数据仓库做了如下定义,即“面向主题的、完整的、非易失的、不同时间的、用于支持决策的数据集合”。
这和传统的OLTP系统有很大的区别,它属在线分析(OLAP)系统的范畴。
面向主题的,指的是它将依据一定的主题,比如经销商、产品、定单等汇总各个OLTP系统的数据。
完整的, 指的是要求对各个系统数据表示进行转换,用统一编码表示,比如,A系统用001表示退货, 而B系统用999表示退货,在数据仓库中必须统一成一个编码。
非易失的, 指的是系统用户只读数据,不得修改数据。
数据仓库完整地记录了各个历史时期的数据,而OLTP系统不会保留全部的历史记录。
OLTP系统也难以支持决策查询,例如从几千万笔记录中获取不同区域的汇总报表。
完整的数据仓库应包括：1.数据源->2.ETL ->3.数据仓库存储->4.OLAP ->5.BI工具现实中可以实现的方案有：1.数据源-> BI工具2.数据源-> OLAP -> BI工具3.数据源-> 数据仓库存储-> BI工具4.数据源-> 数据仓库存储-> OLAP -> BI工具5.数据源-> ETL -> 数据仓库存储-> OLAP -> BI工具可见其中必需的是数据源和前端，其他的部分都可根据具体情况决定取舍。
建立数据仓库的步骤：1) 收集和分析业务需求2) 建立数据模型和数据仓库的物理设计3) 定义数据源4) 选择数据仓库技术和平台5) 从操作型数据库中抽取、净化、和转换数据到数据仓库6) 选择访问和报表工具7) 选择数据库连接软件8) 选择数据分析和数据展示软件9) 更新数据仓库数据仓库设计的主要步骤如下:1. 系统主题的确定这要求系统设计人员多与业务人员沟通, 详细了解业务需求、报表需求,再归纳成数据仓库的主题。
Oracle_BIEE实例详解
信息技术最佳实践ORACLE核心应用技术B USINESS I NTELLIGENCEBIEE实例详解Author: 黄建华Creation Date: May 21, 2008Last Updated: March 23, 2022Document Ref: <Document Reference Number>Version: DRAFT 1AApprovals:<Approver 1><Approver 2>Copy Number _____Document ControlChange RecordReviewersDistributionNote To Holders:If you receive an electronic copy of this document and print it out, please write yourname on the equivalent of the cover page, for document control purposes.If you receive a hard copy of this document, please write your name on the frontcover, for document control purposes.ContentsDocument Control .................................................................................................................. i i 1.Oracle BIEE基础.. (4)1.1.BIEE概述 (4)1.2.概念理解 (5)1.3.安装BIEE (5)1.4.系统入口 (8)1.5.配置概览 (8)1.6.先睹为快：浏览Demo paint (9)1.7.最简单的例子.创建模型 (11)1.8.最简单的例子.发布资料库 (15)1.9.最简单的例子.设计Request (15)1.10.最简单的例子.设计仪表盘 (17)2.常用功能进阶 (21)2.1. (21)3.相关专题讨论 (22)3.1.项目迁移 (22)4.Open and Closed Issues for this Deliverable (23)Open Issues (23)Closed Issues (23)1.Oracle BIEE基础1.1.BIEE概述1.1.1.BIEE由来BIEE：Oracle Business Intelligence Enterprise Edition，Oracle的商业智能平台企业版，主要用来数据仓库的建模和展现。
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。
数据仓库系统
数据仓库系统(DWS)由数据仓库、仓库管理和分析工具三部分组成。
源数据：数据仓库的数据来源于多个数据源，包括企业内部数据、市场调查报告及各种文档之类的外部数据。
仓库管理: 在确定数据仓库信息需求后，首先进行数据建模，然后确定从源数据到数据仓库的数据抽取、清理和转换过程，最后划分维数及确定数据仓库的物理存储结构。
元数据是数据仓库的核心，它用于存储数据模型和定义数据结构、转换规划、仓库结构、控制信息等。
数据仓库: 包括对数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作，这些工作需要利用数据库管理系统(DBMS)的功能。
分析工具用于完成实际决策问题所需的各种查询检索工具、多维数据的OLAP分析工具、数据开采DM工具等，以实现决策支持系统的各种要求。
数据仓库应用是一个典型的C/S结构。
其客户端的工作包括客户交互、格式化查询及结果和报表生成等。
服务器端完成各种辅助决策的SQL查询、复杂的计算和各类综合功能等。
现在，一种越来越普遍的形式是三层结构，即在客户与服务器之间增加一个多维数据分析服务器。
OLAP服务器能加强和规范决策支持的服务工作，集中和简化原客户端和DW服务器的部分工作，降低系统数据传输量，因此工作效率更高。
什么是联机分析处理(OLAP)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。
当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。
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，例如银行交易。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
数据仓库数据集市BI数据分析介绍
数据仓库数据建模步骤
一般按照主题进行建模 一般步骤
业务建模
领域建模
逻辑建模
物理建模
✓梳理组织架构关系
✓抽象业务概念
✓具化抽象概念的属性✓针对特定物理平台
✓梳理系统用户、角色
✓分组业务概念，按照业务主线 ✓细化业务流程
作出相应的技术调整
✓梳理业务流程（实际工作流程）聚合类似的分组的数据是不一样的，让管理者无所适从
报表的生产率问题：由于OLTP的单项系统导致数据的分散性和相同元素定
义不一致所致不可能把数据转换成信息
数据动态集成问题：不同的需求，要求将操作型环境和分析型环境相分离
历史数据问题：单项系统之间保留的历史数据时间范围不一致，无法满足
DSS分析的需要数据的综合问题：非细节数据、多种程度的综合 提升现有的信 息：
由于做了大量数据预处理， 查询性能很快。
只是依靠单纯的维度建模， 不能保证数据来源的一致 性和准确性
结论：一般在数据仓库底层使用范式建模，在数据集市层或多维数据库使用维度建模
数据应用-多维分析之切片、切块
数据应用-多维分析之钻取
按
时
间
维
60
向
上
钻
取
按 时 间 维 向 下 钻 取
数据应用-多维分析之旋转
9
数据仓库领域另外一名重要的人物
比尔·恩门的对头 随着拉尔夫·金博尔（Ralph Kimball）博士出版了他的第
一本书“The DataWarehouse Toolkit”（《数据仓库工具 箱》），数据仓库行业就开始喧哗起来，恩门的“Building the Data Warehouse”主张建立数据仓库时采用自上而下 （DWDM）方式，以第3范式进行数据仓库模型设计，而他 生活上的好朋友Ralph Kimball在“The DataWarehouse Toolkit”则是主张自下而上（DMDW）的方式，力推数据集 市建设，以致他们的FANS吵闹得差点打了起来，直至恩门推 出新的BI架构CIF（Corporation information factory），把 Kimball的数据集市包括了进来才算平息。
Oracle数据仓库解决方案
Oracle数据仓库解决方案Oracle数据仓库（Oracle Data Warehouse）解决方案是一种企业级的数据集成和分析平台，它将来自多个数据源的数据进行提取、转换和加载（ETL）到一个中央存储库中，并提供强大的查询和分析功能，以帮助企业从海量数据中获取有价值的信息。
首先，Oracle数据仓库解决方案在数据集成方面具有强大的能力。
它可以连接到各种不同类型的数据源，例如关系型数据库、非关系型数据库、大数据平台等，通过ETL过程将数据提取出来，并进行转换和加载到数据仓库中。
这种能力使得企业可以将分散的数据整合到一个统一的平台上，方便进行综合分析和报告。
其次，Oracle数据仓库解决方案提供了灵活而强大的查询和分析功能。
它支持复杂的查询语言和多维分析，可以根据不同的业务需求进行灵活的数据切片和切块操作，从而生成详细的报告和可视化图表。
此外，Oracle数据仓库解决方案还支持实时查询和交互式分析，使用户能够在需要时立即获取最新的数据并进行深入的分析。
此外，Oracle数据仓库解决方案还具有高度可扩展性和可靠性。
它可以根据业务需求进行水平或垂直扩展，以支持大规模的数据处理和分析。
同时，它还提供了多种数据备份和恢复机制，以保证数据的安全性和可靠性。
另外，Oracle数据仓库解决方案还内置了高级数据管理功能，例如数据清洗、数据质量控制和数据一致性检查等，以确保数据仓库中的数据是具有高质量和一致性的。
此外，它还支持数据安全性和权限管理，可以对不同的用户和角色进行数据访问控制，以满足企业的安全需求。
综上所述，Oracle数据仓库解决方案是一种强大的企业级数据集成和分析平台，它提供了丰富的功能和灵活性，可以帮助企业从海量数据中获取有价值的信息。
通过使用Oracle数据仓库解决方案，企业可以更好地理解和分析自己的数据，从而做出更明智的业务决策。
Oracle数据仓库解决方案提供了一系列的工具和技术，用于构建、管理和维护企业级的数据仓库。
Oracle数据仓库解决方案介绍
2
Oracle BI解决方案的目标
完整 集成
3
面向企业各级管理人员
公司战略层
• • • • 战略策划与制订 策略模拟仿真 平衡计分卡 基于价值的管理
部门管理人员
• • • •
运营指标监控 预算与预测 ‘What-if’ 模拟 能力与资源管理
专业分析员
• • • • •
着眼于战略角度 市场分析 模型建立与模拟 实施运营能力 行业 benchmarks
several DW, largest 6 TB raw data, 4 node Compaq cluster Hybrid schema Database resource manager for SLA抯 ?..Oracle抯 scalability depends on how well you do the HW side ?Oracle has no restricition in scalability 厭
管理大数据量
– –
分区 并行处理
管理大用户数
–
–
资源管理: 内存, CPU, 并行度 RAC
位图连接索引, 物化视图
提高查询性能
–
OLAP 数据挖掘
13
Oracle BI/DW最新的客户
ABN-AMRO ACCO Agilent American General Financial Bausch & Lomb Bayview Financial Trading Group Beckman Coulter BellSouth British Telecom Chase Manhattan Bank City of Toronto Circuit CIty CSX
数据仓库总结
·数据仓库（Data Warehouse）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，用于支持管理决策。
·数据仓库的特点–面向主题–集成–相对稳定–反映历史变化数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理。
数据仓库，Data Warehouse，可简写为DW。
数据仓库之父Bill Inmon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（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。
◆面向主题：操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。
◆集成的：数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
◆相对稳定的：数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
◆反映历史变化：数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，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。
OracleBI管理工具
Oracle BI管理工具创建仓库物理层本节主要介绍如何使用Oracle BI管理工具创建仓库物理层。
物理层包含的内容是：Oracle BI服务器提交查询定义的数据源，以及处理多数据源查询的数据源与物理数据库之际的关联关系。
建议的方法populate物理层可以通过从数据库和其它数据源导入元数据。
数据源可以是相同或不相同的数据库类型。
你可以从现有的数据源中导入schemas或一部分schemas，另外，你还可以在物理层手动创建objecs。
当你导入元数据时，在导入过程中数据源的很多属性在采集信息的基础上就会自动配置出来。
导入以后，你还能定义物理数据源的其它属性，比如：加入在数据源元数据可能不存在的关联关系。
在物理层可以配置是一个或多个数据源，数据源类型包括数据库、电子表格、XML文档。
在本示例中，你要从包含Oracle 10g数据库的SH schema例子中导入和配置数据表。
创建物理层，你要按以下几个步骤执行：创建一个新数据仓库创建ODBC数据源导入SH Schema创建物理关联关系创建新数据仓库创建新数据仓库，按以下步骤执行：1、打开BIC2G处理控制服务/go/process_control/pc.html选择Oracle BI Server服务，然后点击Stop按钮。
2、等待转换为红色的标志，即表示服务已经停止。
3、点击开始>程序>Oracle Business Intelligence >Administration菜单，打开Oracle BI 管理工具。
4、点击文件>新建菜单，打开创建新仓库对话框。
5、在创建仓库对话框中，默认选择的是本地仓库目录，如果浏览Linux server 仓库目录，通过本节前面的步骤中映射的驱动器中选择相应目录。
打开G:\biee\10.1.3.2\OracleBI\server\Repository目录下，名称为SH.rpd的文件。
6、点击新建仓库对话框中的“保存”按钮，管理工具会打开新建仓库界面，界面中显示了三个空的物理层、业务模型和映射层、表示层窗口。
BI基本概念、BIEE开发流程
一，数据仓库,BI涉及到的相关概念1.DW:即数据仓库（Data Warehouse），是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化的（Time Variant）数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库系统是一个信息提供平台，他从业务处理系统获得数据，主要以星型模型(可以做钻取用,经常用到)和雪花模型进行数据组织，并为用户提供各种手段从数据中获取信息和知识。
2.DSS:决策支持系统(decision support system ，简称dss)是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。
它是管理信息系统(mis)向更高一级发展而产生的先进信息管理系统。
它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。
3.数据字典（Data dictionary）：是一种用户可以访问的记录数据库和应用程序源数据的目录。
数据字典是数据库的重要组成部分。
它存放着数据库所有的相关信息，对用户来说可能只是一组只读的表。
但是对于我们来说，数据字典越完善，越详细就越有助于我们流程开发的进行，深入的业务挖掘。
数据字典内容包括：(1)数据库中所有模式对象的信息，如表，试图，索引及各表关联关系(2)分配多少空间，当前使用了多少空间等。
(3)列的缺省值(4)约束信息的完整性(5)用户的名字，用户及角色被授予的权限。
用户访问或使用的审计信息(6)其他产生的数据库信息4.元数据：元数据（Meta Data）是关于数据仓库的数据，指在数据仓库建设过程中所产生的有关数据源定义，目标定义，转换规则等相关的关键数据。
同时元数据还包含关于数据含义的商业信息，所有这些信息都应当妥善保存，并很好地管理。
为数据仓库的发展和使用提供方便。
元数据是一种二进制信息，用以对存储在公共语言运行库可移植可执行文件(PE) 文件或存储在内存中的程序进行描述。
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数据仓库和Oracle-BI
一、数据仓库和Oracle BI
ORACLE数据库11GR2：数据仓库- 网上课程
二、甲骨文快递/ OLAP
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三、商业智能
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11.ORACLE的实时决策（RTD）开发
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18.Data WarehousingOracle商务智能11g的简介：最终用户工具- 网上课程
四、数据挖掘
打不开
五、Oracle Warehouse Builder将10g的
1.Oracle Warehouse Builder中10G：实现部分我
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4.Oracle9i的仓库构建器：脚本- 网上课程
六、Oracle商务智能
1.Oracle商务智能11g的升级和新功能
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7.ORACLE9I：建设先进的学术振兴会- 网上课程
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10.ORACLE9I：JDBC和存储过程访问数据库- 网上课程
11.Oracle商务智能11g的：记分卡和战略管理- 网上课程
七、OLAP
1.ORACLEBI Discoverer Plus中的10G：分析关系型和OLAP数据的自我学习
2.Oracle数据库11g：OLAP的要领
3.Oracle数据库10g：使用OLAP
4.Oracle数据库10g：数据挖掘的概念- 网络课程
八、产品生命周期管理
1.R1
2.1 Oracle产品信息管理基础
2.R12的Oracle产品信息管理基础
九、治理，风险与合规
打不开
十、配置
打不开
十一、交通运输
11I运输执行基础
十二、教育
11i Oracle学习的管理基础– RWC
十三、库务
打不开
十四、市场营销
1. 11I贸易管理：实现销售队伍自动化
2. 11I贸易管理：实施扣除管理
十五、商业智能
1.11I网上采购的基本面– RWC
2.ORACLE9I DISCOVERER：开发一个应用程序的EUL - 网上课程
3.ORACLEAS DISCOVERER10G：共享并查看您的报告- 网上课程
4.Oracle财务分析仪自学课程简介
5.11I财务分析仪：引言自学课程
6.11I企业规划和预算编制：安全管理员的责任– RWC
十六、电子商务
1.11I IMPLEMENT网上商店
2.11I使用与实现引用（HTML）
十七、服务
1.R1
2.X Oracle服务合约的基本面
2.R12.1 Oracle现场服务基本面
3.11i服务请求的基础知识
4.11i现场服务的基础知识
5.11I服务合约的基本面
6.R12.X ORACLE的返厂维修基础知识
7.11i返厂维修的基础
十八、合同
打不开
十九、销售
1.11I使用和实施薪酬激励
2.基本面11I销售。