商业智能(BI)介绍PPT(共50页)
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DATA
D AT A
DATA
DATA DATA
DATA DATA
DATA DATA
DATA
DATA
数据DATA
INFORMATION INFORMATION
INFORMATION INFORMATION
信息
影响数据仓库的几个人物
• Bill Inmon - 《数据仓库》 • Ralph Kimball - 《数据仓库工具箱》 • Bernard Liautaud - 《商业智能》
BAS_OP1
BAS_OP2 BAS_SM1 BAS_SM2
BAS_DW2
Bas_sw01 Dx_sp01
Dx_sp02
Bas_sw02 Dx_sp03
元数据管理服务器
70T!
企业数据仓库的目的
• 数据整合--建立一个企业 统一的信息平台
– 建立统一的业务数据定义
– 建立唯一的统计分析数据 源
• 快速访问—采用适合企业 BI应用的数据组织方式
Data Warehouse
Datamart
RDBMS
Datamart
RDBMS ROLAP
MDB
Architected Datamarts
End-User Tool
End-User Tool
End-User Tool
End-User Tool
ETL_DM1
典型物理架构
ETL_DM2 BAS_DW1
– 新需求的开发快 – 数据获取的效率快
战略层 业务管理层
业务操作层
底层数据 低粒度汇总 高粒度汇总
建设数据仓库的主要任务
• 数据仓库建模 • ETL • 前端展现组 • 数据挖掘 • 元数据
数据仓库引擎
• NCR Teredata • ORACLE 9以上 • DB2 EEE • Sybase IQ • MS SQL Server
优化是针对大批量查询而不是更新 数据是历史的
面向决数策据是静态的，除数据刷新外 数据是汇总的 支持长远的业务战略决策 支持决策人员和管理人员
BI系统建设方法 （1）
• 直接建立BI应用
数据源
OLTP
各种前端应用
KPI指标 报表 多维分析 即席查询 数据挖掘
BI系统建设方法 （2）
数据仓库环境
数据仓库管理子系统
Interface Constraints
Component Specs &
Architecture
Compone nt Specs & Architectu
re
笑一笑
• 数据仓库初学者：数据仓库与数 据库有什么区别？
• 某专家：一个有仓一个没仓！
BI/DW的引出
• 统计报表需求
– 数字越来越重要 – 报表越来越多 – 效率越来越差
维模型的设计
aggregation path or dimension hierarchy
Dimension 1
事实
Dimension 3
BI/DW Introduction
James Chen PSO Sr. Consultant
程序=算法+数据结构
--Niklaus Wirth
数据结构 离散结构 线形结构 - 数组链表栈队列 树 图
算法 空间复杂度 时间复杂度
经典业务系统模型
业务流程
Skill set 数据库 C++/J2EE/.net
业务智能层
信息访问和 引用部件
数据源
公司数据源 外部数据源
中央数据仓库
数据仓库 数据集结
数据仓库元数据目录
BIW 数据集市
企业数据仓库体系架构
WareHouse Admin. Tools
Relational
RDBMS
Package
Legacy
External source Data Clean Tool
n
Existing Interfaces
Existing Assets
Business Type Model
Identify Business Interfaces
Identify System Interfaces & Ops
Architectur
Create Initial
e Patterns
Comp Specs &
OLTP与数据仓库系统
OLTP业务系统
数据仓库系统
RDBMS 关系数据库
SAP/ERP
分析型CRM 业务指标分析
EXCEL Web/XML
VSAM 主机系统
优化是针对即时更新的事务处理
数据是当前的
数据总在实时变化中 存储明细数据 支持日常的业务 面向事务 支持办事人员或行政人员
数据集市
数据仓库
5-10 年
Source Data
Data Staging
Local Metadata
Enterprise Data
Warehouse
Central Metadata
Local Metadata
Data Modeling
Tool
Data Extraction, Transformation and load
Enterprise/ Central
Business
Architecture
Componen
Interfaces
t Specs &
Discover Business Operations
Architectur
e Component
System Interfaces
Interaction
Interfaces
Refine Interfaces & Ops
用户
物理数据结构
内存中数据结构
OO
UML 面向过程
E-R
PowerDesigner ER_WIN
二者相辅相成，不同应用侧 重不同
OO Design Workflow
Business Concept Model
Develop Business Type Model
Use Case Model
Component Identificatio
数据仓库的定义
“数据仓库是在企业管理和决策中面 向主题的, 集成的, 与时间相关的 和不可修改的数据集合”
Bill Inmon
数据仓库(Data Warehouse)是 一种专为联机分析应用和决策支持系 统提供数据源的结构化的数据环境
数据仓库要解决的问题是从数据 库中获取信息的问题。
DATA DATA
Refine Component Specs &
Architecture
Define Interface Information Models
Specify Operation Pre/Postconditions
Interfaces
Component Specification
Specify ComponentBiblioteka Baidu
D AT A
DATA
DATA DATA
DATA DATA
DATA DATA
DATA
DATA
数据DATA
INFORMATION INFORMATION
INFORMATION INFORMATION
信息
影响数据仓库的几个人物
• Bill Inmon - 《数据仓库》 • Ralph Kimball - 《数据仓库工具箱》 • Bernard Liautaud - 《商业智能》
BAS_OP1
BAS_OP2 BAS_SM1 BAS_SM2
BAS_DW2
Bas_sw01 Dx_sp01
Dx_sp02
Bas_sw02 Dx_sp03
元数据管理服务器
70T!
企业数据仓库的目的
• 数据整合--建立一个企业 统一的信息平台
– 建立统一的业务数据定义
– 建立唯一的统计分析数据 源
• 快速访问—采用适合企业 BI应用的数据组织方式
Data Warehouse
Datamart
RDBMS
Datamart
RDBMS ROLAP
MDB
Architected Datamarts
End-User Tool
End-User Tool
End-User Tool
End-User Tool
ETL_DM1
典型物理架构
ETL_DM2 BAS_DW1
– 新需求的开发快 – 数据获取的效率快
战略层 业务管理层
业务操作层
底层数据 低粒度汇总 高粒度汇总
建设数据仓库的主要任务
• 数据仓库建模 • ETL • 前端展现组 • 数据挖掘 • 元数据
数据仓库引擎
• NCR Teredata • ORACLE 9以上 • DB2 EEE • Sybase IQ • MS SQL Server
优化是针对大批量查询而不是更新 数据是历史的
面向决数策据是静态的，除数据刷新外 数据是汇总的 支持长远的业务战略决策 支持决策人员和管理人员
BI系统建设方法 （1）
• 直接建立BI应用
数据源
OLTP
各种前端应用
KPI指标 报表 多维分析 即席查询 数据挖掘
BI系统建设方法 （2）
数据仓库环境
数据仓库管理子系统
Interface Constraints
Component Specs &
Architecture
Compone nt Specs & Architectu
re
笑一笑
• 数据仓库初学者：数据仓库与数 据库有什么区别？
• 某专家：一个有仓一个没仓！
BI/DW的引出
• 统计报表需求
– 数字越来越重要 – 报表越来越多 – 效率越来越差
维模型的设计
aggregation path or dimension hierarchy
Dimension 1
事实
Dimension 3
BI/DW Introduction
James Chen PSO Sr. Consultant
程序=算法+数据结构
--Niklaus Wirth
数据结构 离散结构 线形结构 - 数组链表栈队列 树 图
算法 空间复杂度 时间复杂度
经典业务系统模型
业务流程
Skill set 数据库 C++/J2EE/.net
业务智能层
信息访问和 引用部件
数据源
公司数据源 外部数据源
中央数据仓库
数据仓库 数据集结
数据仓库元数据目录
BIW 数据集市
企业数据仓库体系架构
WareHouse Admin. Tools
Relational
RDBMS
Package
Legacy
External source Data Clean Tool
n
Existing Interfaces
Existing Assets
Business Type Model
Identify Business Interfaces
Identify System Interfaces & Ops
Architectur
Create Initial
e Patterns
Comp Specs &
OLTP与数据仓库系统
OLTP业务系统
数据仓库系统
RDBMS 关系数据库
SAP/ERP
分析型CRM 业务指标分析
EXCEL Web/XML
VSAM 主机系统
优化是针对即时更新的事务处理
数据是当前的
数据总在实时变化中 存储明细数据 支持日常的业务 面向事务 支持办事人员或行政人员
数据集市
数据仓库
5-10 年
Source Data
Data Staging
Local Metadata
Enterprise Data
Warehouse
Central Metadata
Local Metadata
Data Modeling
Tool
Data Extraction, Transformation and load
Enterprise/ Central
Business
Architecture
Componen
Interfaces
t Specs &
Discover Business Operations
Architectur
e Component
System Interfaces
Interaction
Interfaces
Refine Interfaces & Ops
用户
物理数据结构
内存中数据结构
OO
UML 面向过程
E-R
PowerDesigner ER_WIN
二者相辅相成，不同应用侧 重不同
OO Design Workflow
Business Concept Model
Develop Business Type Model
Use Case Model
Component Identificatio
数据仓库的定义
“数据仓库是在企业管理和决策中面 向主题的, 集成的, 与时间相关的 和不可修改的数据集合”
Bill Inmon
数据仓库(Data Warehouse)是 一种专为联机分析应用和决策支持系 统提供数据源的结构化的数据环境
数据仓库要解决的问题是从数据 库中获取信息的问题。
DATA DATA
Refine Component Specs &
Architecture
Define Interface Information Models
Specify Operation Pre/Postconditions
Interfaces
Component Specification
Specify ComponentBiblioteka Baidu