集团数据仓库及BI系统建设初探
bi系统实验报告
bi系统实验报告BI系统实验报告一、引言随着信息技术的不断发展，企业在管理决策过程中面临着海量的数据和复杂的业务环境。
为了更好地分析和利用这些数据，提升企业的决策能力和竞争力，许多企业开始引入商业智能（Business Intelligence，简称BI）系统。
本实验报告旨在介绍BI系统的基本概念、功能和应用，并通过实际案例验证其效果。
二、BI系统概述商业智能系统是一种集成了数据仓库、数据分析、数据挖掘、报表和查询等功能的软件系统。
其主要目标是帮助企业从大数据中提取有价值的信息，辅助管理者进行决策和战略规划。
BI系统通过数据的可视化、分析和预测，帮助企业发现潜在的商机、优化业务流程和提升管理效能。
三、BI系统功能1. 数据仓库：BI系统通过构建数据仓库，将企业内部和外部的各类数据整合到一个统一的数据源中。
数据仓库的设计和建设是BI系统的基础，它能够提供高效的数据存储和管理，为后续的数据分析和挖掘提供支持。
2. 数据分析：BI系统具备强大的数据分析功能，可以对数据进行多维度、多角度的分析。
通过数据分析，企业可以深入了解市场趋势、产品销售情况、客户行为等，为决策提供准确的依据。
3. 数据挖掘：BI系统利用数据挖掘技术，从大量的数据中发现隐藏的模式和规律。
通过数据挖掘，企业可以预测未来的趋势、发现异常情况、进行市场细分等，为企业的战略决策提供重要的参考。
4. 报表和查询：BI系统能够根据用户的需求生成各类报表和查询结果。
这些报表和查询结果可以根据时间、地域、产品等维度进行灵活的筛选和展示，帮助企业快速了解业务状况和问题所在。
四、BI系统应用案例以某电商企业为例，该企业通过引入BI系统，实现了从数据到决策的全过程。
首先，该企业将各个部门的数据整合到数据仓库中，包括销售数据、库存数据、客户数据等。
然后，通过BI系统的数据分析功能，企业可以实时监控销售情况、产品库存和客户满意度等关键指标。
同时，企业还可以利用BI系统的数据挖掘功能，对用户行为进行深入分析，发现用户的购物偏好和潜在需求。
数据仓库的建立与管理
数据仓库的建立与管理随着数据规模的不断增长以及业务需求的不断变化，越来越多的企业开始重视数据仓库的建设和管理。
数据仓库是指一个集成、主题化、时间基础的数据集合，用于支持企业的决策分析。
在本文中，我们将探讨数据仓库的建立与管理的重要性、方法和技巧。
一、数据仓库的建立与管理的重要性数据仓库的建立和管理对企业的发展和运营具有重要的意义。
首先，数据仓库可以提供更加准确和可靠的数据。
数据仓库将企业内部各部门的数据进行整合和加工，消除了数据源的不一致性和重复性，提高了数据的准确性和可靠性。
其次，数据仓库可以提供更加灵活和全面的数据查询和分析功能。
作为企业决策支持的核心系统，数据仓库可以灵活地支持各种查询和分析需求，提供全面的数据视角和多维度的数据分析结果。
最后，数据仓库可以帮助企业提高决策的效率和质量。
通过数据仓库，企业可以从海量的数据中快速分析出关键的信息和趋势，为企业的决策提供有力的支持。
二、数据仓库的建立方法数据仓库的建立包括数据建模、数据抽取、数据清洗、数据加工、数据存储和数据查询等多个环节。
下面，我们将分别介绍这些环节的具体方法和技巧。
1. 数据建模：数据建模是数据仓库建立的第一步。
数据建模包括概念模型、逻辑模型和物理模型。
概念模型是对业务过程的描述，逻辑模型是将概念模型转换成数据表的结构，物理模型是将逻辑模型映射为数据库实现。
数据建模是数据仓库建立的基础，需要仔细推敲业务需求，保证模型的规范和准确。
2. 数据抽取：数据抽取是将不同数据源的数据引入数据仓库的过程。
数据抽取需要考虑数据源的类型、格式和数据量等多个因素。
数据抽取的技巧包括增量抽取、并行抽取、数据加速等方法。
3. 数据清洗：数据清洗是将原始数据转换为可以使用的数据的过程。
数据清洗需要对数据进行格式转换、数据清除、数据校验等多个步骤。
数据清洗的技巧包括数据去重、数据标准化、数据填充等方法。
4. 数据加工：数据加工是将清洗后的数据转换为数据仓库中的格式。
仓储物流bi方案
仓储物流bi方案随着物流行业的快速发展，仓储物流也越来越受到重视。
如何提高仓储物流的效率和管理水平，成为了众多企业关注的焦点。
而BI （Business Intelligence）技术，作为一种数据分析和决策支持工具，正在被越来越多的企业应用于仓储物流领域。
本文将介绍仓储物流BI方案的设计和实施过程，并探讨其应用效果。
一、方案设计1.目标本方案旨在通过BI技术，实现对仓储物流业务的全方位监控和分析，提高仓储物流的效率和管理水平，降低成本，增强企业竞争力。
2.方案内容（1）数据采集：通过与企业ERP、WMS等系统对接，实现对仓储物流业务数据的实时采集和整合。
（2）数据分析：利用BI工具，对采集的数据进行分析，包括销售数据、库存数据、订单数据、运输数据等，形成多维度、多角度的分析报表和数据可视化图表，帮助企业管理层深入了解业务状况，及时发现问题。
（3）预测分析：基于历史数据和趋势预测模型，对未来的销售、库存、运输等业务进行预测和分析，为企业决策提供参考依据。
（4）决策支持：通过BI工具，为企业管理层提供实时、准确的数据支持，帮助其制定科学、合理的战略和决策，提高企业的竞争力。
3.实施过程（1）需求分析：与企业管理层和业务人员沟通，了解其需求和痛点，确定BI方案的具体内容和功能。
（2）数据整合：与企业ERP、WMS等系统对接，实现数据的实时采集和整合。
（3）报表设计：利用BI工具，设计多维度、多角度的分析报表和数据可视化图表，满足企业管理层的需求。
（4）预测分析：基于历史数据和趋势预测模型，对未来的销售、库存、运输等业务进行预测和分析。
（5）决策支持：为企业管理层提供实时、准确的数据支持，帮助其制定科学、合理的战略和决策。
二、应用效果1.提高效率通过BI技术，企业管理层能够实时监控仓储物流业务，及时发现问题，并采取相应的措施。
同时，BI工具能够自动生成多维度、多角度的分析报表和数据可视化图表，帮助业务人员深入了解业务状况，提高工作效率。
数据仓库的设计与构建研究
数据仓库的设计与构建研究随着互联网技术的发展，数据量的快速积累和每天不断增长的数据趋势，数据管理变成了日益复杂的任务。
数据仓库便应运而生，成为了企业管理和数据分析的必然选择。
在企业的决策和战略制定中，数据仓库所扮演的角色越来越重要，也越来越值得重视。
一、数据仓库的概念数据仓库是指将企业各种分散的数据源汇集起来，进行预处理、汇总、加工、再分析处理等操作后进行存储的一个系统。
其目的是为了利用大数据环境下的企业数据，将其变成决策支持的信息，从而为企业决策提供可靠的数据支撑。
数据仓库结构主要包含以下几个重要组成部分：1. 数据源数据源是数据仓库的来源，包括操作性数据库、文件系统、网络、接口等等。
通过提取不同来源的数据，并将其汇总到仓库中进行统一存储、管理和维护，实现数据的集成化管理。
2. 数据加工处理数据加工处理是数据仓库中最为复杂的一部分，包括数据清洗、数据挖掘、数据转换、数据整合等等。
这一过程要求数据仓库管理员具有一定的数据处理能力，并且需要考虑多种因素的影响，例如数据量、类型、格式、质量等等。
3. 元数据元数据是指描述数据仓库的数据，包括数据类型、数据来源、数据转换规则、质量检验规则等等。
元数据的作用是对数据进行管理、维护、分发和使用，为数据共享和商业决策提供支持。
4. 多维分析多维分析是指对数据仓库中的数据进行分析、整理和处理，以便更好地展现数据的特征和规律。
多维分析可通过OLAP（联机分析处理）的方式对数据进行分析，再根据分析结果制定企业针对性的业务决策。
二、数据仓库的设计思路数据仓库的设计与构建需要全面考虑企业的业务需求和数据特点，通过规范化、标准化的方式来进行设计，使其能够满足企业需求，并为企业的决策提供支持。
1. 初步分析通过初步分析了解企业的业务场景和数据来源，以及研究需求和决策支持信息的种类、格式等，以便进一步确定数据仓库的设计。
2. 数据建模数据建模是数据仓库的核心，它需要根据不同的业务需求和对数据的认识，对数据进行分类、构建数据模型，以便完成数据转化的目标。
[整理]BI和数据仓库的关系
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什么是BI（Business Intelligence）谈谈对BI的理解，从BI的定义、基本技术、专业名词、实例应用及扩展等方面进行重新描述，巩固对BI的理解。
一、BI的定义BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。
简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。
用图解的方式可以理解为下图：图（1）这样不难看出，传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，而BI要做的事情是在Data的基础上，让Data产生价值，这个产生价值的过程就是Business Intelligence analyse的过程。
如何实现Business Intelligence analyse的过程，从技术角度来说，是一个复杂的技术集合，它包含ETL、DW、OLAP、DM等多环节，基本过程可用下图描述。
图（2）上图流程，简单的说就是把交易系统已经发生过的数据，通过ETL工具抽取到主题明确的数据仓库中，OLAP后生成Cube或报表，透过Portal 展现给用户，用户利用这些经过分类（Classification）、聚集（Clustering）、描述和可视化（Description and Visualization）的数据，支持业务决策。
说明：BI不能产生决策，而是利用BI过程处理后的数据来支持决策。
哪么BI所谓的智能到底是什么呢？（理清这个概念，有助于对BI的应用。
）BI最终展现给用户的信息就是报表或图视，但它不同于传统的静态报表或图视，它颠覆了传统报表或图视的提供与阅读的方式，产生的数据集合就象玩具“魔方”一样，可以任意快速的旋转组合报表或图视，有力的保障了用户分析数据时操作的简单性、报表或图视直观性及思维的连惯性。
我想这是大家热衷于BI的根本原因。
二、BI的诞生随着IT技术的进步，传统的业务交易系统有了长足的发展，已经实现了业务信息化，每一笔业务数据都记录在数据库中，星转斗移，累积了以TB为计量单位的业务数据记录。
企业bi建设阶段跃迁 路径
企业bi建设阶段跃迁路径
企业BI（商业智能）建设阶段跃迁的路径大致如下：
1. 基础建设阶段：此阶段主要是搭建BI的基础设施，包括数据仓库、数据湖等数据存储设施，ETL工具、数据清洗工具等数据处理工具，以及数据质量管理系统等。
2. 数据整合阶段：在基础设施搭建完成后，企业需要将各个业务系统的数据进行整合，形成一个统一的数据平台。
这个阶段需要解决数据的标准化、规范化、一致性问题，建立数据字典、元数据管理系统等。
3. 数据可视化阶段：在数据整合完成后，企业可以通过数据可视化工具将数据以图表、报表等形式呈现出来，便于分析和决策。
这个阶段需要注重数据可视化的效果和用户体验，根据不同的业务需求和用户群体设计不同的可视化方案。
4. 数据分析阶段：在数据可视化基础上，企业需要深入挖掘数据的价值，通过数据分析发现业务问题、寻找商业机会。
这个阶段需要培养专业的数据分析师团队，提高数据分析的水平和能力。
5. 数据驱动决策阶段：在数据分析的基础上，企业需要将数据应用于业务决策中，实现数据驱动的决策模式。
这个阶段需要建立数据决策支持系统，提高决策的科学性和准确性。
以上是BI建设的五个阶段，每个阶段都有不同的重点和目标，企业需要根据自身的实际情况和发展需求制定相应的策略和方案，逐步推进BI建设。
同时，BI建设也需要与企业的战略规划、组织架构、业务流程等相配合，实现全面数字化转型。
数据仓库的设计和构建
数据仓库的设计和构建数据仓库（Data Warehouse）是指将组织机构内部各种分散的、异构的数据整合起来，形成一个共享的、一致的、易于查询和分析的数据环境。
数据仓库的设计和构建是数据管理和分析的重要环节。
本文将结合实践经验，介绍数据仓库的设计与构建过程。
一、需求分析数据仓库的设计与构建首先需要进行需求分析。
在需求分析阶段，我们需要明确以下几个问题：1. 数据来源：确定数据仓库所需要的数据来源，包括内部系统和外部数据源。
2. 数据维度：确定数据仓库中需要关注的维度，如时间、地理位置、产品等。
3. 数据粒度：确定数据仓库中的数据粒度，即需要对数据进行何种程度的聚合。
4. 数据可用性：确定数据仓库中数据的更新频率和可用性要求。
5. 分析需求：明确数据仓库所需满足的分析需求，如报表查询、数据挖掘等。
二、数据模型设计在数据仓库设计过程中，数据模型的设计尤为重要。
常用的数据模型包括维度建模和星型模型。
维度建模是基于事实表和维度表构建的，通过定义事实和维度之间的关系，建立多维数据结构。
星型模型则将事实表和各个维度表之间的关系表示为星型结构，有助于提高查询效率。
根据具体需求和数据特点，选择合适的数据模型进行设计。
三、数据抽取与转换数据仓库的构建过程中，需要从各个数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。
数据抽取常用的方法包括全量抽取和增量抽取。
全量抽取是指将数据源中的全部数据抽取到数据仓库中，适用于数据量较小或变动频率较低的情况。
增量抽取则是在全量抽取的基础上，只抽取发生变动的数据，提高了数据抽取的效率。
数据在抽取到数据仓库之前还需要进行清洗和转换。
清洗的目标是去除数据中的错误、冗余和不一致之处，保证数据的准确性和完整性。
转换的目标是将数据格式进行统一，并进行必要的计算和整合，以满足数据仓库的需求。
四、数据加载与存储数据加载是指将抽取、清洗和转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载的方式可以分为批量加载和实时加载。
BI商业智能系统建设方案(完整版)
BI商业智能系统建设方案(完整版)摘要本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，主要包括需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面。
需求分析在需求分析阶段，我们与客户进行了深入的沟通，确定了以下几个主要需求：- 数据抽取和集成：系统需要能够从多个数据源中抽取数据，并将其整合到一张数据表中。
- 数据预处理：我们需要对原始数据进行清洗、去重、拆分、合并等预处理工作，以确保数据的质量和准确性。
- 数据挖掘：通过数据挖掘技术，我们可以发掘数据中隐藏的模式、关联规则和趋势，从而为业务决策提供参考。
- 数据展示：将结果以可视化方式呈现，能够更好地帮助用户理解数据和发现问题。
系统架构我们的BI系统采用了典型的三层架构，包括数据仓库层、数据集成层和应用层。
- 数据仓库层：用于存储原始数据和预处理后的数据，我们采用了关系数据库来存储数据。
- 数据集成层：用于数据的抽取、清洗、转换和加载，我们采用了ETL工具来完成这些工作。
- 应用层：用于数据挖掘和数据展示，我们采用了现有的商业智能工具，如Tableau、Power BI等，并对其进行了定制化开发，以满足业务需求。
数据挖掘数据挖掘是BI系统的核心，我们采用了以下几种方法：- 分类和预测：通过分类和预测算法，对数据进行分类、预测和识别。
- 关联规则和聚类：通过关联规则和聚类算法，发现数据中的规律和模式。
- 决策树和神经网络：通过决策树和神经网络算法，实现数据的自动分析和决策。
我们将采用Python等开源工具和商业工具相结合的方式进行数据挖掘。
数据展示数据展示是BI系统的另一个重要方面，我们将通过以下方式展示数据：- 报表和仪表盘：通过可视化方式展示数据，以便用户更好地理解数据、发现问题和做出决策。
- 数据挖掘模型：将数据挖掘模型集成到系统中，并允许用户自主查询和分析数据。
总结本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，从需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面进行了详细介绍。
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。
bi建设方案
bi建设方案随着科技的飞速发展，人类生活的各个方面都在经历着巨大的变革。
在这个信息时代，数据才是新的石油，而业务智能（Business Intelligence，简称BI）就是榨取这一石油的利器。
BI的核心目标是根据海量数据分析，提供决策支持和业务洞察，从而帮助企业快速做出准确的决策，优化业务流程，提高竞争力。
本文将探讨BI建设方案，从数据采集、处理、分析和可视化四个方面展开。
数据采集是BI建设中的第一步。
在信息时代，数据无处不在，每个企业都面临着大数据的洪流。
为了确保BI系统的可用性和稳定性，首先需要选择适当的硬件和软件设备来收集数据。
比如，可以考虑使用高性能的服务器来存储和传输数据，同时使用数据库管理系统（DBMS）来管理数据。
此外，还需要为BI系统建立数据仓库，将多个数据源的数据进行整合，以方便后续的分析和应用。
数据处理是BI建设中的关键环节。
一个具有高效数据处理能力的BI系统可以快速地分析和处理大量的数据，为企业的决策提供有力支持。
为了达到这个目标，可以考虑使用ETL（Extract-Transform-Load）工具来完成数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载的工作。
通过ETL工具，可以有效解决数据源不一致、格式不统一等问题，提高数据的准确性和一致性。
数据分析是BI建设中的核心环节。
通过对数据的深入挖掘和分析，可以发现隐藏在海量数据中的规律和趋势，为企业的决策提供有力支持。
在数据分析过程中，可以运用统计学方法、建模技术、机器学习算法等不同的方法和工具。
比如，可以使用数据挖掘技术来挖掘数据中的关联、分类、聚类等模式，以帮助企业发现新的商机和市场趋势。
此外，还可以使用数据可视化技术来将复杂的数据转化为易于理解的图表和图形，以便更直观地展示分析结果。
数据可视化是BI建设中的最后一环。
通过将数据以图表、图形等形式呈现出来，可以更加直观地传递信息和理解数据。
在数据可视化方面，可以选择不同的工具和技术，比如可以使用数据可视化软件来创建交互式的仪表板，以方便用户浏览和操作数据。
BI系统建设概要
BI系统建设概要一、项目概述过去十年，公司的信息化应用经历了一个快速发展期，陆续建设了ERP系统、PDM系统、OA系统等业务系统，这些业务系统在运行的过程中，已经形成了大量的业务数据，积累了巨大的数据资产，然而各信息系统数据独立存储，形成一个个信息孤岛，使得各业务系统之间很难实现数据共享和集中管理。
同时，在数据标准和架构平台上也不一致，导致获取数据和交换数据都比较困难，不利于从维度来加工组织数据，制约了数据分析和决策的效率，因此提出建设BI系统的需求。
二、项目目标建立 BI 系统，通过建立数据仓库，对业务系统数据进行抽取、清洗、整合后，形成统一的数据共享、分析平台，再通过对各业务系统数据进行统计分析，为公司领导、各业务部门提供统一的决策支持，助力提升整体管理水平。
而建设 BI 系统，并真正发挥商业智能的价值，提供完善的辅助公司决策支持信息，是一个复杂的系统工程，不能一蹴而就，需要统一规划，并将工作有效分解，分期、分步骤去实施部署。
第一阶段：全面规划、重点推进核心业务以ERP及PDM系统为取数来源，将公司经营活动过程中的核心业务数据（销售、合同、采购、项目订单、进度、成本、财务等）进行抽取、挖掘、分析等，将数据转化成为对决策过程有借鉴的可视化信息，辅助公司领导、各业务部门对销售、财务及项目管理进行实时监控。
第二阶段：持续拓展、深入应用在第一阶段的基础上，不断整合其他业务系统数据，拓展工程、生产制造、售后、质量、人力等主题的数据分析，最终为公司呈现全过程、全方位的价值分析信息。
三、项目建设的价值1、实现数据共享通过数据平台实现数据集中，确保集团及各业务主管部门均可在保证数据隐私和安全的前提下使用数据，充分发挥数据作为企业资产的业务价值。
2、加强业务协作实现分散在各个业务系统中的数据在数据平台中的集中与整合，建立统一的数据视图，有效促进业务的集成和协作，并为分析提供基础。
3、促进业务创新公司及各业务主管部门基于可信的数据，进行多维分析和数据挖掘，为业务创新创造有利条件。
数据仓库建设总结
数据仓库建设总结一、引言随着企业业务的快速发展，数据量不断增长，数据仓库建设成为了企业数据管理的核心任务。
本文旨在对数据仓库建设的过程进行总结，分析其中的挑战与成果，并提出改进建议，以推动企业数据仓库的持续发展。
二、数据仓库建设过程1.需求分析：明确数据仓库建设的目标、范围和需求，包括数据来源、数据结构、数据存储等。
2.数据建模：根据需求分析结果，设计数据仓库的逻辑模型和物理模型，包括星型模型、雪花模型等。
3.数据抽取与转换：从源系统抽取数据，并进行清洗、转换和加载（ETL）处理，确保数据质量。
4.数据存储与管理：选择合适的存储介质和存储技术，建立数据仓库管理系统，实现数据的存储、备份和恢复。
5.数据分析与挖掘：利用数据仓库中的数据进行数据分析、挖掘和可视化，为企业决策提供支持。
三、挑战与成果1.挑战：数据仓库建设过程中，面临着数据量巨大、数据结构复杂、数据处理效率低等问题。
此外，数据质量难以保证、数据安全问题也给建设带来了一定的挑战。
2.成果：通过数据仓库建设，企业实现了数据的集中存储和管理，提高了数据处理效率，为业务提供了更准确、更及时的数据支持。
同时，通过数据分析与挖掘，企业能够更好地理解业务、预测未来，为决策提供有力支持。
四、改进建议1.加强数据质量管控：建立完善的数据质量管理制度，加强数据清洗、转换和加载的监控，确保数据的准确性和完整性。
2.提高数据处理效率：采用高性能的数据处理技术和工具，优化数据处理流程，提高数据处理效率。
3.加强数据安全保护：建立完善的数据安全保护机制，加强数据加密、备份和恢复等措施，确保数据的安全性和可靠性。
4.持续优化数据分析与挖掘能力：加强数据分析与挖掘团队的建设，提高数据分析与挖掘的能力和水平，为企业决策提供更有力的支持。
五、结论数据仓库建设是企业数据管理的核心任务之一，对于提高企业数据处理效率、增强决策支持能力具有重要意义。
在建设过程中，需要克服各种挑战，加强数据质量管控、提高数据处理效率、加强数据安全保护等方面的工作。
+BI系统建设情况介绍
中国电信全国计费结算中心BI系统建设情况介绍作者：ike 日期：2004年11月15日浏览次数：188一、引言电信市场开放、竞争的不断加剧，促使电信运营商下大力气进行运营支撑系统建设，以保证企业核心竞争力方面的优势，最终确定在未来电信市场竞争过程中的有利地位。
中国电信集团公司全国计费结算中心（以下简称全国中心）做为中国电信总部直属的计费清算部门，清醒地认识到数据仓库、商业智能（BI）技术在电信领域利用后所产生的重要作用，始终将电信市场经营决策支持系统（以下简称BI系统）的建设做为中国电信未来发展的生命线来抓。
早在1996年底，全国中心的技术人员就开始追踪数据仓库技术，并尝试在电信计费领域加以应用，对于相关市场预测、经营分析工作起到了显著的支撑作用，促进了电信市场经营决策科学化的力度。
1999年底，利用全国中心小规模BI系统进行了国际电话资费调整工作的预测，对于选择资费优惠的国家、费率优惠的通话时长门限值等的确定，起到了良好的作用。
2000年初，全国中心结合市场经营部门的需求，开始国际通信结算摊分系统的规划、设计、建设工作，其中包括BI系统建设的内容。
根据几年来实际工作中摸索的经验及响应的体会，全国中心提出了如下建设目标：1．建设中国电信行业第一个真正意义上的电信市场经营决策支持系统。
其内涵为：以DATA MINING 技术的实际应用为建设重点，以辅助和支撑市场预测工作为目标，以发现海量数据中的隐含信息为立足点。
2．建设独立的、综合性的、涵盖全业务的BI系统。
其内涵为：BI系统建设作为独立与应用系统的系统；在支撑国际通信计费结算系统的同时，能够支持国家骨干智能网计费系统、国家骨干IP网计费系统、国内长途计费系统、网间结算系统等专业。
3．以详细数据处理为基础。
各专业系统一律向BI系统提供原始详细话单（或经处理后的最小粒度统计数据），并经星型模式转储，在此基础上支持DAMA MINING处理、OLAP处理。
bi体系建立步骤
bi体系建立步骤BI（Business Intelligence，商业智能）体系的建立是为了帮助企业更好地利用数据和信息，以便做出更明智的决策。
建立BI体系主要包括以下几个步骤：1、确定目标和需求。
明确企业建立BI体系的目的，了解企业在未来一段时间内需要解决的问题、优化流程和提高效益的地方。
收集各级管理层和业务部门的需求，确保BI体系能够满足各方的期望。
2、选择合适的技术和工具。
根据企业规模、业务需求和预算，选择合适的BI工具和技术。
市场上有很多BI工具，如Tableau、Power BI、SAP BusinessObjects等，企业可以根据自身需求进行选择。
3、数据源和数据整合。
梳理企业内外部的数据源，如财务数据、销售数据、客户数据等。
确定数据源后，进行数据整合，将不同来源、格式和结构的数据进行统一和清洗，以便后续的分析和挖掘。
4、数据建模和指标设定。
根据业务需求，对数据进行建模，如建立数据仓库、数据湖等。
同时，设定关键性能指标（KPI），以便衡量企业运营情况和业务成果。
5、搭建BI报告和仪表盘。
根据需求设计和搭建BI报告，包括图表、表格等展示形式。
搭建仪表盘，使得管理层能够实时监控关键业务指标，发现异常及时调整策略。
6、培训和推广。
对企业内部人员进行BI系统的培训，使其能够熟练使用BI工具，提高数据分析和决策能力。
同时，加强对BI成果的推广，让更多员工了解和使用BI系统。
7、持续优化和迭代。
在BI体系运行一段时间后，收集用户反馈和需求，对BI系统进行持续优化。
同时，根据业务发展和数据变化，调整和更新数据模型、指标和报告。
8、评估和优化效果。
定期评估BI体系的效果，检查是否达到预期目标。
针对评估结果，对BI体系进行进一步优化，以提高企业的商业智能水平。
数字化运营BI项目建设介绍及创新总结
数字化运营BI项目建设介绍及创新总结一、项目概述公司数字化运营管理，需要高效的运营管理保障，但是目前的运营管理面临着，指标逻辑不清晰，指标计算不统一，绩效支撑不精确，资源匹配不精准，业务赋能不充足，战略保障不聚焦等问题。
同时面临着各公司业务系统多品牌多版本，系统间壁垒，数据分散，分析效率不高，难以最大化发挥数据价值等问题。
为此公司把数字化运营能力的构建作为提升运营管理的重要举措和最优路径。
项目建设涵盖了工作计划、人力资源、研发技术、生产管理、采购管理、财务管理共计七大主题管理主线，25个报告，229个管理指标，其中财务关注62个，研发关注38个，人资关注36个，生产关注35个，营销关注24个，工作计划关注20个，采购关注14个。
基于全价值链的运营管理角度进行流程和指标的相互融合。
二、建设情况基于如下方式进行建设：1、基于企业运营管理流程机制，依托现有数据资产，牵引数据分析体系梳理。
利用大数据的思维方法和技术，快速对经营目标，对决策层提供信息支撑、辅助决策。
形成以数据为基础的业务运营闭环，实现经营管理的可实时、可预警、可预见。
2、打破业务领域之间的信息壁垒，整合业务系统数据，统一取数口径，实现数据共享，建立集团统一数据分析模型，挖掘数据价值，实现动因追溯，风险洞察，为决策层、管理层、执行层提供“自动化、智能化、及时化、精细化、可视化”的数字化运营管理工具。
3、建立企业级数据仓库，满足管理层对业务数据统一管理的需求；按业务主题以图形化、分析报表的形式决策分析，助力各部门主管、公司领导提高业务管理水平与能力。
4、搭建数据运营管理体系，养成数据化运营习惯，形成数字化运营的能力。
为公司管理层决策提供科学性辅助，推动价值创造、提高管理运营效率、提升决策的科学性和深化风险管控，全面促进企业数字化进程与变革，实现企业战略。
三、应用成效（一）项目实施结束后预计所取得的直接效果通过数字化运营能力的建设，搭建了集团级别大数据仓库，整合了全集团各管理域、各系统、各个人的各类运营数据，形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取，实现了商业智能的前端分析和展示。
BI系统建设过程及经验
业 界领 先的系统建设开发工具 。 四是必须选择 合 适的合作伙伴 。 仅有 数据 仓库技术和各种挖 掘工具 是远 远不够的 ， 必须对银行各 项业务精 通 ，并熟悉银行各个业务 系统 的设 计开发。
四 、系统运行效果
＿岍 发客户端 ｌ 升 ＿ 发客户端 Ｅ 呈 作业监控客户端 应用客户端 应用客户端
维普资讯
ｅ ｈ ｏｏ ｙ＆ Ａｐ ｌ ａ ｉｎ ｃ ｎ ｌｇ ｐｉ ｔ ｃ ｏ
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Ｂｌ 系统 建设 过程 及 经验
● 文／ 州市商业 银行信息技术部总经理 德 张 霞
随
着市场竞争 的 日益激 烈、 内各项业务迅速拓展 、 行 资产规模急剧扩张、 客户数量迅速增 长 ， 德州市商
项 目。
表
。
报表数 据及 时 可靠 ，业务 系统 发生 的业 务 ，当晚
被抽 取到商 业智 能 系统 ，经过 分析 处理 后 ，各 级领 导 第二 天就 能看 到结果 ；报表 内容 丰富 ，涵盖 存款 、贷
三 系统 实 施 细 节
在综合考虑上述 因素后 ，德州市商业银行在选择 合 作伙伴上 ，要求合作公司具有银行业务数据分析 挖掘能 力 ， 目成员要具有 ｌ 年 以上的银行系统开 发与 设计经 项 ０ 验 ，能熟练掌握 目前 主流 高端 的数据仓库工具等 。 ２ ０ 年 ４ ，正式组建项 目组 ，该项 目一期开始 全 ０８ 月
须结合 目前各业务 系统和管理信息 系统 的状况 ，制订详 统以及国际结算系统 。 细 的系统建设规 划 ，按计划 、分步骤实施 。基于此 ，德 州市商业银行 制订 了三阶段建设 目标。
阶段 一 ：按 照数 据 仓 库 架 构建 立 报 表 中心 。利 用 先 阶 段 三 ：建 立 面 向各 个 应 用 的数 据 集 市 ，实 现 数 据
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集团数据仓库及ＢＩ系统建设初探
[摘要] 建立数据仓库的目的，是把企业的内部数据和外部数据进行有效的集成，为企业的各层决策、分析人员使用。
本文通过对数据仓库关键技术的分析，提出了集团数据仓库建设的基本思路，对如何确定数据仓库主题，如何分析数据仓库与BI系统架构等内容进行了探讨。
并对实施过程和实施策略提出了建设性
意见。
[关健词]数据仓库商业智能数据挖掘
一、前言
科学的经济活动分析依赖于强有力的数据分析能力，而当前的实际情况是：企业的数据分析能力远远不适应企业经济活动分析和经营决策的需要，大量宝贵的数据资源没有得到充分的开发和利用，“数据丰富、信息贫乏”的现象十分普遍，由此严重制约了企业经济活动分析效果和企业决策。
迅速提高数据分析能力，为经营决策提供更有力的支持是众多企业管理者的呼声。
为此有必要在原有的生产业务系统基础上，构建一个数据仓库系统及构筑在其上的商务智能，来管理和合理利用信息，使之成为战胜竞争对手的有力手段。
BI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，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。
因此，BI是涉及一个很宽领域的，集收集、合并、分析和提供信息存取功能为一身的解决方案，包括ETL软件、数据仓库、数据集市、数据查询和报告、多维/联机数据分析、数据挖掘和可视化工具。
二、集团数据仓库建设思路
大型制造业企业集团信息化建设经过多年的发展和提升，已有的财务、营销、ERP中存有或将产生大量有价值的生产经营业务数据，已经有建设数据仓库和BI的应用和数据基础。
可以将原有财务、营销系统、ERP系统、以及其它信息系统作为数据仓库的数据源，抽取、清洗这些分布异构的数据库中的有用信息形成数据集市，完成数据仓库基础准备工作。
1.数据仓库主题的确定
根据可提供的数据源,集团数据仓库和BI系统建设可以考虑围绕客户、销售、生产和库存这些企业普遍关心的问题展开详细的分析，并可初步归纳出如下相互关联的主要分析主题。
除此之外，企业还可根据业务需求灵活设定财务、人事、定单、服务等其它主题，并进行相应分析。
企业宏观主题分析模块如图1：
图1.集团宏观主题分析模块
2.集团数据仓库与BI系统架构的确定
数据仓库与BI系统建设是一个相对独立的项目。
建立数据仓库为企业带来了一个独特的机会，其结果立竿见影，不会影响正常的业务运营。
企业集团数据
仓库与BI系统架构如图2所示：
图2.集团数据仓库系统架构
整个系统划分为四个层次：
数据集中层
数据集中层的主要功能是将决策支持系统所需的部分数据从各业务部门的数据源集中到数据仓库系统，安装在各业务部门的数据集中模块将所需数据从其数据存储中抽取出来，并对抽取的数据进行校验和必要的转换后（本地校验和转换），发送给位于中心数据仓库端的数据接收模块。
数据集中层在接收到数据之后，进行必要的数据校验和转换（全局数据校验和转换），以保证完整正确地获得各业务部门的数据。
同时，由于各种数据源发来的数据时间和周期不同，因此，在必要时数据集中层会利用一个操作型数据存储进行数据暂存和处理。
当数据集中层搜集并整理完一定周期内（如每日）的数据后，将启动数据加载模块将数据加载进数据仓库中。
数据仓库层
数据仓库层是整个决策支持系统的核心，以“主题－维”的星型模式存储数据集中层采集来的数据，并根据查询效率的要求在这些基础数据上进行一定的聚合处理。
中心数据仓库可以直接为应用层提供定制报表和即席查询服务。
数据展现层
数据展现层为用户提供基于数据仓库的数据访问服务，包括定制报表、即席查询、OLAP分析等。
用户可以利用分析查询工具直接访问数据仓库，也可以利用应用服务器和WEB服务器实现基于浏览器的分析查询。
系统管理层
系统管理层是整个系统的监控维护模块，主要提供以下功能：
通过读取各数据集中模块的日志文件，获取其操作的状态，以监控数据集中层的运行；
利用数据仓库产品提供的管理工具，管理数据仓库的数据库服务器；
利用应用服务器提供的管理工具，管理数据仓库的应用服务器。
3.数据仓库与BI系统实施过程
数据仓库决策分析的业务处理流程主要分为四个阶段，如图3所示。
图3.数据仓库决策分析的业务处理流程
(1)业务数据集中
数据仓库必须建立在完整、统一的业务数据基础上，而在企业内部，业务信息分散在不同部门的不同业务系统中，这也是为什么原有的业务信息不能共享或信息不一致的主要原因。
因此在建立数据仓库之前，有必要将所有需要的信息整合到一起。
然后再在此基础上进行整理和分析。
在以前的业务系统数据传送中，总部对分支机构信息的获得大部分仅限于汇总信息，对于明细信息并不进行整理和传送。
但对于数据仓库系统的即席查询等需求而言，很可能钻取到最小粒度，因此数据仓库的数据传送必须细化到最小粒度。
这是数据仓库对信息传送的重要要求。
同时随着数据仓库的不断深入，企业需要分支机构提供数据会有所变化，因此企业必须提供灵活的数据传输和同步方案，满足数据仓库当今和未来发展的需求。
同时由于不同业务系统平台和软件可能完全不同，在数据集中过程中还必须考虑到异构平台和异构数据源的同步问题。
(2)数据抽取转换和加载
由于汇总的数据来源于不同的业务系统，因此出现信息不一致的现象不可避
免，因此有必要对汇总后的数据进行一定的内容整理和处理。
并且原有的以业务为主的MIS、ERP、财务、营销等系统的存储模式也不一定适合于以分析为主的数据仓库维模型，也需要重新进行整理和转换。
因此必须对数据进行清洗转换后，才可以加载到数据仓库中，供业务人员和领导使用。
只有正确的数据才能分析出正确的结果，本身就不一致的数据不能提供任何价值信息。
数据抽取转换的过程可以根据转换复杂度，资金投入等不同因素考虑不同的实现方式，如手工处理方式或专业的ETL工具等，企业可根据自己的需求合理选择。
但不论是采用手工处理方式还是工具自动处理方式，在实施该阶段必须注意的一个重要问题是：该阶段在整个数据仓库实施过程中工作量所占百分比。
很多企业认为该过程只是一个任务整理过程，所以对该阶段任务估计不够，时间分配不足，这种心理上的轻视很大程度上影响了数据仓库项目的成功。
而实际上，该阶段占据了整个数据仓库实施的大部分时间，在有些项目中甚至高达80%。
(3)数据存储和管理
数据仓库的应用目标和数据的组织管理方式决定了它有别于传统数据库。
要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。
数据仓库中的数据是来源于联机事务处理系统长期积累的历史数据，数据仓库所涉及的数据量比传统事务处理大得多,而且随时间的推移，其数据量还在不断的增加。
从现有技术和产品来看,只有大型关系数据库系统能够担当此任，关系数据库经过近30年的发展,在数据存储和管理方面已经非常成熟,非其他数据管理系统可比。
目前不少关系数据库系统已支持数据分割技术,能够将一个大的数据库表分散在多个物理存储设备中,进一步增强了系统管理大数据量的扩展能力。