商业智能的核心数据仓库综述

商业智能数据仓库核心篇Oracle的详细文档

数据仓库和数据挖掘是现代商业智能领域的核心概念，对企业的决策支持和CRM至关重要。数据仓库是一个集成的、面向主题的数据集合，存储和管理历史数据，支持分析和决策。与传统的事务处理数据库不同，数据仓库解决了大数据分析中的性能、数据集成、历史数据处理和数据格式问题。数据挖掘则利用数据仓库中的数据发现模式、规则和趋势，帮助企业理解客户行为、预测市场趋势。通过数据清洗、转换和各种挖掘算法，企业能够优化产品定位、提高销售额。数据仓库和数据挖掘的结合，为企业提供了强大的分析能力，支持智能决策。

这份资源聚焦于 Biml，一种用于简化商业智能 (BI) 和数据仓库解决方案开发的声明性语言。通过深入探讨 Biml 的语法和功能，它为构建、自动化和管理 SSIS 包、SSAS 多维数据集以及 SSRS 报告提供了全面指南。

数据仓库区别于传统数据库，具备以下显著特征： 1. 面向主题:数据仓库聚焦于特定的主题领域，例如客户、产品、交易或财务等，而非具体的业务流程。 2. 数据集成:数据仓库整合来自多个异构数据源的信息，经过提取、清洗、转换和加载(ETL)过程，消除数据冗余和不一致性，形成高质量的数据集合。 3. 非易失性:数据仓库的数据通常以批量方式加载，并以历史快照的形式保存，不会像操作型系统那样频繁更新。 4. 时效性:数据仓库涵盖较长的时间跨度，通常为5到10年，用于支持长期趋势分析和决策。 5. 时间维度:时间是数据仓库的关键维度，数据以时间序列的形式存储，便于进行时间点或时间段的查询分析，揭示数据随时间推移的变化规律。

数据仓库的核心特征 数据仓库作为决策支持系统的关键组件，具备以下核心特征： 面向主题: 数据组织围绕核心主题，如客户、产品、交易等，而非具体的应用。数据来源于多个操作型系统，并进行整合，为分析提供全面的视角。 集成: 数据仓库的数据经过提取、清理、转换和加载，确保数据质量和一致性，消除冗余和不一致。 稳定性: 数据仓库的数据一旦进入，便保持稳定，不会被修改或删除。历史数据可追溯，为趋势分析提供可靠依据。 随时间变化: 数据仓库包含时间维度，记录历史数据，支持对趋势和变化进行分析。 多粒度: 数据存储在不同的粒度级别，包括综合级、细节级等，以满足不同分析需求。 这些特征使得数据仓库成为企业进行决策支持、商业智能和数据分析的强大工具。

技术路线和实现方法 数据挖掘应用服务器管理平台 行业应用 阶段一- 模型创建可视化- 服务器调度和监听- 数据抽取工具研制- 用户界面友好 阶段二- 模型显示可视化- 模型组件的应用- 特定行业应用- 组件二次开发应用- 人机接口友好 数据仓库建模数据挖掘算法实现服务器框架构建

商业银行IT系统中的数据仓库涵盖了数据的抽取、存储和管理、以及数据的分析和展现三个关键技术层面。数据抽取层负责ETL过程的设计和实施，确保数据加载和更新。存储和管理层采用ODS-DW结构，支持多维查询和包括业务数据和元数据的稳定存储。数据分析和展现层提供OLAP和数据挖掘技术，利用人工智能和统计分析发现并预测隐藏在历史数据中的规律。

BI，即商业智能，它利用数据仓库技术、线上分析处理、数据挖掘和数据展现等现代技术，将数据转化为可 actionable 的商业洞察，助力企业实现价值增长。 很多人会疑惑，商业智能和大数据是否相同？

多维模型的事实度量在时间维属性上发挥重要作用。