【BI基础知识】
BI，即Business Intelligence，是一种技术驱动的商业智能，其核心目标是帮助企业决策者通过数据洞察做出更明智的业务决策。BI涵盖了数据仓库、在线分析处理（OLAP）和数据挖掘等多个领域。
- 数据仓库是BI运行的基础，是一个专门设计用于决策支持的数据集合，具有以下特性：
- 面向主题：围绕特定业务主题进行组织。
- 集成：整合来自不同来源的异构数据。
- 相对稳定：主要用于查询，更新较少，关注历史变化。
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反映历史变化：支持趋势分析和预测。
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数据仓库的组成部分包括数据抽取工具、数据仓库数据库、元数据、数据集市、数据仓库管理、信息发布系统和访问工具。元数据分为操作型元数据、抽取和转换元数据及最终用户元数据，帮助用户理解并访问数据。
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ETL过程是构建数据仓库的关键步骤，包括数据抽取、转换和装载，数据清洗确保数据质量。
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数据仓库的访问方式多样，从简单报表到复杂的多维分析和数据挖掘，满足不同用户需求。
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建立数据仓库的步骤包括需求分析、数据建模、数据源定义、技术平台选择、数据抽取、访问工具选择及持续更新。
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建立数据仓库的方法有自上而下和自下而上两种主要策略，各有优缺点。
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数据挖掘是BI的重要方面，利用统计学和人工智能从大量数据中发现隐藏模式，支持预测性和描述性分析。
BI通过数据仓库和数据挖掘技术，将企业数据转化为有价值的洞察，推动战略决策的制定。掌握这些基础知识对于理解和实践BI项目至关重要。