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BI三大支柱—DW、OLAP和DM

王珊、張新宇、陳紅 2002/12/23

中國人民大學數據倉庫與BI工程研究中心

中國人民大學數據與知識工程研究所

  20世紀90年代初,在國外興起了數據倉庫(Data Warehouse,DW)技術,促進了OLAP技術和基于海量數據倉庫的數據挖掘(Data Mining,DM)技術的發(fā)展,這些技術的成熟和發(fā)展表現為基于這些技術的產品研制蓬勃開展。數以百計的數據倉庫、OLAP和數據挖掘軟件產品走向市場、走向應用,支撐起了BI(Business Intelligence)這一新興領域。BI已經成為企業(yè)MIS之后更高層次、更具戰(zhàn)略意義的應用。

  BI是指將企業(yè)的各種數據及時地轉換為企業(yè)管理者感興趣的信息(或者知識),并以各種方式展示出分析的結果。從實現的角度講,BI是指企業(yè)的決策人員以企業(yè)中的數據倉庫為基礎,經由OLAP工具、數據挖掘工具、加上決策規(guī)劃人員的專業(yè)知識,從數據中獲得有用的信息,幫助企業(yè)獲取利潤。從應用的角度看,BI幫助用戶對商業(yè)數據進行OLAP和數據挖掘,例如預測發(fā)展趨勢、輔助決策、對客戶進行分類、挖掘潛在客戶等等。從數據的角度看,BI使得很多事務性的數據經過抽取、轉換之后存入數據倉庫,在經過聚集、切片或者聚類、分類等操作之后形成有用的信息、規(guī)則,來幫助企業(yè)的決策者進行正確的決策。


BI三大支柱

  BI系統(tǒng)的結構和系統(tǒng)中各部分之間的關系如圖所示。

  從圖中可以看出,數據倉庫是BI的基礎,聯系分析處理和數據挖掘是數據倉庫上的兩類不同目的的數據增值操作。聯機分析工具是數據匯總/聚集工具,它提供切片、切塊、下鉆、上卷和旋轉等數據分析操作,簡化用戶的數據分析工作。數據挖掘支持知識發(fā)現,包括找出隱藏的模式和關聯,構造分析模型,進行分類和預測,并用可視化工具提供挖掘結果。數據分析工具和數據挖掘工具可以配合使用,由數據分析為數據挖掘提供預期的挖掘對象和目標,避免挖掘的盲目性?梢哉f,數據倉庫、OLAP和數據挖掘技術是企業(yè)BI的三大支柱。

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