数据仓库与商业智能概述
数据仓库与商业智能
数据仓库与商业智能什么是数据仓库？数据仓库是一个集成的、企业级的数据存储和管理系统，用于支持商业智能和决策支持系统。
它通过将来自多个源的数据进行集成和转换，创建了一个统一的视图，使得数据可以被分析和使用。
数据仓库不仅仅是一个存储数据的地方，它还提供了数据的历史记录和版本控制，以及数据的质量保证和一致性检查。
数据仓库通常采用了一种称为维度建模的方法来组织和管理数据。
维度模型基于维度和事实，其中维度表示业务过程中的可分析属性，事实表示可被测量、计算和分析的业务指标。
维度模型的设计可以帮助用户更好地理解数据，并进行更有效的查询和分析。
商业智能的基本概念商业智能（Business Intelligence）是一种以数据分析为基础的决策支持系统，它通过收集、整合和分析相关数据，为企业提供准确、全面的决策依据。
商业智能系统可以从数据仓库中获取数据，并通过数据挖掘、报表、可视化等技术将数据转化为有用的信息和洞察。
商业智能系统可以帮助企业更好地了解自己的业务和市场情况，发现潜在的商机和问题，并制定相应的决策和战略。
它可以支持各个层级的决策，从高层管理决策到基层操作决策，帮助企业实现更好的绩效管理和业务优化。
数据仓库和商业智能的关系数据仓库是商业智能系统的基础和核心组件之一。
商业智能系统需要有一个可靠、高效的数据存储和管理系统来支持数据分析和决策制定，而数据仓库正是满足这一需求的系统。
数据仓库通过集成和转换来自多个源的数据，创建了一个一体化的数据模型。
这个数据模型可以支持多维度分析和数据钻取，帮助用户更好地理解数据，发现潜在的关联和规律。
商业智能系统可以从数据仓库中获取数据，进行数据挖掘、分析和可视化，提供给用户多样化的决策支持工具和功能。
数据仓库和商业智能系统的相互关系是互补的。
数据仓库为商业智能系统提供了数据基础，而商业智能系统通过数据分析和决策支持功能，将数据仓库中的数据转化为实际的业务价值。
数据仓库与商业智能的应用数据仓库和商业智能技术在各个行业和领域都有广泛的应用。
数据仓库与商业智能的设计与实现
数据仓库与商业智能的设计与实现数据仓库和商业智能是当今企业决策过程中至关重要的组成部分。
通过合理的设计与实现，企业能够从庞大的数据中提取有价值的信息，为决策提供有效的支持。
本文将探讨数据仓库与商业智能的核心概念、设计原则以及实施步骤，帮助读者在实际工作中应用这些理论知识。
一、数据仓库与商业智能的核心概念数据仓库是一个集成的、面向主题的、时变的、非易失的数据集合。
它存储了企业内部和外部来源的结构化数据，经过加工和整理，使得企业用户可以方便地进行数据分析和决策支持。
商业智能是指通过数据仓库提供的工具和技术，将数据转化为有用的信息和洞察力，帮助企业管理层做出明智的业务决策。
商业智能涵盖了数据挖掘、报表、仪表盘等功能，提供了强大的分析和可视化手段。
二、数据仓库与商业智能的设计原则1. 明确业务需求：在设计数据仓库和商业智能系统之前，必须确保清楚地理解业务需求。
只有有效地捕捉到业务问题和挑战，才能设计出能够解决实际问题的数据模型与分析方法。
2. 数据整合与清洗：数据仓库的主要任务是将来自各个业务系统的数据进行整合，提供一致性的数据视图。
在整合的过程中，需要进行数据清洗，去除错误、冗余和不一致的数据，确保数据质量的高度。
3. 维度建模与模式设计：维度是数据仓库中的关键概念，它描述了分析对象所具有的特性和属性。
维度建模是数据仓库的核心设计方法，通过按照维度对事实数据进行建模，实现多维分析的能力。
模式设计则是指确定数据仓库的物理存储结构和查询优化方法。
4. 安全与权限管理：数据仓库中包含了企业的核心数据，因此必须加强对数据的安全保护。
通过权限控制和数据加密等手段，确保只有授权人员可以进行访问，并防止数据泄漏和滥用。
三、数据仓库与商业智能的实施步骤1. 需求分析与规划：明确业务需求，制定数据仓库和商业智能系统的整体规划。
包括定义分析对象、数据源集成、数据质量控制等。
2. 数据提取与清洗：从各个业务系统中提取所需数据，并进行清洗与转换。
数据仓库与商业智能的应用
05
数据仓库与商业智能 技术趋势
大数据技术对二者影响和挑战
数据量爆炸式增长
大数据技术使得企业能够处理和分析的数据量大幅增加，对数据仓 库的存储和处理能力提出更高要求。
数据多样性
大数据包含结构化、半结构化和非结构化数据，要求数据仓库能够 处理各种类型的数据。
实时性要求
大数据应用通常需要实时或准实时的数据分析结果，对数据仓库的性 能和响应速度提出挑战。
根据数据源的特点和数据仓库的需求，制定ETL规则，包括数据清洗、转换、合并、拆分 等。
ETL过程实施阶段
开发ETL脚本
根据ETL规则，开发相应的ETL脚本，实现数据的抽 取、转换和加载。
测试ETL过程
对ETL脚本进行测试，确保数据的准确性和完整性。
部署ETL过程
将测试通过的ETL脚本部署到生产环境，实现数据的 自动化抽取、转换和加载。
持续改进和维护
根据业务变化和技术发展，持续改进 和维护数据仓库，确保其始终满足业 务需求。
04
商业智能在企业中应 用场景
市场营销分析应用场景
消费者行为分析
通过收集和分析消费者数据，了解消 费者的购买习惯、偏好和需求，为产 品设计和营销策略提供决策支持。
市场细分
营销效果评估
跟踪和分析各种营销活动的执行情况 和效果，如广告投放、促销活动、社 交媒体推广等，帮助企业优化营销策 略，提高投资回报率。
供应商管理
评估供应商绩效和合作潜力，建 立长期稳定的合作关系，确保供 应链的稳定性和可持续性。
人力资源管理应用场景
人才招聘
通过数据挖掘和分析，找到符合企业需求的优秀人才，提高招聘 效率和准确性。
员工培训与发展
分析员工绩效和潜力，制定个性化的培训和发展计划，提高员工 满意度和留任率。
BI商务智能与数据仓库介绍
数据仓库需要提供高质量的数据，以满足BI商务智能的分析需求。
数据仓库需要具备高效的数据存储和查询能力，以满足BI商务智能的实时分析需求。
02
数据仓库需要提供灵活的数据建模和组织方式，以满足BI商务智能的多维度分析需求。
数据仓库需要具备数据安全和隐私保护能力，以满足BI商务智能的数据安全需求。
04
结合案例分析
案例一：某公司通过BI商务智能系统，对销售数据进行分析，发现销售趋势和客户需求，优化销售策略，提高销售业绩。
案例二：某公司通过数据仓库，整合多个业务系统的数据，为BI商务智能系统提供数据支持，提高数据分析的准确性和效率。
案例三：某公司通过BI商务智能系统，对生产数据进行实时监控和分析，及时发现生产问题，提高生产效率。
04
应用领域
市场营销：分析客户行为，优化营销策略
01
销售管理：分析销售数据，提高销售业绩
02
财务管理：分析财务数据，优化财务管理
03
人力资源管理：分析员工数据，优化人力资源管理
04
供应链管理：分析供应链数据，优化供应链管理
05
客户服务：分析客户反馈，提高客户满意度06概念与定义3 Nhomakorabea2
4
1
数据仓库：一种用于存储、管理和分析大量数据的系统
与BI的关系：数据仓库是BI的基础，为BI提供数据支持
特点：集成、稳定、可扩展、面向主题
作用：支持决策、提高效率、降低成本
数据仓库架构
数据仓库的核心组件：数据仓库服务器、数据仓库管理系统、数据仓库工具
数据仓库的存储结构：星型结构、雪花结构、星座结构
高性能数据仓库和商业智能
高性能数据仓库和商业智能随着现代社会信息爆炸式增长，企业面临着越来越多的数据以及如何处理和分析这些数据的挑战。
高性能数据仓库和商业智能技术应运而生，成为企业解决这些问题的重要工具和方法。
本文将介绍高性能数据仓库和商业智能的基本概念、核心技术以及在实际应用中的优势。
首先，我们来了解高性能数据仓库的基本概念和特点。
数据仓库是指将企业的各种数据集中存储在一个统一的系统中，以供分析和决策支持。
高性能数据仓库的特点在于能够快速、准确地处理大量数据，并能够支持复杂的查询和分析。
相比传统的数据库系统，高性能数据仓库采用了非关系型数据库或者列式存储等高效的存储和查询技术，以实现更高的性能和处理能力。
接下来，我们将介绍商业智能技术在高性能数据仓库中的应用。
商业智能是指通过使用各种数据分析和可视化工具，将企业内部和外部的各类数据转化为有价值的信息和洞察力，从而帮助企业做出更准确的决策。
商业智能技术在高性能数据仓库中的应用主要包括数据集成、数据清洗、数据挖掘和数据可视化等方面。
通过将不同来源和格式的数据进行集成和清洗，构建统一的数据模型，使得数据分析和查询更加方便和准确。
同时，通过数据挖掘和机器学习技术，对数据进行深度分析和挖掘，发现数据中隐藏的规律和趋势。
最后，通过数据可视化技术，将分析结果以图表、报表等形式进行展示，帮助决策者更好地理解数据和抓住关键信息。
高性能数据仓库和商业智能的应用案例举不胜举。
举一个简单的例子，假设一个零售企业想要了解不同门店的销售情况以及产品的流行趋势，他们可以将各个门店的销售数据集中到一个数据仓库中，然后通过商业智能工具进行分析和可视化。
他们可以通过对销售数据的查询和分析，找出最畅销的产品、最热门的区域以及最有效的营销策略。
通过对历史销售数据的挖掘和预测分析，他们还可以预测未来的销售趋势，帮助企业做出更精确的采购和库存决策。
此外，他们还可以通过分析顾客的购买行为和偏好，制定更有效的市场营销策略，如个性化推荐和定制化促销等。
数据仓库和商业智能教程
数据仓库和商业智能教程第一章：数据仓库的概念和作用数据仓库是指用于集成、管理和分析企业各种类型数据的一种数据库系统。
它通过整合多个数据源，并将数据变换为可理解和方便查询的格式，为决策者提供准确、一致和全面的信息。
数据仓库的主要作用是帮助企业进行经营决策、市场分析和业务优化，从而提高企业的竞争力和业绩。
第二章：数据仓库的架构和组成数据仓库通常由数据源、数据抽取、数据转换、数据加载、数据存储和数据查询等组件构成。
数据源可以是企业各种业务系统中的数据，如销售系统、财务系统等。
数据抽取用于从数据源中提取需要的数据，并进行初步清洗和整理。
数据转换是将提取的数据进行格式转换、整合和归纳，以满足数据仓库的需求。
数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中，以供后续的查询和分析使用。
数据存储是数据仓库中存储数据的部分，可以使用关系型数据库或者多维数据模型等。
数据查询是用户通过查询工具对数据仓库中的数据进行查询和分析。
第三章：商业智能的概念和意义商业智能（Business Intelligence）是指通过各种分析工具和技术，将数据转化为有意义的信息和洞察，并为决策者提供支持和指导。
商业智能可以帮助企业发现潜在的机会和问题，分析市场趋势和竞争对手，预测销售和需求等，从而更好地制定战略和计划，优化业务流程和资源配置，提高效益和盈利能力。
第四章：商业智能的关键技术商业智能的核心技术包括数据挖掘、数据可视化、报表和仪表盘设计等。
数据挖掘是从大量的数据中提取有价值的模式和规律，用于支持决策和预测。
数据可视化使用图表、仪表盘等方式将数据以直观和易理解的方式展示出来，便于决策者从中获取信息和洞察。
报表和仪表盘设计是按照用户需求和业务指标，设计出符合特定目标的报表和仪表盘，以满足用户对数据分析和决策的需求。
第五章：商业智能的应用场景商业智能广泛应用于市场营销、销售管理、财务分析和供应链优化等领域。
在市场营销中，商业智能可以帮助企业进行市场细分、用户画像、市场预测等，以制定精准的市场营销策略。
数据仓库与商务智能
数据仓库与商务智能数据仓库是指一个集成、非易失且用于支持管理决策的数据存储系统。
它通过将来自各种内外部数据源的数据集成到一个中心化的存储中，为企业的业务决策提供有价值的数据分析和报告。
而商务智能是指一套技术、工具和应用程序，帮助企业从数据仓库中提取、分析和可视化数据，以支持企业决策。
在信息时代的浪潮中，企业面临的市场竞争日益激烈，而数据仓库与商务智能的应用不仅能够帮助企业掌握市场趋势，挖掘商机，还能为企业提供决策支持，提高运营效率，并实现业务的持续增长。
下面将从数据仓库的建设、商务智能的应用以及两者的关系与优势等方面来探讨数据仓库与商务智能。
一、数据仓库的建设数据仓库的建设是一个需慎重考虑的过程，需要从数据源的选择、数据采集、数据清洗和数据存储等环节进行规划和设计。
在数据源选择方面，企业需要根据自身的业务需求和数据特点选择合适的数据源，如企业内部的业务系统、互联网上的开放数据等。
在数据采集方面，企业需要选用适当的ETL工具，通过抽取、转换和加载等步骤将数据导入数据仓库。
在数据清洗方面，企业需要借助数据清洗工具，对数据进行处理，如填充缺失值、去重复、格式化等。
最后，在数据存储方面，企业可选择关系型数据库或分布式存储系统等来支持数据仓库的构建。
二、商务智能的应用商务智能的应用主要涵盖数据分析、数据挖掘和数据可视化等方面。
在数据分析方面，商务智能可以通过对数据的统计分析、趋势分析、贡献度分析等来帮助企业了解市场状况、产品销售情况与客户需求。
在数据挖掘方面，商务智能可以应用数据挖掘技术，对大量数据进行自动发现、模式识别和预测分析等，从而帮助企业挖掘潜在商机。
在数据可视化方面，商务智能可以通过数据报表、仪表盘和图表等形式，将复杂的数据转化为直观、易懂的可视化图像，帮助决策者更好地理解数据，做出正确的决策。
三、数据仓库与商务智能的关系与优势数据仓库与商务智能密不可分，数据仓库提供了商务智能所需的数据基础，而商务智能则依赖于数据仓库来提供数据分析和报告的功能。
数据仓库与商业智能
数据仓库与商业智能在当今信息时代，数据的重要性越来越受到重视。
各行各业都在大量产生和收集数据，这些数据蕴含着宝贵的商业智能。
然而，如何有效地管理、分析和利用这些数据成为了一个重要的问题。
为了解决这一难题，数据仓库和商业智能应运而生。
数据仓库是一个集成的、面向主题的、相对稳定的数据集合，用于支持管理决策。
它将来自各个业务系统和数据源的数据进行提取、清洗、转换和加载，以便提供给决策者进行分析和报告。
数据仓库通常采用星型或雪花型的模式，其中包含了一个中心事实表和多个维度表。
这样的结构使得数据仓库可以高效地进行多维数据分析。
商业智能是指利用数据仓库和相关工具进行数据分析、报告和查询，以支持业务决策和战略规划。
商业智能涵盖了数据分析、数据挖掘、数据可视化等技术和方法。
通过商业智能，决策者可以从庞大的数据中提取有价值的信息，发现潜在的商机和问题，并做出精准的决策。
数据仓库和商业智能在企业中的应用非常广泛。
首先，它们能够帮助企业对市场进行深入的分析和了解。
通过对大量的市场数据进行整合和分析，企业可以掌握市场趋势、竞争情报和消费者偏好，从而制定出更加准确的营销策略和商业计划。
其次，数据仓库和商业智能对企业的运营管理起到了重要的支持作用。
通过对企业内部各个业务领域的数据进行整合和分析，企业可以及时掌握生产、销售、库存等方面的情况，发现问题并采取相应的措施。
同时，企业还可以通过数据仓库和商业智能的帮助，优化供应链管理、降低成本、提高效率。
此外，数据仓库和商业智能还可以帮助企业进行风险管理。
通过对历史数据和实时数据的分析，企业可以发现潜在的风险和问题，并采取相应的预防措施，从而减少损失和风险。
比如，银行可以通过对客户的信用卡交易数据进行分析，及时发现异常交易和欺诈行为，保护客户的资产安全。
在数据仓库和商业智能的发展中，也面临着一些挑战和问题。
首先，数据的质量和准确性是数据仓库和商业智能的基础。
如果数据质量低下或者不准确，那么分析和决策的结果将会受到很大的影响。
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据模型Leabharlann 机构代码 地址联系人
粒度划分（分割、
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汇总）
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用于管理人员的决策分析，经常要访问大量的历史数据， 而很少对数据库进行写操作，除非对数据库进行更新 或装入时。人们希望从中获得跟公司经营效益紧密相 关的信息。
数据仓库的产生
（1）数据集成 （2）历史数据的应用需求 （3）查询性能
数据集成
企业全面的经营数据
OLTP分散在不同系统中(核心、信贷、国结) 外部数据(市场数据、竞争对手)
元数据分类
技术元数据 业务元数据
三个关键部分
数据仓库建设方法
数据仓库建设
－频繁变化 －面向企业中不同业务和用户
数据仓库建设策略
自底向上的策略：即数据集市方法，提 供了灵活性，低花费，并能迅速回报投 资。此方法的核心是：从最关心的部分 开始，先以最少的投资，完成企业当前 的需求，获得最快的回报，然后再不断 扩充，完善。
数据综合
各种不同粒度的数据的集成问题 详细粒度 中等聚集 高层聚集
外部数据集成
查询性能
提高数据的查询效率
OLTP系统面向数据维护 数据仓库面向数据查询 提高查询功能为最主要目标
发展的动力
业务需求驱动
主要是详细的分析 科学的经营
市场活动的细化和实施等
数据驱动
数据量不断扩大 需要相关技术全面了解企业
--Bill Inmon
数据仓库是一个过程不是一个项目
数据仓库的特点
面向主题
数据所代表的业务内容划分，而不是以应用划分
集成的
数据所代表的业务内容划分，而不是以应用划分
不同时间的
数据按照时间组织，并存储在不同的时间切片
稳定的
不允许对数据进行更新，只允许初始加载和查询
数据仓库系统结构
数据仓库结构
结论：以单一的数据组织方式进行组织的数据库， 不能满足新型的数据处理多样化的要求，数据 仓库技术应运而生
数据仓库的概念和特征
数据仓库的概念
数据仓库（EDW，Enterprise Data WareHouse） 数据仓库无非是所有数据集市的集合
--Ralph Kimball
数据仓库无非是面向主题的、集成的、不同时 间的、稳定的数据集合以便支持管理决策
是面向主题的、集成的、经常更新的详细数据
ETL（抽取 转换 加载）
数据仓库数据是面向主题的，而业务 数据库总是围绕一个或几个业务处理流 程，因此到数据仓库的过程需要十分复 杂的数据整合过程。 n 数据抽取 n 数据转换（一致化） n 数据加载 n 作业控制
数据仓库
数据模型－多维数 Dimension
分析 报表 可视化 数据挖掘
数据源
各种业务系统
RDBMS 文件系统 如，银行业中，核心系统、信贷系统、国结
系统
ERP系统
ODS（操作型数据存储区域）
是一种数据仓库的混合形式，它包含及时的、 最近的、面向主题的和集成的信息。 是数据仓库环境的一个组成部分
是操作型系统的一个集成环境 为决策支持系统提供当前详细数据的查询功能
集成的数据
建立关联的
各业务系统之间的业务事件联系 统一的（统一的事实、维度）
历史的数据
一般的全国股份制商业银行一天的交易流水在150W左右 通常业务系统只保留当前的 历史数据查询困难
数据集成
数据一致化
在很多情况下，大型企业会产生数据不一致情况 数据仓库的数据要保持一致化和准确性
Data 数据源
Mart
数据源
Operational Data Store
ETL
Data Warehouse
Data Mart
Data
数据源
Mart
元数据（Meta Data）
➢ODS(Operational Data Store):操作型数据存储区域 ➢ETL(Extract Transfer Load):数据抽取转换加载 ➢DW(Data WareHouse):数据仓库 ➢DM(Data Mart):数据集市
数据集市
数据集市是数据仓库的子集。如果数据 仓库是整个企业组织的所有主题数据存 储区，那么数据集市就是某一个主题数 据的存储领域。
数据集市即是数据仓库的一种实现，也 是实现数据仓库的重要过程，同时提供 了分布式数据仓库的思想。
数据展现
查询 报表 多维分析（钻取、切换） 图形
元数据
元数据是关于数据的数据，它描述了数 据的结构、内容、码、索引等项内容。
文件系统管理 这一阶段在20世纪50年代后期至60年代中后期，计算机应用开始 用于信息管理，由于数据存储、检索和维护等需求，使得相应的 研究开展起来了，在硬件和软件方面都得到了发展，磁盘磁鼓出 现，操作系统也产生。
数据库系统（60年代末开始） 关系数据库之父E.F.Codd提出了关系模型(ER)，促进了联机事务 处理(OLTP)的发展，数据以表格的形式而非文件方式存储。
数据仓库建设策略
自顶向下的策略：先建立一个全局数 据仓库的结构，然后在此基础上建立 部门的数据集市和个人的数据仓库。 这是一种系统解决方案，能最大限度 地减少集成问题，但开发周期长，费 用高，并且缺乏灵活性。
数据库到数据仓库
传统的数据库环境中 以数据库为中心，数据资源组织方式单一； 侧重对数据的管理，操作型处理（OLTP，联
机事务处理），关心的是响应时间，数据的安 全性和完整性；
问题：“易进不易出”
数据库到数据仓库
数据处理不断有新需求（联机事务、批 处理、决策分析）
分析型处理（OLAP，联机分析处理）
数据仓库与商业智能
2009-4-20
主要内容
数据仓库的起源和发展 数据仓库定义和特点 数据仓库体系结构 数据仓库建设方法 商业智能
数据仓库的起源和发展
数据管理的历史
人工管理方式 这一时期是在20世纪50年代中期以前，这一阶段的计算机应用主 要用于科学计算，外存只有纸带、磁带、卡片等，数据处理的方 式基本上是批处理。这一时期数据管理的特点是：数据不保存； 没有专用的数据管理软件，每个应用都必须自己完成存储结构、 存取方法、输入输出等数据管理功能；一组数据对应一个应用， 这使得程序之间可能有重复的数据。