BI入门经典

通过这种方法，我们就可以挣脱 SQL SUM 对速率的制约，快速定位切合差异前提的细节数据，更可以敏捷获得某一条理的汇总数据。OLAP 技能为决定者提供了多角度、多条理、高服从的数据探查方法，决定者的思想不再被牢靠的下拉菜单、查询前提所约束，而是由决定者的思想教育数据的获取，恣意组合说明角度和说明方针，这种冲破传统的互动性说明和高服从使 OLAP 成为 BI 体系的焦点应用。

(*)第四喷：BI 高级应用模式—— 数据可视化与数据发掘?

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(6) BI 应用模式概览——数据可视化(Visualization)

数据可视化应用致力于将信息以尽也许多的情势揭示出来，目标是使决定者通过图形这种直观的示意方法敏捷得到信息中储藏的常识，如趋势、漫衍、密度等要素。 ??? 值得一提的是，以 MapInfo 公司为代表的 GIS 软件商，今朝也正在全力团结 BI 应用。MapInfo 率先提出了 Location Intelligence 观念，依托于地理信息体系，揭示各地域的属性值，譬喻生齿密度，家产产值，人均医院数目等等，这种可视化应用部门与 BI 数据可视化应用重合，并形成有力增补，偶然可以在一个项目中相互搭配。
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??? 上图所示的是 Cognos Visualizer 产物，这家伙用几近哗众取宠的富厚情势揭示数据和信息，包括了舆图、饼图、瀑布图等近五十种揭示图形，并提供了二维和三维两种揭示方法。全部的图形元素都是可勾当的，譬喻用户可以通过点击舆图上的某一个省，钻取到这个省各个都市的信息，这种可交互性是 BI 与平凡图片天生软件的明显差别。

(7) BI 应用模式概览——数据发掘(DataMining)????
???? 数据发掘是第一流的 BI 应用，由于它能取代部门人脑成果。
??? 数据发掘附属于常识发明(Knowledge Discovery)在布局化数据中的特例。
??? 数据发掘的目标是通过计较机对大量数据举办说明，找出数据之间躲藏的纪律和常识，并以可领略的方法揭示给用户。
???? 数据发掘的三大体素是：
???????? >> 技能和算法：今朝常用的数据发掘技能包罗——
????????????????自动种别侦测(Auto Cluster Detection)
????????????????决定树(Decision Trees)
????????????????神经收集(Neural Networks)
???????? >> 数据：因为数据发掘是一个在已知中发掘未知的进程，
????????????????因此必要大量数据的蕴蓄作为数据源，数据蕴蓄
????????????????量越大，数据发掘器材就会有更多的参考点。
???????? >> 猜测模子：也就是将必要举办数据发掘的营业逻辑由
????????????????计较机模仿出来，这也是数据发掘的首要使命。
??? 与信息类 BI 应用对比，以数据发掘为代表的常识类 BI 应用今朝还不成熟，可是从另一个角度来看，数据发掘可成长的空间还很大，是此后 BI成长的重点偏向，SAS，SPSS 等常识类 BI 应用厂商形象逐渐高峻，暗懊魅占有了新的利润增添点。

上图中是闻名的 IBM Intelligent Miner 在说明客户的斲丧举动。它能对大量的客户数据举办说明，然后自动将客户分别为多少群体（自动种别侦测），并将每个群体的斲丧特性表现出来，这样决定者就能一览无余的针对差异客户的斲丧风俗，拟定促销打算或告白打算。
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???? 上述成果假如单靠信息类 BI 应用来实现，则必要决定者按照履历举办大量的 OLAP 说明、数据查询事变，并且还不必然能发明数据中潜匿的纪律。譬喻上述客户分类，对付一个拥有 400 万用户的银行来说，假如没稀有据发掘器材，会把人活活累死的。

(8) BI 底座——数据客栈技能(DataWarehouse)? ???
??? 在开始喷这个主题之前，让我们先看看数据客栈的官方界说：
??? 数据客栈(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对不变的(Non-Volatile)、反应汗青变革(Time Variant)的数据荟萃，用于支持打点决定。以上是数据客栈的官方界说。
??? “操纵型数据库”如银行里记账体系数据库，每一次营业操纵（好比你存了5元钱），城市立即记录到这个数据库中，长此以往，满肚子蕴蓄的都是琐屑的数据，这种干脏活累活还不得闲的数据库就叫“操纵型数据库”，面向的是营业操纵。
??? “数据客栈”用于决定支持，面向说明型数据处理赏罚，差异于操纵型数据库；其它，数据客栈是对多个异构的数据源有用集成，集成后凭证主题举办了重组，并包括汗青数据，并且存放在数据客栈中的数据一样平常不再修改。
??? 操纵型数据库、数据客栈与数据库之间的相关，就像 C:、D: 与硬盘之间的相关一样，数据库是硬盘，操纵型数据库是 C:，数据客栈是 D:，操纵型数据库与数据客栈都存储在数据库里，只不外表布局的计划模式和用途差异。??

那么为什么要在操纵型数据库和 BI 之间加这么一层“数据客栈”呢？

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???一是由于操纵型数据库日夜奔波，以快速相应营业为首要方针，基础没精神奉养 BI 这边的数据需求，并且 BI 这边的数据需求凡是是汇总型的，一个 select sum(xx) group by xx 就能让操纵型数据库淹灭大量资源，营业处理赏罚跟不上趟，贫困就大了，好比你存了 5000 元钱，发明异常钟后钱还没到账，作何感触？必然是该银行的率领在看饼图？

二是由于企业中一样平常存在有多个应用，对应着多个操纵型数据库，好比人力资源库、财政库、贩卖单子库、库存货物库等等，BI 为了提供全景的数据视图，就必需将这些分手的数据综合起来，譬喻为了实现一个融合贩卖和库存信息的 OLAP 说明，BI 器材必需可以或许高效的取得两个数据库中的数据，这时最高效的要领就是将数据先整合到数据客栈中，而 BI 应用同一从数据客栈里取数。

将分手的操纵型数据库中的数据整合到数据客栈中是一门大学问，催生了数据整合软件的市场。这种整归并不是简朴的将表叠加在一路，而是必需提取出每个操纵型数据库的维度，将配合的维度设定为共用维度，然后将包括详细怀抱值的数据库表凭证主题同一成多少张大表（术语“究竟表”，Fact Tables），凭证维度-怀抱模子成立数据客栈表布局，然后举办数据抽取转换。后续的抽取一样平常是在操纵性数据库负载较量小的时辰（如破晓），对新数据举办增量抽取，这样数据客栈中的数据就会形成蕴蓄。

（编辑：湖南网）

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