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BI三大支柱—DW、OLAP和DM
作者:王珊、张新宇、陈红    来源:本站原创    点击数:    时间:2007-3-18
【摘要】20世纪90年代初,在国外兴起了 数据仓库(Data Warehouse,DW)技术,促进了 OLAP技术和基于海量数据仓库的 数据挖掘(Data Mining,DM)技术的发展,这些技术的成熟和发展表现为基于这些技术的产品研制蓬勃开展。数以百计的数据仓库、OLAP和数据挖掘软件产品走向市场、走向应用,支撑起了BI(Business Intelligence)这一新兴领域。BI已经成为企业MIS之后更高层次、更具战略意义的应用。

20世纪90年代初,在国外兴起了 数据仓库(Data Warehouse,DW)技术,促进了 OLAP技术和基于海量数据仓库的 数据挖掘(Data Mining,DM)技术的发展,这些技术的成熟和发展表现为基于这些技术的产品研制蓬勃开展。数以百计的数据仓库、OLAP和数据挖掘软件产品走向市场、走向应用,支撑起了BI(Business Intelligence)这一新兴领域。BI已经成为企业MIS之后更高层次、更具战略意义的应用。

  BI是指将企业的各种数据及时地转换为企业管理者感兴趣的信息(或者知识),并以各种方式展示出分析的结果。从实现的角度讲,BI是指企业的决策人员以企业中的数据仓库为基础,经由OLAP工具、数据挖掘工具、加上决策规划人员的专业知识,从数据中获得有用的信息,帮助企业获取利润。从应用的角度看,BI帮助用户对商业数据进行OLAP和数据挖掘,例如预测发展趋势、辅助决策、对客户进行分类、挖掘潜在客户等等。从数据的角度看,BI使得很多事务性的数据经过抽取、转换之后存入数据仓库,在经过聚集、切片或者聚类、分类等操作之后形成有用的信息、规则,来帮助企业的决策者进行正确的决策。


BI三大支柱

  BI系统的结构和系统中各部分之间的关系如图所示。

  从图中可以看出,数据仓库是BI的基础,联系分析处理和数据挖掘是数据仓库上的两类不同目的的数据增值操作。联机分析工具是数据汇总/聚集工具,它提供切片、切块、下钻、上卷和旋转等数据分析操作,简化用户的数据分析工作。数据挖掘支持知识发现,包括找出隐藏的模式和关联,构造分析模型,进行分类和预测,并用可视化工具提供挖掘结果。数据分析工具和数据挖掘工具可以配合使用,由数据分析为数据挖掘提供预期的挖掘对象和目标,避免挖掘的盲目性。可以说,数据仓库、OLAP和数据挖掘技术是企业BI的三大支柱。
        (原文写于2002年,本文是摘要部分)

责任编辑:朱莉   
 
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