上周六我们导师给讲的课，我大概记了些笔记，这里略作整理，赶在这周六之前贴出来一部分。      现在社会上的一切信息在计算记中均存为二进制的数据，计算机只是个存放数据的地方，它不懂的这些0和1代表什么意思，人们也看不懂。所以这些数据需要人们来处理，将它们变为人们可以理解的信息。现在对数据的处理可以分为两种：操作型处理和分析型处理。操作型处理主要是指联机事务处理(OLTP)，也就是普通的日常操作，比如ATM机的取款、查余额，飞机订票等。分析型处理主

Oracle商务智能全面掌控销售管理 目前谈到BI就是即席查询，多维分析，报表统计，系统报警，数据挖掘等等，但是BI的系统的使用效果真的能随心所欲吗？相信很多的BI开发人员和使用者都会对BI工具有这样或那样的要求，但有些是工具不能实现的，有些是管理和现实之间的冲突。 我们可以设想一下，有这样一个跨国公司，在各个国家和地区都有工厂，销售人员，采购人员和财务人员。在假期的某一天，区域领导查看企业运营状况的时候，发现有一笔订单有些问题。在没有其他途径进一步了解信息的情况下，他只能打电话给下级领导。而下级领导

根据Brant在1999年的声明推测，实际上是谁发明了数据仓库。他说IBM是数据仓库的起源，这可以追溯到1988年，Barry Devlin和 Paul Murphy发表了他们的文章An architecture for a business and information system。这篇文章导致IBM开发一个”信息仓库”战略。但是随着Inmon的书《建立数据仓库》（《Building the Data Warehouse》）出版，数据仓库的风暴迅速席卷了全世界，掩盖了它的起源。（chinabi 焦有

元数据是关于数据的数据，元数据主要用来收集，排序，更新和寻找业务和技术的数据。在商业智能项目中，元数据的有序管理是保证项目顺利进行的基础。数据：存储在数据库中实际数据。业务元数据：与业务有关的数据信息，被多个业务部门使用（统计分析，管理者……）技术元数据：与技术有关的数据信息，被多个技术团队使用（DBA,开发）比较流行的元数据工具：工具名称     公司Rochade     ASG Metatrieve  

来源：http://www.cnblogs.com/wzjingwei/archive/2007/03/06/665780.html 一、    前言 数据挖掘（DM data mining）是从大量的，不完全的，有噪声的，模糊的，随机的数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的，但又是潜在的有用的信息和知识的过程。而我们的图书馆的数据库中积累了大量的读者借阅历史数据,这些数据中隐藏着大量重要信息,利用这些信息我们可以挖掘出读者对图书资源的借阅偏好模式。于是我们便利用微软

1996年，当我们在微软公司开始“柏拉图(Plato)”工程的时候，我们的目标是把OLAP带给大家。从一开始预算雇佣三位全职的雇员，到从Panorama公司获得技术和人员，再到以后的1998年将Microsoft SQL Server OLAP Service交付使用，就是这种简单的思想推动了我们的工程不断前进。      开始，我们只有一小组相信OLAP的人们。Corey Salka和我先前为IRI Software公司(Express的生产商)工作，目前是Or

环境：cognos8,iis,windows 2000 server 错误提示： cognos 8 framework manager 中开一个project 报Unable to access service at URL: http://localhost:80/cognos8/cgi-bin/cognos.cgi?b_action=xts.run&m=portal/close.xts Please check that your gateway URI information is

传统的DW/OLAP模式（数据抽取ETL->数据仓库DW->维度建模->在线分析处理OLAP->前端展示）或DB/Report（数据库->SQL或宜用的SQL设计器->报表） 模式的所谓的商业智能，在处理业务决策支持的过程中，已经分别显得过于理想化：对决策的过程的支持不仅仅限于技术的手段、传统的技术手段单调且死板，带给 最终用户的价值只是在限定的查询之上的结果展示。经过十几年的发展之后，商业智能的定义逐渐泛化，越来越多的理念及技术被引入：商业智能厂商不断尝试引入 新的

求本索源，先从BI的定义开始吧。 商业智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行 动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力 它由前半部分的过程描述和后半部分的目的来解释的。而对于从事BI工作的技术人员来说，多半只是了解前半部分的过程，而客户和使用者来说是重点后半部 分，我所接触到的不同层次的客户现在对于后半部分的要求越来越多，也越来越看重。 很多人说BI是不成功的，其实也没有错，如

很多的项目，很多的成功了，也有很多的失败了记得一次我去拜见一个客户的时候，他问了我一个问题“既然你说得BI这样好，那么如何去评估它”。其实是投资回报率的问题。很多的公司不是制造业，不是零售业，也许就是简简单单的服务业，能和电脑或者间接和电脑打交到的企业不多，比如民航，餐饮，酒店等等。其实我们知道BI能减轻很多企业现有的压力，能做很多的报表和分析数据，但是又能怎么样了，涉及到钱的问题，很多人心里都会算一算的，如果一个项目，软硬件超过100万，对于一个餐饮行业而言，你觉得老板上BI好还是不上的好。当然有了BI