BI领域发展趋势: 战略,报表跟踪分析->日常商业流程与工作流驱动的自优化
1、重分析型DW功能: 比如销售部的业绩如何? 这个季度销售最好的产品是什么? 去年那个地区的销售额度最高?
解决方法:多维建模,星型模型,雪花模型,OLAP分析 drill down,up...
2、重操作型DW功能: 比如那些是最近最频繁的交易? 根据客户的病历,适合向他推荐那种保险业务划算?
解决方法:细节性的数据,整合的,时变的数据;更细致的主题分析
3、两种DW类型的融合 架构思路:集中式的数据仓库,但要根据不同目的提供不同的偏向的数据集市

这种结构优点: ETL只做一次,应用商业规则和做集成也只需要做一次 消除重复,节约企业时间及资源 统一资源视图 数据质量可控
详细内容见:Business Intelligence For Two Spaces: Analytic and Operation |