商業智能BI的主要四個技術

  目前，越來越多的企業開始使用商業智能BI軟件，當前市場上的商務智能BI軟件不計其數，它們所具備的功能也各不相同，但一個好的商業智能BI軟件所涉及的核心技術卻是相同的。只要有下列核心技術，就可以稱其為完整的商務智能BI軟件，下面我們就來看看商業智能BI的主要四個技術。

思邁特Smartbi

3.1

28條點評

咨詢產品

免費試用

解決用戶選型困難的好軟件，有各維度的信息

客戶案例

3

合作品牌

48

一、商業智能的主要四個技術

1、數據倉庫

  數據倉庫（Data Warehouse）是一種語義上一致的數據存儲，是指從多個數據源收集的信息，以一種一致的存儲方式保存所得到的數據集合。數據倉庫的特點是面向主題的、集成的、與時間相關的、不可修改的數據集合。實施BI首先要從企業內部和企業外部不同的數據源，如CRM、SCM、ERP系統及其他應用系統等搜集有用的數據，進行轉換和合并，因此需要數據倉庫和數據集市技術的支持。

2、ETL數據處理

  ETL 的英文全稱叫做 Extraction（抽取），Transformation（轉換），Loading（加載）。抽取主要是針對各個業務系統及不同服務器的分散數據，充分理解數據定義后，規劃需要的數據源及數據定義，制定可操作的數據源，制定增量抽取和緩慢漸變的規則。

  轉換就是指數據的清洗、合并、拆分、加工、數據邏輯計算處理的過程，通常會按照一定的業務邏輯規則進行計算，最后轉換成符合業務模型、分析模型的規范性的數據。ETL的目的是將企業中分散、零亂、標準不統一的數據整合到一起，為企業的決策提供分析依據。ETL是實現BI的基礎，因為保證了數據的質量與正確性。如果質量出現問題，最后的報表做出來也是錯的。

3、聯機分析處理（OLAP）

  聯機分析處理OLAP是一種軟件技術，它使分析人員能夠迅速、一致、交互地從各個方面觀察信息，以達到深入理解數據的目的。OLAP具備上鉆、下鉆、切片、切塊和旋轉5個基本功能。數據倉庫與OLAP的關系是互補的，現代OLAP系統一般以數據倉庫作為基礎，即從數據倉庫中抽取詳細數據的一個子集并經過必要的聚集存儲到OLAP存儲器中供前端分析工具讀取。

  作為商業智能BI軟件的核心技術，OLAP可以在使用多維數據模型的數據倉庫或數據集市上進行，充分發揮OLAP的聯機分析的功能和特性。

4、數據挖掘

  數據挖掘即數據庫中的知識發現，是一個在數據中提取出有效的、新穎的、有潛在實用價值和易于理解知識模式的高級過程。數據挖掘技術以企業擁有的大量數據為對象，通過抽取、轉換、裝載等數據處理方法，發現數據的關聯與趨勢，探尋出其中的業務規律和模式，在關系數據庫中存儲多維數據集數據。

  以標準化XML格式的形式存儲數據元數據，提供數據抽取接口。其中聯機分析處理OLAP側重于與用戶的交互、快速的響應速度及提供數據的多維視圖，而數據挖掘則注重自動發現隱藏在數據中的模式和有用信息。

   在未來幾年，商業智能的發展趨勢表明，除了更多的自動化和集成外，它將廣泛應用于所有商業領域。也就是說，每一個工作流程都有數據支持，而企業將獲得更多相關的見解和建議。以上就是小編為您介紹的商業智能的主要四個技術，希望對大家有所幫助。