《數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)培訓(xùn)》ppt課件

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1、山西項(xiàng)目組2010.6數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)培訓(xùn)AgendaBI概要介紹1山西移動(dòng)業(yè)務(wù)介紹山西移動(dòng)經(jīng)營分析系統(tǒng)山西移動(dòng)經(jīng)分關(guān)鍵主題域234BI是什么？BI(BusinessIntelligence)即商業(yè)智能，是一種以計(jì)算機(jī)為工具，應(yīng)用決策科學(xué)及有關(guān)學(xué)科的理論與方法，以人機(jī)交互方式輔助決策者解決半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化決策問題的信息系統(tǒng)。最早在1996年提出，初期BI定義為一類由數(shù)據(jù)倉庫（或數(shù)據(jù)集市）、查詢報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的技術(shù)及其應(yīng)用。目前，BI通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策的工具。商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)

2、經(jīng)營決策，既可以是操作層的，也可以是戰(zhàn)術(shù)層和戰(zhàn)略層的決策BI是數(shù)據(jù)倉庫(DW)、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)和數(shù)據(jù)挖掘(DM)等技術(shù)的綜合運(yùn)用，可看做一種解決方案。在中國移動(dòng)系統(tǒng)建設(shè)中，BI系統(tǒng)稱之為經(jīng)營分析系統(tǒng)。BI涉及技術(shù)-DW數(shù)據(jù)倉庫(DataWarhouse)是一個(gè)面向主題、集成、時(shí)變、非易失的數(shù)據(jù)集合,是支持管理部門的決策過程。DW特點(diǎn)1234面向主題(SubjectOriented)數(shù)據(jù)倉庫通常圍繞一些主題，如“產(chǎn)品”、“銷售商”、“消費(fèi)者”等來進(jìn)行組織。數(shù)據(jù)倉庫關(guān)注的是決策者的數(shù)據(jù)建模與分析，而不針對(duì)日常操作和事務(wù)的處理。因此，數(shù)據(jù)倉庫提供了特定主題的簡明視圖，排除了對(duì)于決策無

3、用的數(shù)據(jù)集成(Integrated)數(shù)據(jù)倉庫通常是結(jié)合多個(gè)異種數(shù)據(jù)源構(gòu)成的，異種數(shù)據(jù)源可能包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)庫、Web數(shù)據(jù)庫、一般文件等時(shí)變(TimeVariant)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)從歷史的角度提供信息，數(shù)據(jù)倉庫中包含時(shí)間元素，它所提供的信息總是與時(shí)間相關(guān)聯(lián)的。數(shù)掘倉庫中存儲(chǔ)的是一個(gè)時(shí)間段的數(shù)據(jù)，而不僅僅是某一個(gè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)非易失(Nonvolatile)的數(shù)據(jù)集合數(shù)據(jù)倉庫總是與操作環(huán)境下的實(shí)時(shí)應(yīng)用數(shù)據(jù)物理地分離存放，因此不需要事務(wù)處理、恢復(fù)和并發(fā)控制機(jī)制。數(shù)據(jù)倉庫里的數(shù)據(jù)通常只需要兩種操作：初始化載入和數(shù)據(jù)訪問，因此其數(shù)據(jù)相對(duì)穩(wěn)定，極少或根本不更新。BI涉及技術(shù)-ETLET

4、L是什么？數(shù)據(jù)抽?。‥xtract）、轉(zhuǎn)換（Transform）、裝載（Load）目的將企業(yè)中的分散、零亂、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合到一起，為企業(yè)的決策提供分析依據(jù)。關(guān)注數(shù)據(jù)是從幾個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中來，業(yè)務(wù)系統(tǒng)是省集中還是市集中，數(shù)據(jù)的抽取周期，增量還是全量。接口服務(wù)器接口服務(wù)器ETL服務(wù)器加載臨時(shí)區(qū)數(shù)據(jù)倉庫文件數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)系統(tǒng)接口服務(wù)器接口服務(wù)器ETL服務(wù)器數(shù)據(jù)提供端數(shù)據(jù)接收端加載臨時(shí)區(qū)數(shù)據(jù)倉庫文件文件BI涉及技術(shù)-OLAPOLAP(聯(lián)機(jī)分析處理)是使分析人員、管理人員或執(zhí)行人員能夠從多種角度對(duì)從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來的、能夠真正為用戶所理解的、并真實(shí)反映企業(yè)維特性的信息進(jìn)行快速、一致、交互地存取，從

5、而獲得對(duì)數(shù)據(jù)的更深入了解的一類軟件技術(shù)。切片和切塊(SliceandDice)鉆取(Drill)旋轉(zhuǎn)(Rotate)ROLAP/MOLAP/HOLAPBI涉及技術(shù)-DM數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)是從數(shù)據(jù)中自動(dòng)地抽取模式、關(guān)聯(lián)、變化、異常和有意義的結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)挖掘大部分的價(jià)值在于利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)改善預(yù)言模型。關(guān)聯(lián)分類聚類決策樹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BI發(fā)展方向分析查詢第二階段：為什么會(huì)發(fā)生?動(dòng)態(tài)查詢分析功能逐漸增加持續(xù)數(shù)據(jù)更新和快速查詢第四階段：正在發(fā)生什么?持續(xù)數(shù)據(jù)更新及快速響應(yīng)查詢第一階段：發(fā)生了什么?主要是批處理統(tǒng)計(jì)查詢統(tǒng)計(jì)第三階段將會(huì)發(fā)生什么?分析預(yù)測挖掘模型分析預(yù)測第五階段：希望發(fā)生什么?

6、戰(zhàn)略與戰(zhàn)術(shù)的結(jié)合事件驅(qū)動(dòng)事件驅(qū)動(dòng)BI的建設(shè)是一個(gè)過程，而不是一個(gè)項(xiàng)目國內(nèi)BI行業(yè)應(yīng)用國內(nèi)BI行業(yè)前景金融：在BI領(lǐng)域投資穩(wěn)步增長，每年均有大量的BI需求，操作型BI應(yīng)用越來越廣泛，尤其是信貸評(píng)審領(lǐng)域。中小型銀行BI需求也不斷涌現(xiàn)，未來將是金融行業(yè)BI市場的主要增長點(diǎn)。在未來5年時(shí)間里，BI應(yīng)用在金融行業(yè)仍將高速發(fā)展。電信：電信行業(yè)信息化程度很高，對(duì)信息化依賴很強(qiáng)，積累了大量的數(shù)據(jù)，具有實(shí)施商業(yè)智能項(xiàng)目的基礎(chǔ)條件和資金實(shí)力。電信行業(yè)對(duì)于BI深入應(yīng)用是最渴望的，在話費(fèi)套餐設(shè)置、客戶潛力分析等都需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來提供決策依據(jù)。在這些行業(yè)，實(shí)力雄厚的BI廠商已占據(jù)有利的地位。保險(xiǎn)：大型保險(xiǎn)公司中

7、基本已經(jīng)建立商業(yè)智能相關(guān)系統(tǒng)，并發(fā)揮了一定的作用。但是隨著新業(yè)務(wù)的推出，系統(tǒng)地后期開發(fā)和維護(hù)仍然需要大量的投資。據(jù)ChinaBI了解，中小型保險(xiǎn)公司也還有待加強(qiáng)商業(yè)智能系統(tǒng)的建設(shè)。能源：石油和電力等能源行業(yè)的企業(yè)，均是國有大型企業(yè)，基本上已經(jīng)實(shí)施了商業(yè)智能系統(tǒng)，但是還有待深入挖掘商業(yè)智能的價(jià)值。這些企業(yè)的省市分公司，將會(huì)不斷有新的需求涌現(xiàn)，發(fā)展?jié)摿^大。國內(nèi)BI行業(yè)前景煙草：各地?zé)煵萜髽I(yè)已經(jīng)建立很多商業(yè)智能系統(tǒng)，但是還有更大的空白市