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上传时间: 2013-04-18
详细说明: 1,BI是什么 通过学习理解,可将BI归结为一句话:从数据中挖取利润。 1.2 常见名词浅释 Data Warehouse:数据仓库,是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。与其他数据库应用不同的是,数据仓库更像一种过程,对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程。而不是一种可以购买的产品。 Data mart:数据集市,或者叫做"小数据仓库"。如果说数据仓库是建立在企业级的数据模型之上的话。那么数据集市就是企业级数据仓库的一个子集,他主要面向部门级业务,并且只是面向某个特定的主题。数据集市可以在一定程度上缓解访问数据仓库的瓶颈。 OLAP(On-Line Analytical Processing):联机在线分析处理,是一类软件技术,它们使用户(业务分析师、经理和执行官)能够以交互形式快速、一致地探查数据,用户看到的是经过转换后的原始数据的各种信息视图,它们可以反映业务的真实维数。 ROLAP:基于Codd的12条准则,各个软件开发厂家见仁见智,其中一个流派,认为可以沿用关系型数据库来存储多维数据,于是,基于稀疏矩阵表示方法的星型结构(star schema)就出现了 。后来又演化出雪花结构。为了与多维数据库相区别,则把基于关系型数据库的OLAP称为Relational OLAP,简称ROLAP。代表产品有Informix Metacube、Microsoft SQL Server OLAP Services。 MOLAP:Arbor Software严格遵照Codd的定义,自行建立了多维数据库,来存放联机分析系统数据,开创了多维数据存储的先河,后来的很多家公司纷纷采用多维数据存储。被人们称为Muiltdimension OLAP,简称MOLAP,代表产品有Hyperion(原Arbor Software) Essbase、Showcase Strategy等。 Client OLAP:相对于Server OLAP而言。部分分析工具厂家建议把部分数据下载到本地,为用户提供本地的多维分析。代表产品有Brio Designer,Business Object。 DSS:决策支持系统(Decision Support System),相当于基于数据仓库的应用。决策支持就是在收集所有有关数据和信息,经过加工整理,来为企业决策管理层提供信息,为决策者的决策提供依据。 ETL:数据抽取(Extract)、转换(Transform)、清洗(Cleansing)、装载(Load)的过程。构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。 Ad hoc query:即席查询,数据库应用最普遍的一种查询,利用数据仓库技术,可以让用户随时可以面对数据库,获取所希望的数据。 EIS:主管信息系统(Executive Information System),指为了满足无法专注于计算机技术的领导人员的信息查询需求,而特意制定的以简单的图形界面访问数据仓库的一种应用。 BPR:业务流程重整(Business Process Reengineering),指利用数据仓库技术,发现并纠正企业业务流程中的弊端的一项工作,数据仓库的重要作用之一。 BI:商业智能(Business Intelligence),指数据仓库相关技术与应用的通称。指利用各种智能技术,来提升企业的商业竞争力。 Data Mining:数据挖掘,Data Mining是一种决策支持过程,它主要基于AI、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析企业原有的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策 CRM:客户关系管理(Customer Relationship Management),数据仓库是以数据库技术为基础但又与传统的数据库应用有着本质区别的新技术,CRM就是基于数据仓库技术的一种新应用。但是,从商业运作的角度来讲,CRM其实应该算是一个古老的"应用"了。比如,酒店对客人信息的管理,如果某个客人是某酒店的老主顾,那么该酒店很自然地会知道这位客人的某些习惯和喜好,如是否喜欢靠路边,是否吸烟,是否喜欢大床,喜欢什么样的早餐,等等。当客人再次光临时,不用客人自己提出来,酒店就会提供客人所喜欢的房间和服务。这就是一种CRM。 Meta Data:元数据,关于数据仓库的数据,指在数据仓库建设过程中所产生的有关数据源定义,目标定义,转换规则等相关的关键数据。同时元数据还包含关于数据含义的商业信息,所有这些信息都应当妥善保存,并很好地管理。为数据仓库的发展和使用提供方便。 等等 ...展开收缩
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