数据仓库与OLAP技术：BI工具详解

"这篇资源主要介绍了OLAP工具及其在BI中的应用，同时还涵盖了数据仓库的基本概念和重要性。文中列举了一系列流行的OLAP工具，包括Hyperion Essbase、Oracle Express、IBM DB2 OLAP Server等，并概述了这些工具涉及的业务操作，如数据装入、汇总、计算、分析等。此外，资源还探讨了BI（商业智能）的定义，强调它是多种技术和工具的集合，包括数据仓库、OLAP、数据挖掘等，旨在帮助企业通过分析信息做出决策，提升竞争力。" OLAP（在线分析处理）工具是商业智能系统的重要组成部分，用于处理复杂的数据查询和分析。文章列举了多个知名的OLAP产品，如Hyperion Essbase，它允许用户进行多维数据分析和快速查询。其他如Oracle Express（在9i版本之前）、IBM DB2 OLAP Server、Sybase Power dimension、Informix Metacube、Microsoft Analysis Services、Brio（现为Hyperion）、Cognos、Business Object和MicroStrategy等，都是业界广泛使用的工具，它们能够支持批量和增量数据加载、数据层次的汇总和细化分析，以及各种复杂的查询需求。 数据仓库是OLAP技术的基础，它是一个集中的、面向主题的数据存储，用于支持决策制定。数据仓库的特点包括面向主题（如客户、产品、交易、帐目），数据的集成性（经过提取、净化、转换和装载），非易失性（数据不常更新，主要用于查询和分析），以及随时间变化性（保持长期的历史数据）。数据仓库的构成包括数据抽取、净化、载入、信息发布系统、数据集市、报表工具、OLAP工具、数据挖掘工具、操作平台、元数据和管理平台等。 在没有数据仓库的情况下，企业可能会面临数据可信性、生产率和数据转化为信息的难题。Oracle提供了全面的数据仓库平台，包括ETL（抽取、转换、加载）过程，强调了数据处理的复杂性，如语义分类、名称统一、数据类型一致性和数据清洗等。ETL是数据仓库实施的关键，确保数据的质量和一致性，有助于企业从杂乱的信息中提炼出有价值的洞见。 这篇文章提供了一个BI新手入门的视角，详细阐述了OLAP工具的作用以及数据仓库在商业智能中的核心地位，为企业理解和应用这些技术提供了基础指导。