数据仓库与BI入门：解决典型分析需求的策略

"本资源主要聚焦于典型分析型需求在BI建模中的应用，通过实例探讨如何利用数据仓库（Data Warehouse, DW）和商业智能（Business Intelligence, BI）技术解决实际问题。首先，课程介绍了DW和BI的基本概念，强调数据仓库并非简单的购买品，而是需要通过建设和发展来实现，它是一个面向主题、集成、稳定且反映历史变化的数据集，其目的是支持管理决策。 两个具体案例被用来说明分析型需求：一是对销售业绩的多维度分析，包括按时间、地区、商品和销售部门划分的销售数据；二是针对商业银行信用卡用户的交易行为分析，关注交易类型的变化以及持卡人在不同消费场所的偏好。这些需求强调了在业务系统中，数据集成的重要性，因为需要将来自多个子系统的历史数据整合到一起，形成一致的数据视图，以便进行深度分析。 在实践中，构建数据仓库能够解决业务数据库模型不适用于分析的问题，因为它通常不是以分析为目的设计，不适合直接满足复杂的数据挖掘和可视化需求。此外，数据仓库可以实现跨系统的信息整合，避免因多个独立数据库系统导致的分析难度和性能损失。对于业务系统中的查询报表，虽然它们仍然有其价值，但在数据仓库的支持下，与业务系统的整合更为紧密，界面和权限管理也更为统一。 该资源旨在帮助读者理解BI建模在处理典型分析型需求时的核心原理和技术，以及如何有效地利用数据仓库来提升数据分析能力和决策支持的效率。"