数据仓库与BI入门：构建高效分析平台的关键要点

"本文档主要介绍了维度设计在成功构建BI（商业智能）建模中的重要要点，以及关于数据仓库（DW）和BI的基础概念。通过深入理解这些概念，可以更好地应对企业的数据分析需求，并优化决策支持系统。" 在讨论维度设计之前，首先需要理解数据仓库（DW）和商业智能（BI）的基本理念。数据仓库不是一个可以直接购买的产品，而是通过建设和发展来逐步完善的。它是一个面向主题、集成、稳定且反映历史变化的数据集合，目的是支持管理决策。与传统的在线事务处理（OLTP）系统不同，OLTP系统的设计侧重于业务流程的效率，而非分析，因此无法满足复杂的分析需求。此外，多个独立的业务系统使得在整个企业层面进行综合分析变得困难，而且在OLTP系统中执行大量查询和报表会降低其性能。 构建数据仓库的必要性在于，它可以提供面向分析的模型，整合来自不同业务系统的数据，实现历史数据的存储和汇总，以及提供一致的数据视图。这使得企业能够对诸如销售下降因素、信用卡交易趋势等典型分析型需求进行深入研究。 维度设计是数据仓库和BI建模的关键部分，它的目标是使数据更加生动、易于理解和分析。例如，为了分析销售量下降的因素，可能需要考虑时间、地区、商品和销售部门等多个维度。维度设计涉及对这些关键属性的组织和规范化，以便进行多维分析。对于商业银行信用卡分析，维度可能包括持卡人特征、交易类型和消费场所等，以揭示交易模式和消费倾向。 业务系统中的查询报表仍然有价值，因为它们通常与业务操作紧密相关，但数据仓库和BI系统则提供了更强大、更灵活的分析能力，能够处理更复杂、跨系统的查询，满足不断变化的分析需求。通过整合业务系统和BI平台，可以实现界面和权限的统一，提高整体用户体验和决策效率。 维度设计在BI建模中起着至关重要的作用，它帮助组织将复杂的数据转化为可理解的信息，支持更高效、更明智的业务决策。了解和掌握这些设计要点，对于构建一个成功的BI系统至关重要。