商业智能系统BI.Office技术详解

"BI基础白皮书 (经典)" 本文详细介绍了商业智能（BI）的核心组成部分，包括数据仓库、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘技术，以及IBM的商业智能解决方案。数据仓库是BI的基础，它从多个源系统中整合数据，提供决策支持。数据仓库的历史与背景被提及，强调其作为信息管理螺旋式上升的体现。 **数据仓库技术** 数据仓库是用于决策支持的、集成的、非易失性的、随时间变化的数据集合。它分为逻辑结构和物理结构，包括基于关系数据库、多维数据库和虚拟存储等多种存储形式。数据集市是从数据仓库中提取的特定领域数据，用于满足特定用户或部门的需求。元数据是描述数据仓库结构和内容的关键信息，用于管理和理解数据。 **联机分析处理（OLAP）** OLAP起源于对大量数据快速查询和分析的需求，提供了多维数据结构，如立方体，支持快速的钻取、切片、切块和旋转等操作。OLAP分为多维和ROLAP（关系型OLAP）、MOLAP（多维OLAP）和HOLAP（混合型OLAP）等不同类型。OLAP的特点包括快速响应、多维度分析和用户友好的交互界面。 **数据挖掘** 数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息的过程，通常包括数据预处理、模式识别和结果解释等步骤。它具有自动化、模式发现和预测性等功能，常见的数据挖掘模式有分类、聚类、关联规则和序列模式等。数据挖掘的任务包括分类、预测、关联规则发现和异常检测等。 **IBM商业智能解决方案** IBM提供了全面的商业智能解决方案，包括DB2 UDB作为数据仓库的基础，Visual Warehouse帮助管理数据仓库，DB2 OLAP Server提供高效的分析服务，而Intelligent Miner则用于数据挖掘，帮助企业发现隐藏的业务洞察。 商业智能通过整合、分析和挖掘数据，为企业决策提供强有力的支持。这些技术的结合使用，能够提升企业对复杂数据的理解和利用能力，从而优化业务流程，实现更高效、更明智的决策。