"这篇资源主要介绍了OLAP多维数据分析在BI中的应用,以及BI和数据仓库的基本概念。文章提到了切片与切块、钻取、旋转等OLAP操作,并阐述了BI作为技术和软件工具集合的作用,特别是数据仓库在OLAP技术中的重要性。此外,还讨论了数据仓库的特性、组成以及在没有数据仓库技术时存在的问题。" 在BI(Business Intelligence)领域,OLAP(Online Analytical Processing)是进行多维数据分析的关键工具。其中,切片与切块(Slice and Dice)允许用户在多维数据集上按需选择特定维度进行切割,例如在“城市、产品、时间”的三维立方体中,可以通过切片得到各城市或各产品的销售数据,而切块则是在三个维度上同时进行操作,得到更具体的分析结果。 钻取(Drill)操作包括向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up)。向下钻取能深入到更低层次的细节数据,比如从省份级别深入到城市级别;反之,向上钻取或上卷则是从详细数据上升到更高层次的汇总信息,以获得更宏观的视角。这种操作与数据仓库中维的层次结构紧密相关。 旋转(Rotate)或转轴(Pivot)操作则是改变数据透视表的列和行,以便从不同角度查看数据,这对于理解数据间的关联性和模式至关重要。 BI被定义为多种技术和软件工具的集合,它涵盖了数据仓库、数据挖掘、报表和查询工具、OLAP工具以及数据转换、管理和存取等方面。数据仓库是BI的核心,它是一个面向主题、集成、历史且相对稳定的数据集合。数据仓库的构建涉及数据抽取、净化、转换和加载等步骤,其目的是将原始数据转化为有用的信息,支持决策制定。 在没有数据仓库的情况下,数据往往分散在各个孤立的系统中,形成所谓的“蜘蛛网”架构,导致数据的可信性、生产力和转化为信息的能力受到挑战。Oracle的数据仓库解决方案强调了数据的统一处理和管理,提供ETL(Extract, Transform, Load)流程,确保数据的质量和一致性,并通过完整的服务器、ETL、OLAP和数据挖掘工具支持决策支持。 在ETL过程中,数据不仅需要从源头抽取,还需要进行一系列处理,如语义分类、名称统一、数据类型统一、数据整合、清洗等,以确保最终分析结果的准确性和可靠性。同时,元数据的管理也非常重要,它记录了数据的来源、处理过程和变更历史,有助于追踪数据血统和维护数据的透明性。
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