BI新手入门： OLAP多维数据分析详解

"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。