BI新手入门：ROLAP与MOLAP比较分析

"这篇文章主要探讨了ROLAP与MOLAP两种在线分析处理(OLAP)技术的优缺点，并结合BI（商业智能）的基础概念进行了深入的解析。文章指出，ROLAP通常比MOLAP响应速度慢，不支持预计算的读写操作，以及一些复杂的计算类型。而MOLAP虽然提供了更快的性能，但会增加系统复杂度，受到文件大小限制，且对维的动态变化支持不足。此外，文章还解释了BI的定义，强调它是一个集合多种技术和工具，用于从数据中提取信息以支持决策。数据仓库作为BI的重要组成部分，其特性包括面向主题、集成性、非易失性和随时间变化性。数据仓库的构建涉及数据抽取、净化、装载等多个步骤，并且面临数据可信性、生产率和信息转化的挑战。Oracle的数据仓库平台提供了一整套解决方案，包括ETL、OLAP和数据挖掘等，其中ETL过程尤其关键，涉及到数据的统一处理和管理。" 本文详细介绍了ROLAP和MOLAP的区别。ROLAP（关系型在线分析处理）依赖于关系数据库进行分析，但由于没有预计算机制，它的响应速度通常不如MOLAP（多维在线分析处理）。MOLAP则采用多维数据结构，能快速响应查询，但受限于文件大小，不适合处理大规模数据，且对数据动态变化的适应性较弱。这两种技术各有侧重，选择哪种取决于具体业务需求和环境。 BI（商业智能）被定义为一种集合了多种技术的工具集，涵盖了从数据仓库到报表、查询工具、OLAP和数据挖掘等多个方面。数据仓库是BI的核心，它是一个过程，旨在提供面向特定主题、集成的历史数据，以支持决策制定。数据仓库的构建涉及数据抽取、净化、装载等一系列步骤，以确保数据的准确性和一致性。在没有数据仓库的情况下，数据的分散和不一致性可能导致诸多问题，如数据可信性降低、生产力下降以及难以将数据转化为有价值的信息。 Oracle的数据仓库平台提供了一个完整的解决方案，涵盖了从数据抽取（ETL）到数据分析（OLAP）和数据挖掘的各个环节。ETL过程特别强调数据的一致性和管理，包括语义分类、数据清洗、元数据管理等多个方面，以确保数据的质量和可追溯性。这样的集成平台有助于企业更好地管理和利用其数据资产，从而提升决策质量和业务竞争力。