商业智能BI与数据仓库的深度解析

"BI内容-BI和数据仓库" 本文详细阐述了商业智能（BI）与数据仓库的概念及其在企业中的应用。商业智能是通过收集、转换、分析数据，旨在帮助企业做出更好的决策。BI的核心在于将数据转化为信息，再进一步转化为知识，以支持企业的战略规划。 在信息系统层面，BI涉及多个组成部分。首先是数据集成层，这一层负责从企业各个分散的源系统中抽取数据，经过清洗、转换，然后汇总到一个中心的信息数据库。这一过程确保了数据的质量和一致性。 接下来是数据仓库层，它是BI的关键组成部分。数据仓库通过业务模型的抽象，将数据组织成特定的分析主题和子主题。这些主题和子主题是根据业务需求定制的，它们将中心信息数据库中的数据进行建模，生成数据仓库或数据集市，为后续的分析提供基础。 数据展示层是BI与用户交互的界面，通过各种工具如查询报表、仪表盘、统计分析、多维联机分析（OLAP）和数据挖掘，将分析结果以直观易懂的方式呈现给用户。这使得非技术人员也能理解和使用复杂的数据分析结果，从而提升决策效率。 文中还提到了BI市场的动态，例如2006年至2009年间的一系列并购事件，如BusinessObjects被SAP收购，Hyperion被ORACLE收购，以及IBM收购Cognos等，显示了BI市场的竞争激烈。目前，国内大型企业在BI选型上主要倾向于IBM（Cognos、SPSS）、Oracle（Hyperion）、SAP（BusinessObjects）等主流厂商。 此外，文章强调了BI工具中的ETL（数据抽取、转换、加载）的重要性。ETL是构建数据仓库的基础，它从不同的数据源抽取数据，将其转换成适合分析的格式，并加载到数据仓库中，确保了数据的一致性和准确性。 BI和数据仓库在企业中扮演着至关重要的角色，它们帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，支持决策制定，并推动业务的发展。随着技术的不断进步，BI的应用将更加广泛和深入。