"闭环的联合型BI体系结构是将企业中的各种业务系统、外部信息提供者、数据分析与报告等紧密集成的架构，旨在通过数据仓库和数据挖掘技术提供全面的商业智能。它涵盖了前厅和后台的在线事务处理（OLTP）、电子商务系统、客户关系管理分析、供应链分析、企业知识管理门户、企业绩效管理分析、财务和人力资源分析等多个方面。在该体系中，数据通过ETL工具和数据仓库模板进行抽取、转换和加载，经过数据概况分析和再工程处理，实现需求驱动的数据获取与分析。元数据交换和联邦数据仓库及数据集市系统确保了数据的一致性，决策引擎模型、规则和指标支持决策制定。同时，利用OLAP工具和数据挖掘技术，以及分析模板和应用开发工具，构建分析应用程序，为企业提供深入的洞察和推荐，帮助做出明智的决策和行动。"
正文:
数据仓库是一个主题导向、集成、非易失且随时间变化的数据集合，旨在支持管理层的决策过程。由Inmon在1996年提出，数据仓库是一个集合方法、技术和工具，共同形成一个向用户提供整合数据的平台。另一方面，Ladley在1997年定义数据仓库是一个创建和维护的过程，强调了其动态性和持续改进的特性。
数据仓库的设计考虑了多个层面，包括数据源的选择、数据清洗、数据转换、数据加载，以及最终的数据存储。数据仓库与数据库的主要区别在于，数据库通常面向操作，支持实时交易，而数据仓库则面向分析，提供历史数据的深度洞察。数据仓库的性能优化通常涉及数据分区、索引策略、数据压缩以及查询优化等。
在数据仓库的体系结构中，ETL（抽取、转换、加载）工具扮演着关键角色，它们负责从各种源系统中提取数据，然后进行清洗和格式化，以便于存储和分析。数据仓库模板简化了这个过程，而数据概况分析和再工程工具则确保数据质量。需求驱动的数据获取与分析是现代数据仓库的重要特征，这使得企业能够根据实际业务需求灵活响应。
数据挖掘作为数据仓库的延伸，利用统计学和机器学习算法从大量数据中发现模式和趋势，为决策提供依据。数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘和预测等，这些技术可以应用于市场细分、欺诈检测、客户行为分析等领域。随着大数据和云计算的发展，数据挖掘平台不断进化，提供更强大的计算能力和更易于使用的接口，促进了数据驱动决策的普及。
在闭环的联合型BI体系结构中，数据挖掘结果不仅用于报表和分析，还直接推动业务操作。例如，通过预测模型，企业可以提前预知供应链的需求，优化库存管理；通过客户分群，企业可以制定个性化的营销策略。这一切都通过决策引擎模型、规则和指标来实现，确保了业务决策的科学性和效率。
闭环的联合型BI体系结构是一个全面、集成的信息管理系统，它连接了企业的各个部分，通过数据仓库和数据挖掘的力量，为管理层提供深入的业务洞察，帮助企业做出更好的决策，并驱动实际的业务改进。这种体系结构是企业数字化转型的关键组成部分，对于提升企业的竞争力具有重要意义。
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