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商業智能分析技術的內部透析
2016-08-25
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商業智能分析技術的內部透析

對于商業智能（BI）技術的定義，大家應該都很了解了，但是就目前來說，商業智能主要有哪些應用或組成部分呢？

首先，我們要明確，這里所說的商業智能是一個狹義的定義，即不包括數據倉庫的應用，所以數據的處理和存儲等功能都不在此進行說明。

接下來，我們就開始關注報表，圖表和管理駕駛艙儀表盤，現在的報表和圖表比傳統的報表更加豐富，并且前者還具有可交互性，這是現在的報表和圖表所具有的關鍵亮點之一。另外，使用者還可以利用現在的報表進行簡單的數據篩選和排序等功能，對報表和圖表按照需求進行整合的功能也因管理駕駛艙儀表盤出現而實現了。

下一個需要關注的就是聯機分析處理（OLAP），聯機分析處理可以說是商業智能的一項核心功能， 聯機分析處理是分析數據，特別是基于多層次多維度的分析的最有效的手段，這是一個圖表無法做到的。聯機分析處理通常以已設計和塑造好的多維模型和存儲多維模型的數據集市為基礎，數據集市和聯機分析處理與操作層面十分相關，這使得數據集市和基礎數據倉庫已經有了區分。

隨后的關注點就是查詢和商業智能分析數據，某些時候，人們并不能滿足于基于聯機分析處理建立的需求分析模型，所以就出現了數據查詢，以便有需求時，可以直接在數據倉庫中進行查詢。通過商業智能中的一些查詢功能，還可以建立靈活的多維模型查詢，可以自由組合維度和指標。

最后，則是關注報表發布，這是商業智能的一項推送服務，一般都可以通過電子郵件訂閱的形式，把定期報告推送給相關人員。另外，數據預警也是類似的功能，可以通過設置警告，監控數據走向發現可能出現的數據異常情況。

商業智能還有一些其他新的功能，在此不做贅述，以上就是商業智能的一些主要功能。

上面提到了商業智能分析技術中的和聯機分析處理和多維數據模型這兩個概念，那么它們其中的實用價值又在何處呢？

事實上，聯機分析處理和多維數據模型這兩項技術最重要的是可以有效地進行數據觀察，在傳統的關系模型下，要想直接觀察和分析數據是十分困難的，但是通過多維數據模型，就可以提供一個清晰的視野。聯機分析處理體現了交叉分析的多個維度結合的含義，使我們可以從全局把握所要觀察分析的數據。

預計算是聯機分析處理技術中最關鍵的技術，通過預計算，聯機分析處理的操作性能會發生明顯的改善，快速并靈活地分析操作大量數據則不再是一個空談。



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