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数据仓库是BI智能分析的基础,数据仓库能够从大容量的业务处理型数据库中抽取数据,处理、转换为新的存储格式。这部分技术的实现重点就是ETL(抽取、转换、装载)的过程,满足对数据挖掘的需求,具体为从来自不同企业系统的关系数据、平面数据文件中提取出关键分析数据,之后经过对各种业务数据的抽取和相关转化,按照目标需求转化为相应的格式,来满足数据仓库或数据集成对数据格式和内容挖掘的要求,随着技术发展,很多BI产品支持离线使用cube 数据存储,支持 cube 数据定时全量以及增量更新。
在数据处理分析部分,BI商业智能通常采用OLAP联机分析处理技术,OLAP是数据仓库的主要应用,提供多维分析操作,支持复杂分析操作的同时,直观的为用户展现分析结果。OLAP的基本多维分析操作有钻取(roll up和drill down)、切片(slice)和切块(dice)、以及旋转(pivot)等,而时间、产品、数量、地区、人员、利润等都可以成为分析的维度,通过结合形成不同的分析指标。市面上很多BI产品基于OLAP分析组件实现,如:维度切换、指标添加、数据预警、查询分析等功能,使用户从多个角度观察数据,发现数据的利用价值。
数据配置展现是BI商业智能产品的亮点,数据灵活配置、可视化也是BI厂商技术实现及宣传的重点,配置方面他们推崇构建企业自己掌控的BI产品,用户可以根据展现需求自定义配置分析指标。展现方面,为达到更好的展现效果和更容易理解数据,BI注重将数据搭配适合的展现方式,记分卡、仪表盘等是较为常见的展现方式,同时用户可以自由更改数据过滤条件、切换维度和指标。随着移动时代到来,BI已经支持移动端与PC端一致的分析结果展示。
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