今天小编整理的主要内容是：商业智能（BI）
什么是商业智能
商业智能（Business Intelligence, BI）通常被理解为将组织中现有的数据转化为知识，帮组组织做出明智的业务经营决策。
从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
商业智能的特点
商业智能由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。
商业智能涉及的数据量大，运作复杂，要实现数据仓库、ETL、数据统计、数据分析，计算量大等特点。
商业智能具有的主要功能
数据仓库：高效的数据存储和访问方式。提供结构化和非结构化的数据存储，容量大，运行稳定，维护成本低，支持元数据管理，支持多种结构。
数据ETL：支持多平台、多数据存储格式的数据组织，要求能自动地根据描述或者规则进行数据查找和理解。
数据统计输出（报表）：报表能快速地完成数据统计的设计和展示，其中包括了统计数据表样式和统计图展示，可以很好地输出给其他应用程序或者以HTML形式表现和保存。
分析功能：可以通过业务规则形成分析内容，并且展示样式丰富，具有一定的交互要求，例如预警或者趋势分析等。
商业智能的三个层次
一种解决方案的商业智能
数据报表：简单地说，报表系统是BI的低端实现。
数据分析和数据挖掘技术并不是取代数据报表，报表系统依然有不可取代的优势，并且将会长期与数据分析、挖掘系统一起并存下去。
多维数据分析：如果说在线事务处理（OLTP）侧重于对数据库进行增加、修改和删除等日常事务操作，在线分析处理则侧重于针对宏观问题全面分析数据，获得有价值的信息。
数据挖掘：广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就说BI。但从技术术语上说，数据挖掘（Data Mining）指的是：源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。
数据分析系统的总体架构
源系统、数据仓库、多维数据库和客户端
商业智能的内容
在线事务处理OLTP：侧重于对数据库进行增加、修改和删除等日常事务操作。
在线分析处理OLAP：侧重于针对宏观问题全面分析数据，获得有价值的信息。
商业智能OLAP工具
ROLAP：基于关系数据库的OLAP实现
MOLAP：基于多维数据组织的OLAP实现
HOLAP：基于混合数据组织的OLAP实现
OLAP的基本多维分析操作有钻取、切片和切块以及旋转、drill across和drill through等。
OLAP有多种实现方法，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP（Relational OLAP）、MOLAP（multidimensional OLAP）和HOLAP（Hybrid OLAP）。
实施商业智能的步骤
- 需求分析
- 数据仓库建模
- 数据抽取
- 建立商业智能分析报表
- 用户培训和数据模拟测试
- 系统改进和完善
以上是商业智能（BI）所有重点整理和归纳，每天持续更新所有知识点。
Original: https://blog.csdn.net/m0_61831145/article/details/123569983
Author: 华东一刀
Title: 信息化知识中的重点：商业智能（BI）详解
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