1、BI概述

BI概述

 

1          什么是BI

BI（Business Intelligence，商业智能），通过大规模的采集相关数据，然后进行清洗、提取并加载到数据仓库中，再进行多维建模与数据挖掘分析，最终来辅助商业决策的制定。

 

2          BI相关名词

2.1         OLTP与OLAP

2.1.1    OLTP（onlinetransaction process，在线事务处理系统），是基于事务进行处理的系统，该系统的主要功能是进行业务处理，保证公司业务的正常进行，比如销售系统、财务系统等等

2.1.2    OLAP（onlineanalysis process，在线分析系统），是基于数据的分析系统，该系统的主要功能是对数据进行分析，然后为公司的决策提供数据支撑，简单的比如各种报表系统等等

 

2.2         原始数据与数据源

2.2.1    原始数据：未经处理过的数据，如商品记录、销售记录等

2.2.2    数据源：数据源包括但不限于OLTP系统产生的数据，它是各种进入OLAP系统前的数据的统称

 

2.3         ETL与SSIS

2.3.1    ETL（extract-transform-load，提取-转换-加载），ETL是数据源到OLAP系统的一个过程，它将数据进行提取、转换清洗、最终加载到目标（数据仓库）的一个过程

2.3.2    SSIS（SQL SERVERINTEGRATION SERVICE，微软集成服务），是微软提供的ETL工具，可以通过该工具进行数据的提取、转换清洗、然后加载到目标

 

2.4         DW、维度与事实

2.4.1    DW（datawarehouse，数据仓库），是OLAP系统的基础，也是ETL的目标，它存储了分析所需的所有数据，它由维度表和事实表组成

2.4.2    维度（dimension），维度是对事实的描述，比如“小明2009年1月1日购买了一个iphone，花了5000元”，这里我们可以简单的提取出三个维度，分别是人、时间、商品，三个维度的值分别是小明、2009年1月1日、iphone

2.4.3    事实（fact），是一个度量，上面的例子中“一个”iphone和“5000元”就称为事实

 

2.5         CUBE与SSAS

2.5.1    CUBE（数据立方体），我们称为多维数据集，它由事实与维度构成，多维数据集从多个角度（或者说维度）上对事实进行描述，以便我们可以从多个维度对事实进行观察（也称之为透视）

2.5.2    SSAS（SQL SERVERANALYSIS SERVICE，微软分析服务），是微软提供的用于建立多维数据集和进行数据挖掘的工具。它以数据仓库为基础，可以进行多维模型和数据挖掘模型的建立。

 

2.6         数据透视、MDX与SSRS

2.6.1    数据透视，对多维数据的查看我们称为数据透视

2.6.2    MDX（Multi DimensionalExpressions，多维表达式），是用于对CUBE数据进行查询的表达式

2.6.3    SSRS（SQL SERVERREPORT SERVICE，微软报表服务），是微软提供的用于对多维数据进行展示的工具

 

3          BI流程