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        最近想学习BI,因为自己做的一个项目用到了大量Oracle 分析函数,而烃使用使用OLAP技术,系统目前数据量少,速度相对来说可以。每天数据量这么大,谁能保证积累了两年的数据后,运算速度还有这么快呢。这让我不得不思考我在做的项目与BI的差别,BI这概念之前只听说过没深入了解更没有用过相应的工具。一开始自己就想到开源的BI工具,就开始下载,找入门文档。两天之后让我发现这行不通,连概念都不理解,仅有工具是不行的。我们需要理解它的定义、历史、作用,才能开始学习它,才需要用过工具。
1、BI的定议:
      BI(Business Intelligence) 是一种运用了数据仓库、在线分析和数据挖掘等技术来处理和分析数据的崭新技术,目的是为企业决策者提供决策支持
     从定义上我们要明白BI运行的基础是 :数据仓库,和联机分析 ,数据挖掘
     目的:提供决策支持
2、BI分类
     信息类 BI 应用  
        指由原始数据加工而来的数据查询报表图表多维分析数据可视化等应用,这些
应用的共同特点是:将数据转换为决策者可接受的信息,展现给决策者。例如将银行交易数据加工为银行财务报表。

     知识类 BI 应用

      指通过数据挖掘技术和工具,将数据中隐含的关系发掘出来,利用计算机直接将数据加工为知识,展现给决策者。
3、BI的应用模式
     A、初级模式
           数据查询和生成报表,这是BI的初级应用模式
     B、
          1、BI 高级应用模式
           OLAP ,即联机分析处理,是 BI 带来的一种全新的数据观察方式,是 BI 的核心技术 之一。
         2、数据挖掘
             数据挖掘的目的是通过计算机对大量数据进行分析,找出数据之间潜藏的规律和知识,并以可理解的方式展现给用户。数据挖掘是最高级的 BI 应用,因为它能代替部分人脑功能。   
         数据挖掘的三大要素是:

         技术和算法:目前常用的数据挖掘技术包括——
                自动类别侦测(Auto Cluster Detection)
                决策树(Decision Trees)
                神经网络(Neural Networks)

        数据:由于数据挖掘是一个在已知中挖掘未知的过程,
                因此需要大量数据的积累作为数据源,数据积累
                量越大,数据挖掘工具就会有更多的参考点。

        预测模型:也就是将需要进行数据挖掘的业务逻辑由
                计算机模拟出来,这也是数据挖掘的主要任务。

4、 底座——数据仓库技术
         数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。以上是数据仓库的官方定义。 


5、总结:
      要想学好BI,以上知识点是基础。必须把基础学习才能深切的理解BI,理解客户在这主面真正意义上的需求。
     

posted on 2008-04-17 12:55 有猫相伴的日子 阅读(2359) 评论(3)  编辑  收藏 所属分类: BI

评论:
# re: BI的入门 2008-04-21 00:02 | 欧阳
国内没有真正的数据挖掘。
能够做好 ETL和数据集市就很不错了。。。
现在国内比较强的BI公司在银行和电信行业基本上是做ETL或者 ODS项目的。。。还有报表算一大块。。。
开源的BI不用太研究,国内不用那些。。。。
IBM , ORACLE ,SAP 的 BI工具可以学习下。。。基本上国内大企业的BI都用这几家的产品。。。开源的他们绝对不用  回复  更多评论
  
# re: BI的入门 2008-04-22 10:32 | paladin
@欧阳
"国内没有真正的数据挖掘"

呵呵,只是你不知道呀,国内的企业是没有,外企是有的

不过都是刚刚起步的阶段

去了解了解吧,呵呵  回复  更多评论
  
# re: BI的入门 2008-04-23 17:50 | 有猫相伴的日子
国内所谓的BI,基本上是图本分析加上olap的这种应用吧.....

这些大企业不太喜欢开源的..  回复  更多评论
  

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