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商业智能分析技术的内部透析
2016-08-25
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商业智能分析技术的内部透析

对于商业智能（BI）技术的定义，大家应该都很了解了，但是就目前来说，商业智能主要有哪些应用或组成部分呢？

首先，我们要明确，这里所说的商业智能是一个狭义的定义，即不包括数据仓库的应用，所以数据的处理和存储等功能都不在此进行说明。

接下来，我们就开始关注报表，图表和管理驾驶舱仪表盘，现在的报表和图表比传统的报表更加丰富，并且前者还具有可交互性，这是现在的报表和图表所具有的关键亮点之一。另外，使用者还可以利用现在的报表进行简单的数据筛选和排序等功能，对报表和图表按照需求进行整合的功能也因管理驾驶舱仪表盘出现而实现了。

下一个需要关注的就是联机分析处理（OLAP），联机分析处理可以说是商业智能的一项核心功能， 联机分析处理是分析数据，特别是基于多层次多维度的分析的最有效的手段，这是一个图表无法做到的。联机分析处理通常以已设计和塑造好的多维模型和存储多维模型的数据集市为基础，数据集市和联机分析处理与操作层面十分相关，这使得数据集市和基础数据仓库已经有了区分。

随后的关注点就是查询和商业智能分析数据，某些时候，人们并不能满足于基于联机分析处理建立的需求分析模型，所以就出现了数据查询，以便有需求时，可以直接在数据仓库中进行查询。通过商业智能中的一些查询功能，还可以建立灵活的多维模型查询，可以自由组合维度和指标。

最后，则是关注报表发布，这是商业智能的一项推送服务，一般都可以通过电子邮件订阅的形式，把定期报告推送给相关人员。另外，数据预警也是类似的功能，可以通过设置警告，监控数据走向发现可能出现的数据异常情况。

商业智能还有一些其他新的功能，在此不做赘述，以上就是商业智能的一些主要功能。

上面提到了商业智能分析技术中的和联机分析处理和多维数据模型这两个概念，那么它们其中的实用价值又在何处呢？

事实上，联机分析处理和多维数据模型这两项技术最重要的是可以有效地进行数据观察，在传统的关系模型下，要想直接观察和分析数据是十分困难的，但是通过多维数据模型，就可以提供一个清晰的视野。联机分析处理体现了交叉分析的多个维度结合的含义，使我们可以从全局把握所要观察分析的数据。

预计算是联机分析处理技术中最关键的技术，通过预计算，联机分析处理的操作性能会发生明显的改善，快速并灵活地分析操作大量数据则不再是一个空谈。



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