数据商业智能BI平台具备哪些技术

来源:中琛源 浏览次数: 更新时间:2021-11-24 09:17:41

  目前市面上的商业智能BI软件数不胜数,所具备的功能也不尽相同,但是一款优秀的商业智能BI软件所涉及到的核心技术却是相同的。只有具备了以下核心技术才能称得上是一个完整的商业智能BI软件。


  1、数据仓库


  数据仓库(Data Warehouse)是一种语义上一致的数据存储,是指从多个数据源收集的信息,以一种一致的存储方式保存所得到的数据集合。数据仓库的特点是面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。实施BI首先要从企业内部和企业外部不同的数据源,如CRM、SCM、ERP系统及其他应用系统等搜集有用的数据,进行转换和合并,因此需要数据仓库和数据集市技术的支持。


  2、ETL数据处理


  ETL的英文全称叫做Extraction(抽取),Transformation(转换),Loading(加载)。抽取主要是针对各个业务系统及不同服务器的分散数据,充分理解数据定义后,规划需要的数据源及数据定义,制定可操作的数据源,制定增量抽取和缓慢渐变的规则。转换就是指数据的清洗、合并、拆分、加工、数据逻辑计算处理的过程,通常会按照一定的业务逻辑规则进行计算,最后转换成符合业务模型、分析模型的规范性的数据。加载主要是将经过转换的数据加载到数据仓库里面,可以通过直连数据库的方式来进行数据加载,可以充分体现高效性。


  ETL的目的是将企业中分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起,为企业的决策提供分析依据。ETL是实现BI的基础,因为保证了数据的质量与正确性。如果质量出现问题,最后的报表做出来也是错的。


  3、联机分析处理(OLAP)


  联机分析处理OLAP是一种软件技术,它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息,以达到深入理解数据的目的。OLAP具备上钻、下钻、切片、切块和旋转5个基本功能。数据仓库与OLAP的关系是互补的,现代OLAP系统一般以数据仓库作为基础,即从数据仓库中抽取详细数据的一个子集并经过必要的聚集存储到OLAP存储器中供前端分析工具读取。作为商业智能BI软件的核心技术,OLAP可以在使用多维数据模型的数据仓库或数据集市上进行,充分发挥OLAP的联机分析的功能和特性。


  4、数据挖掘


  数据挖掘即数据库中的知识发现,是一个在数据中提取出有效的、新颖的、有潜在实用价值和易于理解知识模式的高级过程。数据挖掘技术以企业拥有的大量数据为对象,通过抽取、转换、装载等数据处理方法,发现数据的关联与趋势,探寻出其中的业务规律和模式,在关系数据库中存储多维数据集数据。以标准化XML格式的形式存储数据元数据,提供数据抽取接口。


  其中联机分析处理OLAP侧重于与用户的交互、快速的响应速度及提供数据的多维视图,而数据挖掘则注重自动发现隐藏在数据中的模式和有用信息。


  中琛魔方大数据平台表示商业智能的优势就在于它对海量数据的处理,以及可规则化逻辑化(这点部分继承了数学的DNA),这些杂乱的数据让人去处理和挖掘有用信息,基本是不可能的。

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