商业智能BI-基础理论知识总结 ZT

时间:2022-09-28 23:38:26

因为要加入一个BI项目,所以最近在研究BI相关的知识体系,由于这个方面的知识都是比较零散,开始都很多概念,不知道从何入手,网上找的资料也不多,特别是实战案例方面更少,这里还是先把理论知识理解下吧,分享给大家,一起学习。下次再把实战的一一分享出来。

一、什么是商业智能BI

BI(Business Intelligence)即商业智能,它是一套完整的解决方案,把企业的运营数据转化为信息或知识,辅助企业做出明智的业务经营决策的工具。将无序、零散、孤立的数据转换成整合的、规律的、有价值的数据资产,将其以直观、形象的方式展现给合适的人。使得企业用户能够利用商业智能系统进行有效的分析、报告、监控,数据资产得到利用。

商业智能BI-基础理论知识总结 ZT

强调:在恰当的时间通过恰当的手段把恰当的信息传递给恰当的人。

扩展诠释,包括如下几点:

1、是技术:BI是一系列技术的合集,包括ETL技术、数据仓库技术、OLAP技术、数据挖掘技术等。这些技术基础,是我们实现整个系统的基石,它们也衍生了我们形形色色的各种技术岗位分工。

2、是工具:BI是与工具相关的,我们需要借助各种工具,来实现建设目标,这些工具包括ETL工具:SSIS、Datastage、Kettle;OLAP工具:SSAS、Hyperion Essbase;前端展现工具:Cognos、BIEE等等。

3、是努力过程:BI是一个努力的过程,这个过程,是企业将数据资产利用起来,发挥数据的价值的一个过程;是企业从高管至关键用户至普通用户及IT,和咨询、实施方多种角色合力推进的一个过程。这个过程中一般分为需求阶段、设计阶段、开发阶段等等阶段。

4、是讲方法:在BI的过程中,是讲求方法的,我们用一整套最佳实践的方法贯穿全过程,来确保系统的成功落地。

5、是要结果:结果可以是报表、分析、仪表盘等等一系列的应用交付。

6、最终目的:用尽方法,一切为了辅助企业更好、更及时、更准确的做出决策。

二、业务系统与商业智能系统的区别

商业智能BI-基础理论知识总结 ZT

这两种系统,有很多种角度可以进行阐述。在这里,我列举几个方面进行说明:

1、从数据资产利用角度,企业运行ERP之后,将积累大量的数据资产,数据资产要加以利用,就必须以另外一种系统形态来发挥数据价值,就需要商业智能系统来达成这一目的。

2、从系统集成角色,企业建设若干系统之后,需要打破信息孤岛状况,实现统一的数据资源平台,便需要对各个系统进行数据集成。

3、从分工及性能角度来说,随着企业业务数据量的增大,基于事务处理的系统结构,无法支撑数据统计分析类型的需求,E.F.CODD在1993年便提出OLAP概念,区别于OLTP事务处理系统,便是一个例证。

4、从面向对象角度来说,业务系统以业务处理为主,企业的中高层用户未必适合使用,定位于面向企业从上至下各层次角色的BI系统,重点面向中高层,从而一定程度上较好的解决他们的管理需求。

所以,商业智能系统又一种说法是信息化最后一公里。

三、初学者如何学习BI

主要是偏向技术路线:

1、基础-SQL:掌握基础技能-SQL,做BI相关工作,可以不熟悉编程,但是SQL技能缺失,就相当吃亏。

2、技术选择:在BI技术上做出选择,BI技术分类很多,结合自己的工作、自己的性格、自己的喜好、确定一个主攻方向。比如:前端应用开发;有精力的话,可以再加上一个铺攻方向,比如ETL。

3、工具选择:同一个技术类的工具,选择两款或以上,进行对比,了解其共性功能和个性特点,加深认识。比如:学习前端工具,可以选择Cognos和BIEE;学习ETL工具,可以选择SSIS和Datastage。

4、基础概念和技术:深入理解基础概念,比如:维度、度量、星形模型、雪花模型、OLAP、旋转、切片、钻取等术语。在这基础上,掌握一些关键技术,比如缓慢变化维、增量数据处理等。

5、行业业务知识:关注行业业务知识,业务是BI的魂。学习和工作实践中,尽量抓住与甲方相关业务负责人、咨询顾问、需求分析师交流的机会,尽可能多掌握些业务方面的知识。在单纯的技术期过后,升迁或换工作,很可能就会需要一定相关业务行业经验。

6、项目管理知识:学习项目管理知识和商业智能项目实施方法论。了解需求调研过程是如何进行的,数据源调研和质量分析有些什么具体任务,系统设计又分哪些阶段步骤,需求变更又如何处理。这些可以一定程度上提高项目实施成功率。

7、利用各种资源:寻找和使用各种资源进行学习,这些资源包括数据、联机帮助文档、论坛、社区、邮件组、专业人士博客、学习视频等等。

8、专业认证:根据实际情况适当依据自己所从事的技术分类或是工具,通过专业认证考试,也是可以为简历加分的。

9、语言水平:提升英语能力。

10、个人兴趣:喜欢BI,深入研究,收获成就感。从事的工作是自己感兴趣的方面,这对于做好一个事情,一份工作是相当有利的。

四、BI基础-数据仓库理论

介绍学习商业智能,经常会涉及到架构设计理论知识,这里说下数据仓库理论两大流派:Ralph Kimball和Bill Inmon。

在国内,通常所说的数据仓库的四个特性角度(面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化、用于支持决策)的定义便是Inmon提出的,他被称为数据仓库之父。而实践大师Kimball的工具箱系列著作,亦被奉为是数据仓库建设的经典书籍。

1、基础理论:

商业智能BI-基础理论知识总结 ZT

Kimball支持数据仓库总线结构,提倡维度建模,以星形模型或是雪花模型等方式构建维度数据仓库。架构体系中,数据集市与维度数据仓库是紧密结合的,数据集市是数据仓库中一个逻辑上的主题域。各种前端工具将可以直接访问使用维度数据仓库。

商业智能BI-基础理论知识总结 ZT

Inmon提倡以三范式构建集中式的企业数据仓库(EDW),作为整个系统核心;在其之上再建设若干面向主题的、遵循维度模型设计的数据集市;前端工具通常访问数据集市,而不直接访问EDW。

2、数据仓库建设方式

Kimball建议从底向上。先建设满足部门级分析需求的若干数据集市,再通过总线架构将它们集成,形成一个“联合数据仓库”。

Inmon强调自顶向下。先将来自各个源业务系统数据集成至企业级的数据仓库,再基于其搭建面向部门应用需求的数据集市。

3、如何选择

商业智能BI-基础理论知识总结 ZT

Kimball方法对团队技术水平要求不太高,更易于实现,从小型的主题域数据集市建设起,但在逐步建设过程中,联合维度数据仓库的一致性较难控制,适用于战术层级的规划,或是有迫切的目标需要实现。

Inmon的方式,规范性较好,数据集成和数据一致性方面能得到处理,适用于较为大型的企业级、战略级的规划。但对团队的要求较高,且实现周期较长、成本昂贵。

五、BI项目角色划分

一般一个BI项目实施至少需要以下角色:

1、行业BI顾问(兼项目经理):熟悉客户所在行业,能与用户进行业务沟通并引导客户发掘需求。有BI项目管理管理经验。

2、UI设计开发:有比较丰富的BI工具界面开发经验,能发现不合理的界面需求,并及时引导客户修改。

3、数据库开发:有ETL及数据仓库开发经验。

所以,BI需要数据库技术和业务知识结合才能产生价值。

基于个人是一直从事IT技术相关的,所以就以数据开发的角色来深入BI的学习。

六、BI需要的技术

1、数据库:Oracle,DB2,SQLSERVER,Sybase,MySQL;包括:SQL,PLSQL,备份,恢复,调优;

2、ETL: kettle, Informatica, Datastage, 手工ETL;

3、报表:Cognos, BO, BIEE, Hyperion, superset, metabase等;

4、操作系统, UNIX或者Linux,AIX, Solaris之类,SHELL脚本;

5、熟悉了解一些ERP系统,SAP,Sieble;

6、熟悉了解一些BI软件:PowerBIWyn Enterprise、FineBI等。

商业智能BI-基础理论知识总结 ZT的更多相关文章

  1. 商业智能BI和报表的区别?

    报表是数据展示工具,商业智能BI是数据分析工具. 报表工具是一类报表制作工具和数据展示工具,用于制作各类数据报表.图形报表.或者制作特定格式的电子发票联.流程单.收据等等. 商业智能的重点在于商业数据 ...

  2. 商业智能BI推动制造业智能化转型

    制造业是我国国民经济的支柱产业,是我国经济增长的主导部门和经济转型的基础,如今我国制造业面临技术工艺不精.缺乏市场意识.商贸流通环节多.物流成本大.仓储效率低下等问题,正处在转型的特殊时期. 内忧: ...

  3. 展望 2017年商业智能BI 发展的趋势

    在展望2017年商业智能 BI 发展趋势前,我们先来了解一下商业智能 BI 发展的几个重要阶段. 传统 BI 和新型 BI 的分水岭(2013年) 大背景 在2013年以前相当长的一个周期(2005年 ...

  4. 景瑞地产商业智能BI整体实施过程

    1.1行业背景 1.1.1景瑞地产 景瑞地产成立于1993年,专注于房地产开发,并一直秉持“永远诚信.恪守专业.锐意进取.共赢未来”的核心价值观和“舒适之道”的企业使命. 景瑞地产,源自上海.通过多年 ...

  5. 互联网4.0时代需要商业智能BI

    当今大数据互联网时代飞速发展,德国提出了工业化4.0, 美国提出了产业互联网,而中国提出了两化深度融合战略.越来越多的企业家开始安耐不住了,开始担心自己的企业是否跟的上时代的变化,是否使用了商业智能B ...

  6. java基础理论知识的一些总结

    在学习Java初期,由于我们是刚开始接触Java,我们不仅需要牢牢掌握Java的基础理论知识,来为我们后面对Java更深层次的学习打好基础,而且我们需要养成编程人的思想习惯.来我们一起来探索Java基 ...

  7. BI案例:KPI在商业智能中的应用(ZT)

    KPI(Key Performance Indication)即关键业绩指标,是通过对组织内部某一流程的输入端.输出端的关键参数进行设置.取样.计算.分析,衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标,是把企 ...

  8. 商业智能BI和ERP的融合之路

    企业在发展过程中为了更好的跟上同行业的步伐,甚至是为了在众多企业中脱颖而出,他们会主动寻求全面的企业解决方案.但是由于行业的快速发展,需求的不断增长,市面上的智能软件层出不穷,这也给了企业选择的困难. ...

  9. 商业智能(BI)选型手册(转载)

    摘自http://articles.e-works.net.cn/bi/Article126429.htm 1.前言 互联网时代企业数据呈现爆发式增长,全面考验着企业的数据处理和分析能力.面对大容量. ...

随机推荐

  1. Struts2系列——struts2的result

    在action的指定方法执行完毕后总会返回一个字符串,struts2根据返回的字符串去action的配置中的result去找匹配的名字,根据配置执行下一步的操作. 在ActionSupport基类中定 ...

  2. redhat_suse双系统引导

    先装suse11系统,再装redhat6后出现引导中suse系统无法启动解决方法:在redhat中将suse所在分区挂载出来,找其boot/grub/menu.lst下的启动项,将该启动项复制到red ...

  3. Uva_11361 Investigating Div-Sum Property

    题目链接 题意: 在[A,B]区间内找出满足条件的数有多少个. 条件:这个数本身 能够整除K, 且各位数字之和能够整除K. 思路: 数据范围过大2^31 2^31 = 2147483648 ~ 2*1 ...

  4. ==、equals、hashCode区别?

    [==.equals().hashCode()区别?] 1)== 运算符用来比较两个变量的值是否相等. 即该运算符用于比较变量对应得内存中所存储的数值是否相同,要比较两个基本类型的数据或两个引用变量是 ...

  5. arcpy.mapping常用四大件-StyleItem

    arcpy.mapping常用四大件-StyleItem by 李远祥 StyleItem 笔者将其归类到arcpy.mapping的四大件当中,主要是因为它的独特之处,就是其能力是直接读取.styl ...

  6. JAVAFX-3 开发应用

    理解布局 布局容器(Layoutcontainer)或面板(Pane)允许对JavaFX应用程序场景图中的UI控件进行灵活.动态的排布.JavaFX Layout API包括下列容器类: ● Bord ...

  7. 好用的treeGrid

    jquery easyui 官网:http://www.jeasyui.net/plugins/186.html  下面以学校班级情况,先贴出效果图吧! 数据库设计:红色框中为必须要有的列,右边三个为 ...

  8. asyncio之asyncio.run

    asyncio.run(coro, *, debug=False) python3.7加入,只能作为asyncio的入口函数.

  9. Sring容器技术内幕之InstantiationStrategy类介绍

    引言 org.springframework.beans.factory.support.InstantiationStrategy负责根据BeanDefinition对象创建一个Bean实例.Spr ...

  10. nginx负载均衡(反向代理)

    6,安装nginx 6.1 依赖库安装  要安装在root根目录里,不要装在虚拟环境里面 yum install gcc-c++ pcre pcre-devel zlib zlib-devel ope ...