BI体系架构及相关技术介绍

一、BI介绍

BI(Business Intelligence)，中文译名是商务智能。
较为严谨的定义：“商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。”
比较简洁的定义：商务智能好比“数据炼油厂”，即把商业活动中累积的数据加工成可用于支持商业决策的信息。

二、BI架构

1、场景需求
一个BI系统为了满足企业管理者的需求，须做到如下几步：
①整合各种格式数据，删除错误记录——数据预处理
②将预处理的数据统一集合起来——元数据（MetaData），数据仓库（Data WareHouse）
③对集中起来的海量数据集，进行专业统计，从中挖掘对企业决策有价值的新机会——OLAP（联机事务分析）和数据挖掘（Data Mining）的要求。

2、工具介绍
体系架构中包括：终端用户查询和报告工具、OLAP工具、数据挖掘（Data Mining）软件、数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart）产品、联机分析处理 (OLAP) 等工具。
1）、终端用户查询和报告工具。
专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适应于专业人士的成品报告生成工具。
2）、数据预处理(STL-数据抽取、转换、装载)
从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图。
3）、OLAP工具。
提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。OLAP也被称为多维分析。
4）、数据挖掘（Data Mining）软件。
使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。
5）、数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart）产品。
包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型。
6）、联机分析处理 (OLAP) 。
OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

其中核心技术在于数据预处理、数据仓库的建立（DW）、数据挖掘（DM）和联机分析处理（OLAP）三个部分。