數(shù)據(jù)庫倉庫和BI企業(yè)級技術(shù)ppt課件

1、為什么選擇數(shù)據(jù)倉庫隨著信息化建立的不斷推進(jìn)，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。必需合文科學(xué)的運(yùn)用這些數(shù)據(jù)，為業(yè)務(wù)決策提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持。簡單的報表運(yùn)用曾經(jīng)無法滿足需求，因此需求運(yùn)用更強(qiáng)大數(shù)據(jù)倉庫及其相關(guān)運(yùn)用。平臺作為財政數(shù)據(jù)平臺有著規(guī)范化的存儲構(gòu)造和全面多樣的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，可以作為財政數(shù)據(jù)倉庫的可靠數(shù)據(jù)來源。.數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫、商業(yè)智能(BI)的概念數(shù)據(jù)倉庫、商業(yè)智能(BI)的體系構(gòu)造主流數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品對比分析實(shí)例引見.數(shù)據(jù)倉庫概念歷史 數(shù)據(jù)倉庫概念始于上世紀(jì)80年代中期，初次出現(xiàn)是在被譽(yù)為“數(shù)據(jù)倉庫之父William H . Inmon的一書中。定義 數(shù)據(jù)倉庫是在管理和決策中面向主題的、集成的、隨時間變化的、相

2、對穩(wěn)定的數(shù)據(jù)集合按技術(shù)劃分 抽取、存儲與管理、數(shù)據(jù)的表現(xiàn)決策支持系統(tǒng)(DSS, Decision Support System) 準(zhǔn)確、平安、可靠地取出數(shù)據(jù)，經(jīng)過加工轉(zhuǎn)換成有規(guī)律信息之后，再供管理人員進(jìn)展分析運(yùn)用。.商業(yè)智能的概念BI 商業(yè)智能的中心內(nèi)容是從業(yè)務(wù)處置系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中，提取出有用的數(shù)據(jù)，進(jìn)展清理以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過抽取Extraction、轉(zhuǎn)換Transformation和裝載Load，即ETL 過程，整合到一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫里，從而得到企業(yè)信息的一個全局視圖，在此根底上利用適宜的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)發(fā)掘工具等對數(shù)據(jù)倉庫里的數(shù)據(jù)進(jìn)展分析和處置，構(gòu)成信息，甚至進(jìn)一步把信息提煉

3、出輔助決策的知識，最后把知識呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過程提供支持。.商業(yè)智能的概念BI.傳統(tǒng)的決策方式.商業(yè)智能環(huán)境下的決策流程.數(shù)據(jù)倉庫與商業(yè)智能關(guān)系 數(shù)據(jù)倉庫是商業(yè)智能的根底。數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫從概念上更多地偏重在對各類信息的整合任務(wù)，包括了數(shù)據(jù)的遷移，數(shù)據(jù)的組織和存儲，數(shù)據(jù)的管理與維護(hù)這些我們平常稱之為后臺的根底性的數(shù)據(jù)預(yù)備任務(wù)。商業(yè)智能 商業(yè)智能那么偏重在數(shù)據(jù)查詢和報告、多維/聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)發(fā)掘和數(shù)據(jù)可視化工具這些平常稱之為所謂前臺的數(shù)據(jù)運(yùn)用方面，其中數(shù)據(jù)發(fā)掘是商業(yè)智能中比較高層次的一種運(yùn)用。.數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫、商業(yè)智能(BI)的概念數(shù)據(jù)倉庫、商業(yè)智能(BI)的體系構(gòu)造主流數(shù)據(jù)

4、倉庫產(chǎn)品對比分析實(shí)例引見.數(shù)據(jù)倉庫、商業(yè)智能的體系構(gòu)造數(shù)據(jù)源ETL數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市元數(shù)據(jù)OLAP.1.數(shù)據(jù)源平臺數(shù)據(jù)庫外部數(shù)據(jù)格式：txt、excel、dbf等文件格式其它數(shù)據(jù)庫.2、ETLE : Extract 從源數(shù)據(jù)抽取數(shù)據(jù)T : Transform 把抽取的數(shù)據(jù)進(jìn)展轉(zhuǎn)換L : Load 把轉(zhuǎn)換好的數(shù)據(jù)裝載到數(shù)據(jù)倉庫中。.3、數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫的一個目的就是把企業(yè)的信息訪問根底從一種非構(gòu)造化的改動成一種構(gòu)造化、開展中的環(huán)境改動成規(guī)劃良好的環(huán)境。業(yè)務(wù)處置系統(tǒng)是面向運(yùn)用來設(shè)計(jì)的，更準(zhǔn)確地說是面向買賣來設(shè)計(jì)。而數(shù)據(jù)倉庫普通來說是按主題(Subject)來建模, 是面向查詢主題的。.3.數(shù)據(jù)倉庫數(shù)

5、據(jù)倉庫的關(guān)鍵特征星型方式粒度分割.3.數(shù)據(jù)倉庫-關(guān)鍵特征面向主題的subject-oriented集成的integrated時變的time-variant非易失的nonvolatile 數(shù)據(jù)倉庫是一種語義上一致的數(shù)據(jù)存 儲，它充任決策支持?jǐn)?shù)據(jù)模型的物理實(shí)現(xiàn)，并存放業(yè)務(wù)決策所需信息。數(shù)據(jù)倉庫經(jīng)過將異種數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)集成在一同而構(gòu)造，支持構(gòu)造化的和專門的查詢、分析報告和決策。.3.數(shù)據(jù)倉庫-星型方式.3.數(shù)據(jù)倉庫-星型方式.3.數(shù)據(jù)倉庫-粒度 粒度是對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)的匯總程度高低的一個度量，按省級匯總或按市級匯總就是不同的粒度它既影響數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)量的多少，也影響數(shù)據(jù)倉庫所能回答訊問信息的種類

6、。在數(shù)據(jù)倉庫中，多維粒度是必不可少的。由于數(shù)據(jù)倉庫的主要作用是多維分析，因此絕大多數(shù)查詢都基于一定程度的匯總數(shù)據(jù)之上的，只需極少數(shù)查詢涉及到細(xì)節(jié)。.分割 分割，目的在于提高效率。它是將數(shù)據(jù)分散到各自的物理單元中去, 以便能分別獨(dú)立處置，以實(shí)現(xiàn)查詢操作的并行。有許多數(shù)據(jù)分割的規(guī)范可供參考:如時間、地域、業(yè)務(wù)領(lǐng)域等等,也可以是其組合。普通而言,分割規(guī)范總應(yīng)包括一些能讓它非常自然而且分割均勻的工程，例如時間項(xiàng)。.4、數(shù)據(jù)集市 數(shù)據(jù)集市分兩種，獨(dú)立的數(shù)據(jù)集市Independent Data Mart和從屬的數(shù)據(jù)集市Dependent Data Mart。.兩種數(shù)據(jù)集市對比對比優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)從屬數(shù)據(jù)集市 保證

7、數(shù)據(jù)一致性；架構(gòu)比較理想，可擴(kuò)展能力強(qiáng)依賴與中心數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)施；實(shí)施周期長；實(shí)施成本高；獨(dú)立數(shù)據(jù)集市實(shí)施周期短；實(shí)施成本低；沒有消除信息分割；可擴(kuò)展能力弱；后期整合困難。財政領(lǐng)域運(yùn)用在平臺實(shí)施的根底上以從屬數(shù)據(jù)集市為主。.5.元數(shù)據(jù)(Meta-data) 定義: “關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，是描畫和管理數(shù)據(jù)倉庫本身內(nèi)容對象、用來表示數(shù)據(jù)項(xiàng)的意義及其在系統(tǒng)各組成部件之間的關(guān)系的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫的元數(shù)據(jù)包括：1數(shù)據(jù)資源：包括各個數(shù)據(jù)源的模型，描畫源數(shù)據(jù)表字段屬性及業(yè)務(wù)含義，源數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉庫的映射關(guān)系；2數(shù)據(jù)組織：數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市表的構(gòu)造、屬性及業(yè)務(wù)含義，多維構(gòu)造等；3數(shù)據(jù)運(yùn)用：查詢與報表輸出格式描畫、OLA

8、P、數(shù)據(jù)發(fā)掘等的數(shù)據(jù)模型的信息展現(xiàn)、商業(yè)術(shù)語；4數(shù)據(jù)管理：這里包括數(shù)據(jù)倉庫過程以及數(shù)據(jù)倉庫操作結(jié)果的模型，包括描畫數(shù)據(jù)抽取和清洗規(guī)那么、數(shù)據(jù)加載控制、暫時表構(gòu)造、用途和運(yùn)用情況、數(shù)據(jù)匯總控制。.5.元數(shù)據(jù)類型業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù) 用業(yè)務(wù)稱號、定義、描畫和別名來表示數(shù)據(jù)倉庫和業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的各種屬性，直接供最終用戶運(yùn)用。業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)使最終用戶可以更好了解、運(yùn)用數(shù)據(jù)倉庫，成為最終用戶在數(shù)據(jù)倉庫中的業(yè)務(wù)信息地圖。技術(shù)元數(shù)據(jù) 技術(shù)元數(shù)據(jù)描畫了源系統(tǒng)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、抽取過程、任務(wù)流、加載戰(zhàn)略以及目的數(shù)據(jù)庫的定義等。用來進(jìn)展影響分析、變化管理、數(shù)據(jù)庫優(yōu)化、義務(wù)調(diào)度和平安管理等。操作元數(shù)據(jù) 操作元數(shù)據(jù)描畫了目的表中的信息，如粒

9、度、創(chuàng)建目的表和索引的信息、刷新時間、記錄數(shù)、按時執(zhí)行義務(wù)的設(shè)置以及有權(quán)訪問數(shù)據(jù)的用戶。操作元數(shù)據(jù)用于數(shù)據(jù)倉庫的維護(hù)和分布。.多維分析OLAPOLAP (On-Line analytical Processing) 在線分析處置切片和切塊(Slice and Dice)鉆取(Drill)旋轉(zhuǎn)(Rotate).6 、OLAP分析是一類軟件技術(shù)分析人員能從多個角度獲得對數(shù)據(jù)的更深化了解特點(diǎn)：快速、一致、交互多維視圖分析數(shù)據(jù)的工具根據(jù)用戶常用的多種分析角度，事先計(jì)算好一些輔助構(gòu)造，以便在查詢時能盡快訪問到所要的匯總數(shù)字，并快速地從一維轉(zhuǎn)變到另一維，將不同角度的信息以數(shù)字、直方圖、餅圖、曲線等等方式展

10、如今用戶面前。.切片和切塊(Slice and Dice)切片取二維數(shù)據(jù)，稱為切片。切塊 取三維數(shù)據(jù)，稱為切塊。.切片和切塊(Slice and Dice).鉆取(Drill) 鉆取包含向下鉆取(Drill-down)和向上鉆取(Drill-up)操作， 鉆取的深度與維所劃分的層次相對應(yīng)。.旋轉(zhuǎn)(Rotate).數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫、商業(yè)智能(BI)的概念數(shù)據(jù)倉庫、商業(yè)智能(BI)的體系構(gòu)造主流數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品對比分析實(shí)例引見.主流數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品對比分析1.數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品引見2.產(chǎn)品支撐技術(shù).主要數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品供應(yīng)商引見OracleIBMMicrosoftSASTeradataSybaseBusiness

11、Objects(SAP).Oracle 引見 Oracle公司的數(shù)據(jù)倉庫處理方案包含了數(shù)據(jù)庫平臺、開發(fā)工具和運(yùn)用系統(tǒng)，可以提供一系列的數(shù)據(jù)倉庫工具集和效力，具有多用戶數(shù)據(jù)倉庫管理才干，多種分區(qū)方式，與OLAP工具的交互才干，及數(shù)據(jù)挪動機(jī)制等特性。Oracle的優(yōu)勢在于大多數(shù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)采用oracle數(shù)據(jù)庫。.IBM 引見 IBM公司的數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品稱為DB2 Data Warehouse Edition，它結(jié)合了DB2數(shù)據(jù)效力器的優(yōu)點(diǎn)和IBM的商業(yè)智能根底設(shè)備，集成了用于倉庫管理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)發(fā)掘以及OLAP分析和報告的中心組件，提供了一套基于可視數(shù)據(jù)倉庫的商業(yè)智能處理方案。IBM的優(yōu)勢在于處理

12、方案比較完善。.Microsoft 引見 微軟的SQL Server提供了三大效力和一個工具來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的整合，為用戶提供了可用于構(gòu)建典型和創(chuàng)新的分析運(yùn)用程序所需的各種特性、工具和功能，可以實(shí)現(xiàn)建模、ETL、建立查詢分析或圖表、定制KPI、建立報表和構(gòu)造數(shù)據(jù)發(fā)掘運(yùn)用及發(fā)布等功能。微軟的優(yōu)勢在于簡單易用。.SAS SAS公司的數(shù)據(jù)倉庫處理方案是一個由30多個公用模塊構(gòu)成的架構(gòu)體系，順應(yīng)于對企業(yè)級的數(shù)據(jù)進(jìn)展重新整合，支持多維、快速查詢，提供效力于OLAP操作和決策支持的數(shù)據(jù)采集、管理、處置和展現(xiàn)功能。SAS優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)發(fā)掘和統(tǒng)計(jì)分析。.Teradata Teradata公司提出了可擴(kuò)展數(shù)據(jù)倉

13、庫根本架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)裝載、數(shù)據(jù)管理和信息訪問幾個部分，是高端數(shù)據(jù)倉庫市場最有力競爭者，主要運(yùn)轉(zhuǎn)在基于Unix操作系統(tǒng)平臺的NCR硬件設(shè)備上,在銀行領(lǐng)域運(yùn)用廣泛。.Sybase 引見 Sybase提供了稱為Warehouse Studio的一整套覆蓋整個數(shù)據(jù)倉庫建立周期的產(chǎn)品包，包括數(shù)據(jù)倉庫的建模、數(shù)據(jù)集成和轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)存儲和管理、元數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)可視化分析等產(chǎn)品。.Business ObjectsSAP 引見 Business Objects是BI工具，集查詢、報表和OLAP技術(shù)為一身的智能決策支持系統(tǒng)，具有較好的查詢和報表功能，提供多維分析技術(shù)，支持多種數(shù)據(jù)庫，同時它還支持基于Web閱讀器的查

14、詢、報表和分析決策。被SAP收買后，目前還沒有完好數(shù)據(jù)倉庫處理方案。.主流數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品對比分析數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品引見支撐技術(shù).數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)1、數(shù)據(jù)庫技術(shù)2、ETL技術(shù)3、OLAP技術(shù)4、報表技術(shù)5、數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù).數(shù)據(jù)庫技術(shù) 數(shù)據(jù)庫技術(shù)是支撐數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的根底技術(shù)。雖然在數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)存儲模型方面，基于數(shù)據(jù)庫技術(shù)而開展的關(guān)系方式的理念曾經(jīng)被顛覆，取而代之是各種各樣的數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型，如星型模型，雪花模型等。然而，在已有的數(shù)據(jù)倉庫實(shí)際中，關(guān)系數(shù)據(jù)庫依然是本質(zhì)的數(shù)據(jù)庫存儲工具，只是將數(shù)據(jù)庫表改稱為了現(xiàn)實(shí)表和維表，將屬性域之間的關(guān)系重新定義為維度，量度，層次，粒度等。.數(shù)據(jù)倉庫后臺數(shù)據(jù)庫比較產(chǎn)品供應(yīng)商數(shù)據(jù)庫產(chǎn)

15、品效率兼容性管理磁盤空間OracleOracle優(yōu)IBMDB2優(yōu)MicrosoftSQL Server優(yōu)SASTeradataTeradata差差SybaseSybase IQ優(yōu)優(yōu)SAP.ETL技術(shù) 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)是集成的、與時間相關(guān)的數(shù)據(jù)集合，ETL作為數(shù)據(jù)倉庫的中心，擔(dān)任將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進(jìn)展抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處置、數(shù)據(jù)發(fā)掘的根底。ETL可以按照一致的規(guī)那么集成并提高數(shù)據(jù)的價值，是擔(dān)任完成數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源向目的數(shù)據(jù)倉庫轉(zhuǎn)化的過程，是實(shí)施數(shù)據(jù)倉庫的重要步驟。要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的自動更新運(yùn)轉(zhuǎn)，ETL技術(shù)是必不可少的關(guān)鍵技術(shù)之一。.產(chǎn)品供應(yīng)

16、商ETL 工具特點(diǎn)OracleOracle Warehouse Builder (OWB)數(shù)據(jù)倉庫組件IBMIBM WebSphere DataStage整個ETL過程提供了一個圖形化的開發(fā)環(huán)境，支持對多種操作數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和維護(hù)，并將其輸入數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)倉庫MicrosoftIntegration Services數(shù)據(jù)倉庫組件SASETL Studio管理ETL流程和建立數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市和OLAP結(jié)構(gòu)的單控制點(diǎn)TeradataETL Automation利用Teradata數(shù)據(jù)庫本身的并行處理能力，通過SQL語句實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，提供對ETL流程的支持，包括前后依賴、執(zhí)行和監(jiān)控等Syb

17、aseData Integration Suite數(shù)據(jù)倉庫組件SAPData Integrator數(shù)據(jù)倉庫組件InformaticaPowerCenter二次開發(fā)、集成和開放性強(qiáng)于其它.OLAP技術(shù) 聯(lián)機(jī)分析處置(OLAP)是針對特定問題的聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)訪問和分析，經(jīng)過對信息進(jìn)展快速、穩(wěn)定、一致和交互式的存取，對數(shù)據(jù)進(jìn)展多層次、多階段的分析處置，以獲得高度歸納的分析結(jié)果。聯(lián)機(jī)事務(wù)處置(OLTP)已不能滿足終端用戶對數(shù)據(jù)庫查詢分析的需求，SQL對大數(shù)據(jù)庫進(jìn)展的簡單查詢也不能滿足用戶分析的需求。用戶的決策分析需求對關(guān)系數(shù)據(jù)庫進(jìn)展大量計(jì)算才干得到結(jié)果，而查詢的結(jié)果并不能滿足決策者提出的需求，由此出現(xiàn)了多維

18、數(shù)據(jù)庫和多維分析的概念。.產(chǎn)品供應(yīng)商OLAP產(chǎn)品OLAP分析工具數(shù)據(jù)庫特點(diǎn)OracleExpress/Discoverer支持DB2，Oracle，SQL Server，Sybase等對自己的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的支持均好于其它數(shù)據(jù)庫，分析工具基于開放的OLE DB標(biāo)準(zhǔn)，可以訪問支持OLE DB標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)立方體IBMCOGNOSMicrosoftAnalysis ServicesSASOLAP ServerTeradata提供了相關(guān)技術(shù)，用于提升運(yùn)行于Teradata數(shù)據(jù)庫上的OLAP應(yīng)用系統(tǒng)的性能SybasePower Dimension標(biāo)準(zhǔn)OLAP API能夠?qū)icrosoft、IBM等OLAP數(shù)

19、據(jù)進(jìn)行劃分、鉆取等處理，兼容第三方報表和展現(xiàn)工具SAPOLAP Intelligence.報表技術(shù) 報表技術(shù)主要是將集成在數(shù)據(jù)模型里的數(shù)據(jù)，按照復(fù)雜的格式、指定行列統(tǒng)計(jì)項(xiàng)，計(jì)算構(gòu)成的特殊表格。普通的簡單報表可以運(yùn)用通用的前臺展現(xiàn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)，而復(fù)雜的報表那么需求運(yùn)用特定的報表技術(shù)。主流的報表技術(shù)都可以靈敏的制定各種報表模版庫和目的庫，并根據(jù)每個區(qū)塊或單元格的需求援用目的，實(shí)現(xiàn)一系列復(fù)雜的符合要求的報表的自動生成。.產(chǎn)品供應(yīng)商報表工具特點(diǎn)OracleOracle Reports提供了自由的數(shù)據(jù)格式方式，可以自動生成個性化字母或矩陣風(fēng)格的布局，包括動態(tài)、數(shù)據(jù)驅(qū)動的圖表IBMCOGNOS覆蓋了各種報表需

20、求，包括管理報表、商業(yè)報表、賬單和發(fā)票等。基于Olap server 實(shí)現(xiàn)查詢分析操作.MicrosoftReporting Services (SSRS)（含）處理組件、一整套可用于創(chuàng)建和管理報表的工具、在自定義應(yīng)用程序中集成和擴(kuò)展數(shù)據(jù)和報表處理的APISASReport Studio功能、性能、二次開發(fā)等方面都還存在著一定的差距TeradataBTEQSybaseInfoMakerSAPCrystal Reports提供了一個完整的企業(yè)報表解決方案Crystal Reports Server，支持通過Web快速便捷的創(chuàng)建、管理和交付報表.數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù) 當(dāng)數(shù)據(jù)積累到一定數(shù)量時，某些潛在聯(lián)絡(luò)、

21、分類、推導(dǎo)結(jié)果和待發(fā)現(xiàn)價值隱藏在其中，可以運(yùn)用數(shù)據(jù)開掘工具協(xié)助發(fā)現(xiàn)這些有價值的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)發(fā)掘就是從海量數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又能夠有用的信息和知識的過程。經(jīng)過數(shù)據(jù)發(fā)掘能找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的信息，實(shí)現(xiàn)用模型來擬合數(shù)據(jù)、探求型數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)驅(qū)動型的發(fā)現(xiàn)，演繹型學(xué)習(xí)等功能。.產(chǎn)品供應(yīng)商挖掘工具特點(diǎn)OracleOracle Data Miner提供圖形用戶界面，通過向?qū)碇笇?dǎo)完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、模型評估和模型評價過程，根據(jù)需要自動生成將數(shù)據(jù)挖掘步驟轉(zhuǎn)換成一個集成的數(shù)據(jù)挖掘/BI應(yīng)用程序所需的代碼IBMIBM Intelligent Miner數(shù)據(jù)集自動生成、關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)、序列規(guī)律發(fā)

22、現(xiàn)、概念性分類和可視化呈現(xiàn)，可以自動實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)發(fā)掘和結(jié)果呈現(xiàn)這一整套數(shù)據(jù)發(fā)掘操作Microsoft數(shù)據(jù)挖掘平臺不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用程序，它支持組織中數(shù)據(jù)的整個開發(fā)生命周期，允許第三方添加自定義算法以支持特定的挖掘需求，支持實(shí)時根據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證。SASSAS Enterprise Miner數(shù)據(jù)挖掘過程簡單流程化，支持關(guān)聯(lián)、聚類、決策樹、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)回歸技術(shù)TeradataTeradata Warehouse Miner將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)整合到數(shù)據(jù)倉庫來簡化數(shù)據(jù)挖掘流程，還可實(shí)現(xiàn)將多家廠商的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)嵌入Teradata企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境中運(yùn)行Sybase

23、無SAP無.數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫、商業(yè)智能(BI)的概念數(shù)據(jù)倉庫、商業(yè)智能(BI)的體系構(gòu)造主流數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品對比分析實(shí)例引見.實(shí)例引見1、數(shù)據(jù)建模2、ETL過程3、Cognos84、與Portal整合.數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)建過程1、數(shù)據(jù)建模2、ETL過程3、Cognos84、與Portal整合.數(shù)據(jù)建模業(yè)務(wù)梳理整理并提取出維度、度量和現(xiàn)實(shí)表建立模型.數(shù)據(jù)建模-業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫構(gòu)造關(guān)系型數(shù)據(jù)庫1.目的表單位代碼功能分類id項(xiàng)目編碼經(jīng)濟(jì)分類id金額001001203010120080101301010120333.00 2.方案表單位代碼功能分類id項(xiàng)目編碼經(jīng)濟(jì)分類id金額00100120301012008010

2400 3.支付表單位代碼功能分類id項(xiàng)目編碼經(jīng)濟(jì)分類id金額0010012030101200801013010101333.00 .模型-星型模型預(yù)算單位 業(yè)務(wù)表現(xiàn)實(shí)表功能分類目的來源資金性質(zhì)業(yè)務(wù)處室目的類型預(yù)算工程支付方式.數(shù)據(jù)建模過程業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫1.目的表單位代碼功能分類id項(xiàng)目編碼經(jīng)濟(jì)分類id金額001001203010120080101301010120333.00 2.方案表單位代碼功能分類id項(xiàng)目編碼經(jīng)濟(jì)分類id金額0010012030101200801013010101444.00 3.支付表單位代碼功能分類id項(xiàng)目編碼經(jīng)濟(jì)分類id金額00100

25、12030101200801013010101333.00 .數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)建過程1、數(shù)據(jù)建模2、ETL過程3、Cognos84、與Portal整合.ETL的本質(zhì)ETL代表抽取(Extract)，轉(zhuǎn)換(Transform)，裝載(Load )，ETL的過程就是數(shù)據(jù)流動的過程，從不同的異構(gòu)數(shù)據(jù)源流向一致的目的數(shù)據(jù)，其間，數(shù)據(jù)的抽取、清洗、轉(zhuǎn)換和裝載構(gòu)成串行或并行的過程 。.數(shù)據(jù)倉庫中ETL的特點(diǎn)數(shù)據(jù)同步ETL周期性的，經(jīng)常性的活動，不是一次性完成的。數(shù)據(jù)量 ETL的數(shù)據(jù)量普通都是宏大的，值得將數(shù)據(jù)流動過程拆分為E、T、L。.工程實(shí)施中ETL的特點(diǎn)實(shí)施時間長整個工程實(shí)施任務(wù)量的60%70%過程復(fù)雜貫穿

26、整個業(yè)務(wù)建模和存儲的整個過程決議工程成敗的關(guān)鍵數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、過程的執(zhí)行勝利與否.ETL設(shè)計(jì)戰(zhàn)略真實(shí)可行的ETL設(shè)計(jì)戰(zhàn)略抽取戰(zhàn)略在數(shù)據(jù)抽取分析時需求對業(yè)務(wù)深化了解不能簡單的了解，哪一個表取不是隨意的、簡單的，一定要了解其中的含義這就需求對業(yè)務(wù)非常的清楚轉(zhuǎn)換戰(zhàn)略將數(shù)據(jù)由原來的格式轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)倉庫格式 。包括數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)匯總計(jì)算、數(shù)據(jù)拼接等等，但這些任務(wù)可以在不同的過程中處置視詳細(xì)情況而定比如可以在數(shù)據(jù)抽取時轉(zhuǎn)換可以在數(shù)據(jù)加載時轉(zhuǎn)換 裝載戰(zhàn)略.維表加載戰(zhàn)略.現(xiàn)實(shí)表加載戰(zhàn)略.援用約束問題.數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)建過程1、數(shù)據(jù)建模2、ETL過程3、Cognos4、與Portal整合.COGNOS主要

27、模塊 Query Studio 查詢：自助報表生成工具 Report Studio 查詢：專有報表構(gòu)筑工具 Analysis Studio 分析：多維數(shù)據(jù)展現(xiàn)工具 Transformer 分析：多維數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)工具 Framework Manager 查詢：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)組織工具.幾個模塊在Cognos體系中的位置 應(yīng)用（Consumer） 專業(yè) （profession）查詢Query StudioReport StudioFramework Manager分析Analysis StudioTransformer.Framework Manager Framework Manager是一個元數(shù)據(jù)建模工具

28、，它運(yùn)用數(shù)據(jù)查詢來獲取數(shù)據(jù)，模型中能包含多個數(shù)據(jù)源的各種物理信息和業(yè)務(wù)信息的元數(shù)據(jù)，以滿足報表顯現(xiàn)和數(shù)據(jù)分析的需求。Framework Manager能根據(jù)業(yè)務(wù)需求創(chuàng)建面向報表的關(guān)系型，或面向OLAP分析和報表的維度化建模關(guān)系型(DMR) 。.Framework Manager任務(wù)流程 Framework Manager將生成的模型發(fā)布到Content Store中，這些模型為Tansformer或前端展現(xiàn)工具提供數(shù)據(jù)效力。.幾個模塊在Cognos體系中的位置 應(yīng)用（Consumer） 專業(yè) （profession）查詢Query StudioReport StudioFramework Ma

29、nager分析Analysis StudioTransformer.Transformer Transformer是Cognos BI的數(shù)據(jù)建模工具，用戶能運(yùn)用它建立一個多數(shù)據(jù)源的多維業(yè)務(wù)模型。在選定了言語、維度、度量和業(yè)務(wù)視圖后，Transformer將以這些條件建立數(shù)據(jù)方pq，這些數(shù)據(jù)方被發(fā)布到Cognos的Content Store中后，前端展現(xiàn)工具，如Analysis Studio等，能圍繞這些PwoerCube進(jìn)展各種OLAP分析。.Transformer的任務(wù)界面.了解Cognos ConnectionCognos Connection 是Cognos8的門戶。Query Stud

30、io，Report Studio 和Analysis Studio的入口都被組織在了這個門戶中。進(jìn)入門戶： /Cognos8在Cognos Connection 門戶中可以： 1創(chuàng)建和運(yùn)轉(zhuǎn)報表 2執(zhí)行管理性義務(wù)，例如調(diào)度報表可以經(jīng)過在文件夾中創(chuàng)建和儲存條目來對Cognos Connection 中的數(shù)據(jù)進(jìn)展組織。.Cognos的任務(wù)區(qū).Query Studio 應(yīng)用（Consumer） 專業(yè) （profession）查詢Query StudioReport StudioFramework Manager分析Analysis StudioTransformer.Query Studio Quer

31、y Studio是業(yè)務(wù)人員即時查詢數(shù)據(jù)的日常工具，此工具普通運(yùn)用直接數(shù)據(jù)源，可以對業(yè)務(wù)系統(tǒng)或數(shù)據(jù)倉庫中的某類或某條明細(xì)信息進(jìn)展檢索，可將這些查詢保管，以供日后再次運(yùn)用。此工具提供了最簡單的非正式的報表功能，報表在設(shè)計(jì)的同時即展現(xiàn)出報表結(jié)果。.進(jìn)入Query Studio在Query Studio中創(chuàng)建報表.Report Studio 應(yīng)用（Consumer） 專業(yè) （profession）查詢Query StudioReport StudioFramework Manager分析Analysis StudioTransformer.Report Studio Report Studio是用來制

32、造更加精細(xì)的專有報表的工具,專有報表的設(shè)計(jì)和運(yùn)轉(zhuǎn)兩個過程是分開的。Report Studio中可以建立列表，交叉表，圖表等各種類型的報表，并能實(shí)現(xiàn)報表的鉆取功能。對于報表的數(shù)據(jù)源，可以設(shè)置復(fù)雜的匯總、過濾、分組、重新計(jì)算等操作。表樣可精細(xì)加工成用戶所需求的款式。.進(jìn)入Report Studio.用Report Studio創(chuàng)建報表.Report Studio交叉表界面.定義交叉表行.定義交叉表列.定義交叉表度量.交叉表運(yùn)轉(zhuǎn)效果.表樣一：預(yù)算目的執(zhí)行情況表.表樣二：用款方案執(zhí)行情況表.表樣三：預(yù)算支出情況表.圖表結(jié)合報表第一步 先制定相應(yīng)的交叉表第二步 插入圖.圖表結(jié)合報表.表樣四：部門月度方案.表樣五：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對比.表樣六：業(yè)務(wù)目的對比.Analysis Studio 應(yīng)用（Consumer） 專業(yè) （profession）查詢Query StudioReport StudioFramework Manager分析Analysis StudioTransformer.什么是Anal