天善微軟BI培訓課程V120ppt課件

1、專注商業(yè)智能和數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化天善微軟BI培訓課程：744711023講師：梁勇課程引見概念引見運用現(xiàn)狀技術引見目 錄 Contents微軟BI 開發(fā).Day 1Day 1Day 1課程引見-學習體系.Day 1Day 1Day 1課程引見-課程方案Day 1 (課程簡介)Day 2 （數(shù)據(jù)倉庫）Day3 （BI應用 BI職業(yè)發(fā)展）Day 4 （ETL）1、天善 網(wǎng)絡授課培訓詳細 (整個培訓的內容、過程、案例以及注意事項等介紹)2、天善微軟BI課程詳細安排3、微軟BI所需要的環(huán)境安裝4、BI基礎知識講解、BI方法論實施講解2013-7-131、數(shù)據(jù)倉庫的概念與發(fā)展2、數(shù)據(jù)倉庫相關技術和概念（維度

2、表、事實表等）3、數(shù)據(jù)倉庫架構與模型（星形模型、雪花模型等各主題和模塊的設計等）4、數(shù)據(jù)倉庫整體方案講解與實現(xiàn)（構建數(shù)據(jù)倉庫五步法）5、數(shù)據(jù)倉庫設計思想（父子維、緩慢變化維等處理）6、PowerDesigner進行數(shù)據(jù)倉庫建模的開發(fā)，概念型模型、物理型模型設計開發(fā)與應用7、天善數(shù)據(jù)倉庫課堂案例講解與實現(xiàn)2013-7-141、現(xiàn)代企業(yè)BI市場需求概述 2、BI在國內行業(yè)性特點、BI項目實施概論3、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)案例分析4、零售行業(yè)、服裝行業(yè)、汽車行業(yè)、電信行業(yè)、銀行行業(yè)等行業(yè)案例分析5、職位規(guī)劃介紹、職業(yè)發(fā)展和 行業(yè)選擇建議2013-7-21 (周劍)1、ETL概述(數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉換、數(shù)據(jù)加載)2

3、、SSIS簡介(控制流介紹、數(shù)據(jù)流介紹)3、控制流任務組件詳解(循環(huán)容器、執(zhí)行SQL任務、序列容器等控件)4、數(shù)據(jù)流任務組件詳解(源、目標、轉換、查找、排序等控件使用)5、天善SSIS課堂案例的講解與實現(xiàn)2013-7-28.Day 1Day 1Day 1課程引見-課程方案Day5 （SSAS）Day6 (SSRS、MDX)Day7 （集成、性能優(yōu)化）Day8 (總結、溫故而知新)1、多維數(shù)據(jù)集概述(應用、分析方法)2、SSAS簡介(數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)源視圖、多維數(shù)據(jù)集、維度、角色等介紹)3、數(shù)據(jù)源視圖詳解(關系圖組織架構講解、關系表設計、新增表、修改表等設計)4、維度的設計（時間維度、父子維度、屬性

4、、屬性關系、層次結構等設計講解）5、Cube的設計（度量值組表、度量值、聚合設計、維度設計、維度用法、計算成員、分區(qū)、聚合等應用講解）6、天善SSAS課堂案例的講解與實現(xiàn)2013-8-41、報表概述(報表組成、中國式報表介紹)2、MDX的語法與應用(元組，切片，切塊、計算成員、集、軸等介紹)3、MDX函數(shù)講解（成員函數(shù)FirstChild、FirstSibling、ParallelPeriod、Parent、PrevMember等常用函數(shù)講解 ； 數(shù)值函數(shù)iif,Sum,Rank等常用函數(shù)講解）4、SSRS 的設計（矩陣、餅圖、柱狀圖、折線圖等應用；預警功能，指標功能等小知識講解）5、天善SS

5、RS 課堂案例的講解與實現(xiàn)2013-8-111、SSRS報表與Web集成講解 (集成通用性、權限控制、數(shù)據(jù)控制、發(fā)布)2、數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化之索引，索引碎片，統(tǒng)計信息，調優(yōu)等內容講解3、數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化工具之數(shù)據(jù)基本對象、索引優(yōu)化、阻塞、異步數(shù)據(jù)傳輸、文件組分區(qū)、分區(qū)函數(shù)分區(qū)、SQL郵件等功能講解4、數(shù)據(jù)庫 性能優(yōu)化 獨家分享、經(jīng)驗分享。2013-8-181、重要知識點的回顧總結(包配置、日志處理、時間戳增量更新講解、SSIS發(fā)布和遷移、SSAS發(fā)布和遷移、SSRS發(fā)布和遷移)2、項目經(jīng)驗分享3、BI面試經(jīng)驗分享匯總（尤其針對應屆生）2013-8-25.Day 1Day 1Day 1課程引見-案例引

6、見目的 量值 維度 .概念引見.商業(yè)智能Business Intelligence，BI，又稱商業(yè)智慧或商務智能，指用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術、聯(lián)機分析處置技術、數(shù)據(jù)發(fā)掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術進展數(shù)據(jù)分析以實現(xiàn)商業(yè)價值。數(shù)據(jù)倉庫Data Warehouse，DW數(shù)據(jù)倉庫之父比爾恩門Bill Inmon在1991年出版一書中所提出的定義被廣泛接受，數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的Subject Oriented、集成的Integrate、相對穩(wěn)定的Non-Volatile、反映歷史變化Time Variant的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。聯(lián)機分析處置 (On-Line Analytical Processing， OL

7、AP)支持復雜的分析操作、偏重決策支持，提供多維的概念視圖數(shù)據(jù)發(fā)掘 Data mining， DM又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)Knowledge Discover in Database，KDD，是目前人工智能和數(shù)據(jù)庫領域研討的熱點問題，所謂數(shù)據(jù)發(fā)掘是指從數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)中提示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程.BI 從數(shù)據(jù)到信息.運用現(xiàn)狀.商業(yè)智能運用領域商業(yè)智能是一種整體化的處理方案，他可以協(xié)助企業(yè)做出明智的業(yè)務運營決策，而根據(jù)那么是企業(yè)內部的各種數(shù)據(jù)，例如訂單、庫存、買賣賬目、客戶和供應商資料、行業(yè)數(shù)據(jù)和競爭對手信息等等。商業(yè)智能其實是一種將企業(yè)信息數(shù)據(jù)轉化為決策的重要工具。商

8、業(yè)智能的運用是需求一定的根底的。實施商業(yè)智能的企業(yè)至少應該具備以下幾個條件：用戶的數(shù)據(jù)已到達一定的規(guī)模；用戶面臨猛烈的市場競爭：用戶在IT方面的資金能得到保證。滿足以上幾點的行業(yè)集中在重要的政府機構如財務、稅務、審計、工商、海關等、零售業(yè)連鎖店、網(wǎng)上零售等、大型現(xiàn)代化的制造業(yè)如寶鋼、上汽集團等、金融包括銀行、證券、保險等、電信業(yè)如中國電信、中國網(wǎng)通、中國挪動等、能源業(yè)電力、運輸?shù)?，這也是目前國內急需求數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能技術來提升企業(yè)競爭力的主要行業(yè)。金融、電信行業(yè)是BI運用最集中的行業(yè)，約占40%的市場分額，保險、能源、煙草、政務行業(yè)約占30%的市場份額，制造、零售行業(yè)約占30%的市場份額，是

9、BI運用最具潛力的行業(yè)。金融：隨著國內五大商業(yè)銀行的信息化不斷開展，在BI 領域投資穩(wěn)步增長，每年均有大量的BI 需求，其中BI 曾經(jīng)不僅局限于高層管理者的決策，操作型BI 運用越來越廣泛，尤其是信貸評審領域。中小型銀行BI需求也不斷涌現(xiàn)，未來將是金融行業(yè)BI市場的主要增長點。電信：電信行業(yè)信息化程度很高，對信息化依賴很強，積累了大量的數(shù)據(jù)，具有實施商業(yè)智能工程的根底條件和資金實力。電信行業(yè)對于BI 深化運用是最盼望的，在話費套餐設置、客戶潛力分析等都需求數(shù)據(jù)發(fā)掘技術來提供決策根據(jù).開展趨勢挪動商業(yè)智能商業(yè)智能系統(tǒng)會把大量數(shù)據(jù)轉變成可視化方式如圖形和表格，以便運用者詳細深化地分析潛在商業(yè)趨勢。

10、因此假設為這種分析賦予挪動性通常利用功能強大的智能終端，許多公司就能與客戶和商業(yè)協(xié)作同伴進展實時互動，從而改善效力、提高任務效率。SaaS BI將得到快速開展SaaS是基于互聯(lián)網(wǎng)提供軟件效力的軟件運用方式，企業(yè)根據(jù)實踐需求，從SaaS提供商租賃軟件效力。SaaS 方式在CRM 領域獲得了勝利，不論是國外還是國內具有成熟的產(chǎn)品，并獲得了不錯的收益。SAAS 在BI領域的運用的挑戰(zhàn)是運用于互聯(lián)網(wǎng)上的SAAS軟件無法處置BI所需的海量數(shù)據(jù)。商業(yè)智能日漸與業(yè)務交融業(yè)務分析作為商業(yè)智能領域中最貼近業(yè)務的層面，在2021年成為業(yè)界關注的重點，不論是SAP還是IBM，都將業(yè)務分析作為今年的業(yè)務開展重點。企業(yè)

11、希望由BI系統(tǒng)帶來的透明度和洞察力可以協(xié)助企業(yè)降低本錢，提高消費率和業(yè)務矯捷性。經(jīng)過商業(yè)智能，企業(yè)能更明晰更深化的了解包括公司管理、利潤分析、市場競爭、財務情況等信息，而未來商業(yè)智能的這種特性還將繼續(xù)加強。操作型BI運用得到開展目前商業(yè)智能技術不僅僅運用于企業(yè)高層管理者的決策分析，越來越多的商業(yè)智能分析結果正被用于普通員工的日常任務流程中，直接推進業(yè)務的執(zhí)行。例如：在家樂福購物時，收銀員曾經(jīng)可以根據(jù)顧客的購物籃進展產(chǎn)品引薦。.開展趨勢數(shù)據(jù)集成運用得到注重在一些大型企業(yè)中往往有幾十個甚至幾百個信息系統(tǒng)，將這些數(shù)據(jù)整合到數(shù)據(jù)倉庫中，普通采取ETL 工具抽取多個廠商數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，有些甚至還包含非構造

12、化數(shù)據(jù),例如XML、EXCEL、文本等。這些數(shù)據(jù)往往需求加工和整理放入ODS中間庫，最后以規(guī)范、規(guī)范的格式存儲到數(shù)據(jù)倉庫。在這個數(shù)據(jù)集成的過程中，要做到系統(tǒng)兼容性好、開發(fā)效率高、處置性能好，而且可以捕捉數(shù)據(jù)的變化處置增量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集成是建立適用的數(shù)據(jù)倉庫的關鍵，而且數(shù)據(jù)集成的過程占商業(yè)智能運用中一半以上的任務量，因此越是大型企業(yè)越是注重數(shù)據(jù)集成。 中小企業(yè)BI運用逐漸擴展市場份額中國中小企業(yè)逐漸呈現(xiàn)對管理軟件旺盛的需求態(tài)勢，很多廠商發(fā)布了專門針對中小企業(yè)的BI套件，例如Cognos Express等。中小企業(yè)在實施ERP、CRM產(chǎn)品后，必將運用商業(yè)智能，中小企業(yè)市場是BI運用非常重要的組成部分

13、。BI企業(yè)將在壟斷中不斷新生中國商業(yè)智能市場兩極競爭趨勢日益加劇。在高端市場，由國際廠商壟斷與競爭的局面是2021 年的主流，其中IBM、Oracle、SAP、Microsoft 擁有完好的BI 產(chǎn)品線，將占據(jù)70%以上的市場份額。剩余的30%市場將由其他外資企業(yè)和國內企業(yè)分享。隨著國內企業(yè)的生長與并購，國內廠商的實力不斷壯大，但是主要集中于中低端市場，在2021年優(yōu)秀的國產(chǎn)BI產(chǎn)品將開場不斷向四大國際廠商發(fā)起挑戰(zhàn)，但是競爭的過程將是極其漫長的。.商業(yè)智能主要廠商1 國際BI廠商，如BO公司SAP、Hyperion公司(Oracle)、微軟公司、SAS公司等。這些國際廠商的品牌與規(guī)模優(yōu)勢非常突

14、出，是國內大部分BI廠商難以與之匹敵的。2 起步比較早的國內BI 廠商，如菲奈特(成立于1995 年10 月，從1997 年開場進入BI領域)、先進數(shù)通公司(成立于2000 年)、吉貝克公司(成立于2002 年)等。這些國內BI廠商憑仗外鄉(xiāng)化的優(yōu)勢以及對國內BI 用戶所需求的運用的獨特見解，也在國內的BI市場上占有超越30的市場份額。3 非專業(yè)BI 廠商，主要有以下幾類：一、從事某些行業(yè)中心業(yè)務系統(tǒng)建立的公司；二、從事系統(tǒng)集成的公司；三、從事專業(yè)財務系統(tǒng)及個別ERP 廠商。廠商產(chǎn)品及簡介IBMDB2 以及Cognos、SPSS、DataStage，覆蓋BI全部領域。數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品結合了DB2數(shù)據(jù)

15、服務器的長處和IBM的商業(yè)智能基礎設施，集成了用于倉庫管理、數(shù)據(jù)轉換、數(shù)據(jù)挖掘以及OLAP分析和報告的核心組件，提供了一套基于可視數(shù)據(jù)倉庫的商業(yè)智能解決方案。OracleOracle、Hyperion，覆蓋BI全部領域，數(shù)據(jù)挖掘領域有待加強。數(shù)據(jù)倉庫解決方案包含了業(yè)界領先的數(shù)據(jù)庫平臺、開發(fā)工具和應用系統(tǒng)，能夠提供一系列的數(shù)據(jù)倉庫工具集和服務，具有多用戶數(shù)據(jù)倉庫管理能力，多種分區(qū)方式，較強的與OLAP工具的交互能力及快速和便捷的數(shù)據(jù)移動機制等特性。SAPBusiness Objects、Crystal Reports，主要是OLAP和報表領域。Sybase（SAP）提供了稱為Warehouse

16、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 Objects（SAP）是集查詢、報表和OLAP技術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，支持多種數(shù)據(jù)庫，同時它還支持基于Web瀏覽器的查詢、報表和分析決策。MicrosoftSQL Server ，覆蓋BI全部領域，適合中小型企業(yè)，性價比高。它提供了三大服務和一個工具來實現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的整合，為用戶提供了可用于構建典型和創(chuàng)新的分析應用程序所需的各種特性、工具和功能，可以實現(xiàn)建模、ETL、建立查詢分析或圖表

17、、定制KPI、建立報表和構造數(shù)據(jù)挖掘應用及發(fā)布等功能。TeradataTeradata，主要是數(shù)據(jù)倉庫領域。它提出了可擴展數(shù)據(jù)倉庫基本架構，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，主要運行在基于Unix操作系統(tǒng)平臺的NCR硬件設備上。SASSAS，數(shù)據(jù)挖掘領域領先。SAS公司的數(shù)據(jù)倉庫解決方案是一個由30多個專用模塊構成的架構體系，適應于對企業(yè)級的數(shù)據(jù)進行重新整合，支持多維、快速查詢，提供服務于OLAP操作和決策支持的數(shù)據(jù)采集、管理、處理和展現(xiàn)功能。國內其他菲奈特（BI office）、和勤（Hinge）、奧威智動（Power-BI）、科加諾（QlikView

18、）、尚南（BlueQuery），潤乾、探智（Trinity）。.技術引見.BI根本框架數(shù)據(jù)倉庫 OLAP統(tǒng)計報表即席查詢決策支持業(yè)務支持 企業(yè)信息門戶管理支持信息展現(xiàn)層運用分析層數(shù)據(jù)效力層經(jīng)銷商上傳數(shù)據(jù)業(yè)務系統(tǒng)外部數(shù)據(jù)源ETL.面向主題的集成的相對穩(wěn)定的隨時間變化的數(shù)據(jù)倉庫定義. 商業(yè)智能的中心內容是從許多來自企業(yè)不同的業(yè)務處置系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分布的、異構的源數(shù)據(jù)中，提取出有用的數(shù)據(jù)，進展清理以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過抽取Extraction、轉換Transformation和裝載Load，即ETL過程本質上是樣本提取的過程，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

19、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)進展分析和處置，構成信息，甚至進一步把信息提煉出輔助決策的知識，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。ETL技術概念.目的：數(shù)據(jù)信息 轉化為商務價值方法：轉儲、監(jiān)控、分析和展現(xiàn)海量數(shù)據(jù)過程：數(shù)據(jù)信息分析提煉知識指點決策落實行動發(fā)明價值ETL過程.(Multi Dimensional Database,MDD)可以簡單地了解為：將數(shù)據(jù)存放在一個n維數(shù)組中，而不是像關系數(shù)據(jù)庫那樣以記錄的方式存放。因此它存在大量稀疏矩陣，人們可以經(jīng)過多維視圖來察看數(shù)據(jù)。多維數(shù)據(jù)庫添加了一個時間維，與關系數(shù)據(jù)庫相比，它的優(yōu)勢在于可以提高數(shù)據(jù)處置速度，加快反響時間，提高查詢效率。多維數(shù)據(jù)庫. PowerDesignerSqlServer Integration ServiceSqlServer Analysis Servi