商業智能BI的主要四個技術有哪些？
商業智能系統涉及到以下四種核心技術：數據倉庫、數據獲取、聯機分析處理(OLAP)、數據挖掘。
| 問題解答
商業智能BI的主要四個技術有哪些？
對于企業商業智能系統建立的層面，構建一個完整的商業智能系統涉及到以下四種核心技術：
1. 數據倉庫。
數據倉庫是面向主題的、集成的、相對穩定的、連續的數據集合，用以支持經營管理中的決策制定過程，是商業智能的基礎。數據倉庫能夠從容量龐大的業務處理型數據庫中抽取數據，處理、轉換為新的存儲格式。
2. 數據獲取。
數據獲取負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取加載到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。BI-Pilot的數據獲取的方式將采用ELT的方案來實現，ELT僅抽取和裝載數據，跳過了轉換過程。可以在短時間內抽取和加載海量數據，提高ELT數據量和縮短抽取/加載時間窗口。針對數據的清洗和轉換將在數據倉庫中完成。
3. 聯機分析處理(OLAP)。
Bi-Pilot分析服務器是用于聯機分析處理(OLAP)的中間服務器，提供了對數據倉庫數據的快速訪問。通過在多維結構中對數據倉庫中的數據進行提取、匯總、組織和存儲，可以對最終用戶查詢做出快速響應。Bi-Pilot分析服務器可以構造用于分析的數據多維數據集，同時還提供對多維數據集信息的快速客戶端訪問。Bi-Pilot分析服務器將數據倉庫中的數據組織成包含預先計算聚合數據的多維數據集，以便為復雜的分析查詢提供快速的結果。
4. 數據挖掘。
數據挖掘即數據庫中的知識發現，是一個在數據中提取出有效的、新穎的、有潛在實用價值和易于理解知識模式的高級過程。數據挖掘技術以企業擁有的大量數據為對象，通過抽取、轉換、裝載等數據處理方法，發現數據的關聯與趨勢，探尋出其中的業務規律和模式，在關系數據庫中存儲多維數據集數據。以標準化XML格式的形式存儲數據元數據，提供數據抽取接口。
| 拓展閱讀
商業智能BI四大應用領域：
1. 客戶分類和特點分析
2. 市場營銷策略分析
3. 經營成本與收入分析
4. 行為分析和預防
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