目前，越來越多的企業開始使用商業智能BI軟件，用于整合企業中已有的各種數據，根據不同的需要對這些數據進行處理和分析，并迅速、準確地形成分析報告，為企業決策提供數據支持，幫助企業做出明智的商業決策。下面就由小編為您帶來商業智能技術的相關介紹。下面就有小編為您帶來商業智能技術的相關介紹。

數聚大數據BI

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  一、商業智能技術：數據倉庫

   DataWarehouse是一種語義一致的數據存儲，它是指從多個數據源中收集的信息，這些信息以一致的存儲方式被保存下來。

   它的特點是面向主題的、綜合的、時間相關的、不可修改的數據集合。執行BI首先要從企業內部和外部收集各種數據源，例如CRM、SCM、ERP系統和其他應用系統，進行轉換和合并，因此需要數據倉庫和數據集市技術的支持。

  二、 商業智能技術：ETL系統的數據處理

   ETL的英文全名是“擴展(提取)”、“轉移(轉移)”和“裝入”。抽樣調查主要針對各個業務系統和不同服務器上分散的數據，充分了解數據定義，規劃所需的數據源和數據定義，制定可操作的數據源，制定增量抽樣調查和漸變抽樣調查規則。

   變換是指對數據進行清理、合并、拆分、加工、數據邏輯計算等處理的過程，通常都按照一定的業務邏輯規則進行計算，最終轉換為符合業務模型、分析模型規范的數據。加載主要是把轉換過的數據加載到數據倉庫中，通過數據庫直連的方式對數據進行加載，能夠充分體現效率。

   其目的是把企業內部分散、零散、標準不一的數據整合起來，為企業決策提供分析依據。ETL是實現BI的基礎，因為它可以確保數據的質量和正確性。假如品質有問題，最后的報告做得也不對。

商業智能技術

三、 商業智能技術：在線分析處理(OLAP)

   在線分析處理OLAP是一種軟件技術，它能讓分析者快速、一致、交互式地觀察各方面的信息，從而達到深入了解數據的目的。

   它具有鉆孔、鉆孔下部、切片、切割和旋轉5種基本功能。現代的OLAP系統一般以數據倉庫為基礎，即從數據倉庫中提取詳細數據的一個子集，然后將子集中的數據集合存儲到OLAP內存中，供前端分析工具讀取。

   OLAP是商務智能BI軟件的核心技術，它可以在使用多維數據模型的數據倉庫或數據集市上實現，充分發揮OLAP在線分析的功能和特點。

四、商業智能技術：數據挖掘

   數據庫中的知識發現就是數據挖掘，是從數據中提取出具有潛在實用價值的、有效的、新穎的、易于理解的知識模式的高級過程。

   數據采掘技術是以企業擁有的大量數據為對象，通過對數據進行抽取、轉換、裝入等數據處理方法，發現數據的關聯和趨勢，尋找其商業規律和商業模式，將多維數據集數據存儲到關系數據庫中。數據元數據存儲為標準化的XML格式，并提供數據提取接口。

   其中在線分析處理OLAP主要關注與用戶的交互、快速響應和多維數據提供，而數據挖掘主要關注自動發現隱藏在數據中的模式和有用信息。

   這四項核心商業智能技術是一個完整的商業智能BI軟件所必需的。  當前市場上的商務智能BI軟件不計其數，它們所具備的功能也各不相同，但一個好的商務智能BI軟件所涉及的核心商業智能技術卻是相同的。只要有下列核心商業智能技術，就可以稱其為完整的商務智能BI軟件。 以上就是小編為您介紹的商業智能技術有哪些，希望對您有所幫助。