升藍商業智能系統簡介

商業智能也稱作BI，是英文單詞Business Intelligence的縮寫。商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這裡所談的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商等來自企業所處行業和競爭對手的數據以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策，既可以是操作層的，也可以是戰術層和戰略層的決策。為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、聯機分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是什麼新技術，它只是數據倉庫、OLAP和數據挖掘等技術的綜合運用。

商業智能定義為下列軟件工具的集合：

• 終端用戶查詢和報告工具。專門用來支持初級用戶的原始數據訪問，不包括適應於專業人士的成品報告生成工具。
• OLAP工具。提供多維數據管理環境，其典型的應用是對商業問題的建模與商業數據分析。OLAP也被稱為多維分析。
• 數據挖掘（Data Mining）軟件。使用諸如神經網絡、規則歸納等技術，用來發現數據之間的關係，做出基於數據的推斷。
• 數據倉庫（Data Warehouse）和數據集市（Data Mart）產品。包括數據轉換、管理和存取等方面的預配置軟件，通常還包括一些業務模型，如財務分析模型。
• 聯機分析處理 (OLAP) 的概念最早是由關係數據庫之父E.F.Codd於1993年提出的，他同時提出了關於OLAP的12條準則。OLAP的提出引起了很大的反響，OLAP作為一類產品同聯機事務處理 (OLTP) 明顯區分開來。

當今的數據處理大致可以分成兩大類：聯機事務處理OLTP（On-Line Transaction Processing）、聯機分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是傳統的關係型數據庫的主要應用，主要是基本的、日常的事務處理，例如銀行交易。OLAP是數據倉庫系統的主要應用，支持複雜的分析操作，側重決策支持，並且提供直觀易懂的查詢結果。

OLAP是使分析人員、管理人員或執行人員能夠從多角度對信息進行快速、一致、交互地存取，從而獲得對數據的更深入瞭解的一類軟件技術。OLAP的目標是滿足決策支持或者滿足在多維環境下特定的查詢和報表需求，它的技術核心是"維"這個概念。

「維」是人們觀察客觀世界的角度，是一種高層次的類型劃分。「維」一般包含著層次關係,這種層次關係有時會相當複雜。通過把一個實體的多項重要的屬性定義為多個維(dimension)，使用戶能對不同維上的數據進行比較。因此OLAP也可以說是多維數據分析工具的集合。

OLAP的基本多維分析操作有鑽取（roll up和drill down）、切片（slice）和切塊（dice）、以及旋轉（pivot）、drill across、drill through等。

鑽取是改變維的層次，變換分析的粒度。它包括向上鑽取（roll up）和向下鑽取（drill down）。roll up是在某一維上將低層次的細節數據概括到高層次的匯總數據，或者減少維數；而drill down則相反，它從匯總數據深入到細節數據進行觀察或增加新維。

切片和切塊是在一部分維上選定值後，關心度量數據在剩餘維上的分佈。如果剩餘的維只有兩個，則是切片；如果有三個，則是切塊。

旋轉是變換維的方向，即在表格中重新安排維的放置（例如行列互換）。

OLAP有多種實現方法，根據存儲數據的方式不同可以分為ROLAP、MOLAP、HOLAP。

ROLAP表示基於關係數據庫的OLAP實現（Relational OLAP）。以關係數據庫為核心，以關係型結構進行多維數據的表示和存儲。ROLAP將多維數據庫的多維結構劃分為兩類表：一類是事實表，用來存儲數據和維關鍵字；另一類是維表，即對每個維至少使用一個表來存放維的層次、成員類別等維的描述信息。維表和事實表通過主關鍵字和外關鍵字聯繫在一起,形成了「星型模式」。對於層次複雜的維，為避免冗餘數據佔用過大的存儲空間，可以使用多個表來描述，這種星型模式的擴展稱為「雪花模式」。

MOLAP表示基於多維數據組織的OLAP實現（Multidimensional OLAP）。以多維數據組織方式為核心，也就是說，MOLAP使用多維數組存儲數據。多維數據在存儲中將形成「立方塊（Cube）」的結構，在MOLAP中對「立方塊」的「旋轉」、「切塊」、「切片」是產生多維數據報表的主要技術。

HOLAP表示基於混合數據組織的OLAP實現（Hybrid OLAP）。如低層是關係型的，高層是多維矩陣型的。這種方式具有更好的靈活性。

還有其他的一些實現OLAP的方法，如提供一個專用的SQL Server，對某些存儲模式（如星型、雪片型）提供對SQL查詢的特殊支持。

OLAP工具是針對特定問題的聯機數據訪問與分析。它通過多維的方式對數據進行分析、查詢和報表。維是人們觀察數據的特定角度。例如，一個企業在考慮產品的銷售情況時，通常從時間、地區和產品的不同角度來深入觀察產品的銷售情況。這裡的時間、地區和產品就是維。而這些維的不同組合和所考察的度量指標構成的多維數組則是OLAP分析的基礎，可形式化表示為（維1，維2，……，維n，度量指標），如（地區、時間、產品、銷售額）。多維分析是指對以多維形式組織起來的數據採取切片（Slice）、切塊（Dice）、鑽取（Drill-down和Roll-up）、旋轉（Pivot）等各種分析動作，以求剖析數據，使用戶能從多個角度、多側面地觀察數據庫中的數據，從而深入理解包含在數據中的信息。

主流的商業智能工具包括BO、COGNOS、BRIO。

根據綜合性數據的組織方式的不同，目前常見的OLAP主要有基於多維數據庫的MOLAP及基於關係數據庫的ROLAP兩種。MOLAP是以多維的方式組織和存儲數據，ROLAP則利用現有的關係數據庫技術來模擬多維數據。在數據倉庫應用中，OLAP應用一般是數據倉庫應用的前端工具，同時OLAP工具還可以同數據挖掘工具、統計分析工具配合使用，增強決策分析功能。