BI是什么

 一、BI的定义

    BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。用图解的方式可以理解为下图： 

     这样不难看出，传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，而BI要做的事情是在Data的基础上，让Data产生价值，这个产生价值的过程就是Business Intelligence analyse的过程。
    如何实现Business Intelligence analyse的过程，从技术角度来说，是一个复杂的技术集合，它包含ETL、DW、OLAP、DM等多环节，基本过程可用下图描述。  

      上图流程，简单的说就是把交易系统已经发生过的数据，通过ETL工具抽取到主题明确的数据仓库中，OLAP后生成Cube或报表，透过Portal展现给用户，用户利用这些经过分类（Classification）、聚集（Clustering）、描述和可视化（Description and Visualization）的数据，支持业务决策。  

说明：  

    BI不能产生决策，而是利用BI过程处理后的数据来支持决策。哪么BI所谓的智能到底是什么呢？（理清这个概念，有助于对BI的应用。）BI最终展现给用户的信息就是报表或图视，但它不同于传统的静态报表或图视，它颠覆了传统报表或图视的提供与阅读的方式，产生的数据集合就象玩具“魔方”一样，可以任意快速的旋转组合报表或图视，有力的保障了用户分析数据时操作的简单性、报表或图视直观性及思维的连惯性。

二、BI的诞生   

    随着IT技术的进步，传统的业务交易系统有了长足的发展，已经实现了业务信息化，每一笔业务大数据都记录在数据库中，星转斗移，累积了以TB为计量单位的业务数据记录。也许你会问：这么多数据，占用了很多存储设备，耗费存储成本，却又不经常访问，留着它有什么用处？可以给你肯定的回答,留着这些历史数据意义巨大，挖掘业务的规律、支持决策。  

    典型的案例有“尿片和啤酒”的故事， 尿片和啤酒本来是两样不相干的东西，可是，有人就发现，星期五在超市里购物的，购买尿片的年轻父亲中有30%～40%的人同时购买啤酒。原来，星期五年轻的父亲购买尿片时，还会为自己捎带买啤酒，因为，星期五是各家电视台转播橄榄球赛的时间，于是，超市老板们就把尿片和啤酒捆绑销售获得了巨大成功。  

    这个故事成了一个利用数据挖掘商业价值最大化的神话。 由此看来，非常不关联的两样东西，通过海量的信息数据处理，可以挖掘出它们之间潜在的关联，将这种关联商业化，就会得到意想不到的新业务或新的商业模式。  

    到底该怎样把这些占据大量存储空间的数据的价值挖掘出来，让这些数据从成本的消耗者变成利润的促进者呢？新的数据分析技术由此诞生了，完成了“数据”到“数据价值”转换的环节，同时给这项技术起了一个响亮而又神密的名字“BI”（Business Intelligence）  

三、基本技术   

    BI(Business Intelligence) 是一种运用了数据仓库、在线分析和数据挖掘等技术来处理和分析数据的崭新技术，目的是为企业决策者提供决策支持。这似乎是BI的官方定义，也是广大BI玩家一成不变的宗旨，哪么BI技术涉及了哪些方面呢？从图（2）中，我们不难看出其核心技术中ETL、DW及OLAP。或者说是“数据处理技术”与“数据展现技术”更加容易理解。  

为什么要在操作型数据库和 OLAP 之间加一层“数据仓库”呢？   

    说一千道一万都计算机资源与效能惹的祸，操作型数据库以快速响应业务为主要目标，而OLAP的时候要占用大量的硬件资源，在OLAP的时候，业务操作很难快速响应，无法保证业务的顺利进行，从业务、数据、数据的价值的逻辑来看，没有业务就谈不上OLAP；零星分散的数据一般存在有多个应用，对应多个业务操作型数据库，访问效能极其低下。综合上述资源与效能的问题，最高效的方法就是将数据先整合到数据仓库中，而 由OLAP应用统一从数据仓库里取数，以解决快速响应业务与OLAP的矛盾。但是，多了这么一层，不管ROLAP还是MOLAP都无法查看实时数据，这并不影响BI的应用，90%的BI应用都不要求实时性，允许数据有滞后，这是决策支持系统的应用特点，这个滞后区间就是数据抽取工具工作及OLAP的时间。  

四、数据处理  

    1、ODS，（Operational Data Store）是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征，它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。

    2、ETL，(Extract Transform Load)操作型业务数据库（DB）到数据仓库（DW）的过程称之为ETL，它实现数据的抽取，转换及装载工作。

    抽取：将数据从各种原始的业务系统中读取出来。

    转换：按照预先设计好的规则将抽取得数据进行转换、清洗，以及处理一些冗余、歧义的数据，使本来异构的数据格式能统一起来。
    装载：将转换完的数据按计划增量或全部的导入到数据仓库中。  

    3、DW (Data Warehouse) 数据仓库的官方定义是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合，用于支持管理决策。

数据仓库的特点：  

      1）、面向主题。  

      2）、集成。  

      3）、非易失。  

      4）、时间轴。  

      4、OLAP，（On-Line Analytical Processing）即联机分析处理，是 BI的一种全新的数据封装方式，直接产物是报表或Cube，是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。  

五、数据展现   

    数据查询是最简单的 BI 应用，输出报表是BI最直接的产物，根据数据连接，加工过程及用途，应用模式大致可以分为四种：格式报表；在线分析；数据可视化；数据挖掘。  

    1、格式报表：带格式的数据集合，如：交叉表等。  

    2、在线分析：多维数据集合，如：Cube等。  

    3、数据可视化：信息以尽可能多的形式展现出来，目的是使决策者通过图形这种直观的表现方式迅速获得信息中蕴藏的知识，如柱图，仪表盘等。  

    4、数据挖掘：从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。 中翰软件专注数据治理11年http://www.jobhand.cn/

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