商业智能BI-基础理论知识总结（商业智能bi是什么意思）

由于要添加一个BI新项目，因此近期在科学研究BI有关的知识结构，因为这一领域的常识全是较为零散，逐渐都许多定义，不清楚从何下手，在网上找的材料也很少，尤其是实战演练实例层面更少，这儿或是先把基础知识了解一下吧，共享给大伙儿，一起学习。下一次再把实战演练的一一共享出去。

一、什么叫商业智能BI

BI（Business Intelligence）即商业智能，它是一套完善的解决方法，把公司的运营数据转换为信息内容或专业知识，协助公司作出睿智的项目运营决策分析的专用工具。将混乱、零散、独立的数据交换成融合的、规律性的、有價值的数据资产，将其以形象化、品牌形象的方法呈现给适合的人。促使公司客户可以利用商业智能系统软件实现合理有效的剖析、汇报、监管，数据资产获得利用。

注重：在适当的時间根据正确的方式把适当的信息传递给恰当的人。

拓展阐释，包含如下所示几个方面：

1、是技术：BI是一系列技术的合辑，包含ETL技术、数据仓库技术、OLAP技术、大数据挖掘技术等。这种技术基本，是人们完成全部体系的根基，他们也衍化了大家形形 ** 的各种各样技术职位职责分工。

2、是专用工具：BI是与工具有关的，大家必须依靠各种各样专用工具，来完成基本建设总体目标，这种专用工具包含ETL专用工具：SSIS、Datastage、Kettle；OLAP工具：SSAS、Hyperion Es ** ase；前面呈现专用工具：Cognos、BIEE这些。

3、是勤奋全过程：BI是一个勤奋的全过程，这一全过程，是公司将数据资产利用起來，充分发挥数据信息的使用价值的一个全过程；是公司从管理层至重要客户至本地用户及IT，和资询、执行方多种多样人物角色协力推动的一个全过程。这一环节中一般分成要求环节、设计、设计阶段这些环节。

4、是讲方式：在BI的历程中，是注重方式的，大家用一整套最佳实践的方式围绕整个过程，来保证体系的顺利落地式。

5、是要結果：结果可以是表格、剖析、车内仪表盘这些一系列的运用交货。

6、最后目地：用尽方法，一切为了更好地协助公司更强、更立即、更确切的作出管理决策。

二、业务管理系统与商业智能系统软件的差别

这两类系统软件，有很多种多样视角可以开展论述。在这儿，我例举好多个层面开展表明：

1、从数据资产利用视角，公司运作ERP以后，将累积很多的数据资产，数据资产要进行利用，就需要以此外一种系统软件形状来充分发挥数据价值，就必须商业智能系统软件来达到这一目地。

2、从信息系统集成人物角色，企业建设多个系统软件以后，必须摆脱数字鸿沟情况，完成统一的数据资料服务平台，便必须对系统结构开展数据集成。

3、从职责分工及特性视角而言，伴随着公司业务流程信息量的扩大，根据事务管理的体系结构，没法支撑点数据分析种类的要求，E.F.CODD在1993年便明确提出OLAP定义，差别于OLTP事务管理系统软件，就是一个例子。

4、从面向对象编程视角而言，业务管理系统以业务流程解决为主导，公司的中高层用户不一定合适应用，定坐落于面对公司从上至下各层次人物角色的BI系统软件，关键面对管理层，进而一定水平上比较好的处理她们的监管要求。

因此，商业智能系统软件又一种观点是信息化管理最后一公里。

三、新手怎样学习BI

主要是偏重技术线路：

1、基本-SQL：把握基本专业技能-SQL，做BI有关工作中，可以不了解程序编写，可是SQL专业技能缺少，就非常吃大亏。

2、技术挑选：在BI技术上作出挑选，BI技术归类许多，融合自身的工作中、自身的性情、自身的爱好、明确一个主要方位。例如：前面应用程序开发；有时间精力得话，可以再添加一个铺攻方位，例如ETL。

3、专用工具挑选：同一个技术类的专用工具，挑选2款或以上，开展比照，掌握其共男性性功能和个性特征，加重了解。例如：学习培训前端工具，可以挑选Cognos和BIEE；学习培训ETL专用工具，可以挑选SSIS和Datastage。

4、基本基本概念和技术：深层次了解基本定义，例如：层面、衡量、星型实体模型、小雪花实体模型、OLAP、转动、切成片、钻取等专业术语。在这里根基上，把握一些重要技术，例如迟缓转变维、增加量数据处理方法等。

5、领域专业知识：关心领域专业知识，业务流程是BI的魂。学习培训和运行操作中，尽可能把握住与招标方有关业务流程责任人、顾问、需求分析师沟通交流的机遇，尽量多把握些业务流程层面的专业知识。在纯粹的技术期之后，升迁或跳槽，很可能便会必须一定有关业务流程领域工作经验。

6、项目风险管理专业知识：学习培训项目风险管理专业知识和商业智能项目实施方 ** 。掌握需求调研全过程是怎么完成的，数据库调查和质量检查有一些哪些具体内容，系统开发又分什么环节流程，要求变动又如何处理。这种可以一定水平上提升项目实施通过率。

7、利用各种各样資源：找寻和应用多种网络资源开展学习培训，这种資源包含数据信息、联机帮助文本文档、社区论坛、小区、电子邮件组、专业人员blog、学习培训视频这些。

8、专业认证：依据具体情况适度根据自身所担任的技术归类或者专用工具，根据技术专业认证考试，也是可以为个人简历大大加分的。

9、语言表达水准：提升英语工作能力。

10、个人兴趣爱好：喜爱BI，深入分析，获得满足感。从业的工作任务是自身喜欢的层面，这针对搞好一个事儿，一份工作中是非常有益的。

四、BI基本-数据仓库基础理论

详细介绍学习培训商业智能，常常会牵涉到软件架构设计基础知识，这儿说下数据仓库基础理论两大派系：Ralph Kimball和Bill Inmon。

在中国，通常所指的数据仓库的四个特点视角（面对主题风格、集成化、比较稳定、体现历史时间转变、用以适用管理决策）的界定就是Inmon明确提出的，他被称作数据仓库鼻祖。而实践活动 ** Kimball的辅助工具系列产品作品，亦被奉为是数据仓库基本建设的经典著作。

1、基础知识：

Kimball适用数据仓库系统总线，倡导维度建模，以星型实体模型或者小雪花实体模型等方法搭建层面数据仓库。构架管理体系中，数据集市与层面数据仓库是紧密联系的，数据集市是数据仓库中一个思维上的主题风格域。各种各样前端工具将可以同时浏览应用层面数据仓库。

Inmon倡导以三范式搭建集中型的公司数据仓库（EDW），做为全部系统核心；在其以上再基本建设多个面对主题风格的、遵循层面设计模型的数据集市；前端工具通常浏览数据集市，而不立即浏览EDW。

2、数据仓库基本建设方法

Kimball提议从底向上。先基本建设达到运维安全剖析需要的多个数据集市，再根据系统总线构架将他们集成化，产生一个“协同数据仓库”。

Inmon注重自顶向下。先将来源于每个源业务管理系统数据集成至私有云的数据仓库，再根据其构建面对单位运用要求的数据集市。

3、如何选择

Kimball方式对精英团队技术水准规定不太高，更容易完成，从中小型的主题风格域数据集市基本建设起，但在逐渐基本建设流程中，协同层面数据仓库的一致性较难操纵，适用战略等级的整体规划，或者有急迫的总体目标必须完成。

Inmon的方法，规范化不错，数据集成和数据信息一致性层面能获得解决，适用比较大中型的私有云、发展战略级的整体规划。但对团体的需求较高，且完成周期时间较长、成本费价格昂贵。

五、BI项目角色区划

一般一个BI项目实施最少必须下列人物角色：

1、领域BI咨询顾问（兼工程项目经理）：了解顾客所处领域，能与消费者实现项目沟通交流并正确引导顾客挖掘要求。有BI项目风险管理管理经验。

2、UI设计开发设计：有非常丰富的BI专用工具页面开发设计工作经验，能发觉不科学的页面要求，并立即正确引导顾客改动。

3、后端开发：有ETL及数据仓库开发设计工作经验。

因此，BI必须数据库查询技术和专业知识融合才可以造成使用价值。

根据本人是一直从业IT技术有关的，因此就以数据开发的人物来深层次BI的学习培训。

六、BI必须的技术

1、数据库查询：Oracle,DB2,SQLSERVER,Sybase,MySQL;包含:SQL，PLSQL，备份数据，修复，调优；

2、ETL: kettle, Infor ** tica, Datastage, 手工制作ETL；

3、表格：Cognos, BO, BIEE, Hyperion, superset, metabase等；

4、电脑操作系统, UNIX或是Linux，AIX, Solaris之类，SHELL脚本制作；

5、了解掌握一些ERP系统，SAP，Sieble。