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• 查看数: 8数据仓库建设的成功之道

      随着数据的不断积累和增长，各个行业都在思考一个相同的问题，怎样把数据从成本转化为价值？怎样从庞大的数据集中分析出有用的信息来用于企业的市场经营和企业决策？        商业智能(Business Intelligence简称BI)早在1996年便由Gartner提出，其本质便是通过数据仓库...查看全文

• 查看数: 10数据仓库向外部用户开放(图)

      Corporate Express公司是美国一家办公用品公司，在今年秋季，该公司希望使它的1000家大客户能够用公司内部数据仓库中的数据自行制作报告和分析采购模式。而该公司是过去两年间借助各种技术让外部用户能够安全地访问指定企业数据的公司之一。IT经理们表示，此类项目可以改进客户服务、优化供应链，以及...查看全文

• 查看数: 12动态数据仓库渐兴起推动BI走到前端

      数据仓库技术自诞生至今，经历了五个发展阶段。第一个阶段就是利用批处理技术，把机构内不同来源的信息集成到一个单一的仓库中，形成报表，为公司跨职能或跨产品的决策提供重要参考。而在数据仓库应用的第二阶段，决策者关心的重点发生了转移，从单纯的“发生了什么”转向“为什么会发生”，这个阶段...查看全文

• 查看数: 8企业级数据仓库建模思想在商务智能领域的应用

      随着企业信息化程度的不断提高，各类应用系统同时并存并支撑着企业的业务应用。越来越多企业的信息化主管在开发企业应用时已经考虑到数据集成和将来对数据的整体有效利用，因此，在实施了ERP解决方案之后，很多企业选择实施数据仓库产品来避免信息孤岛，实现应用的内部联系和信息的共享。  ...查看全文

• 查看数: 12由“海底捞针”引发的数据分析(图)

      "在茫茫的大海之中，为了寻找一根针，不仅花费了大量的时间、人力，甚至金钱，而最后什么也得不到。"这种处境清晰的展现了数据分析者的痛处，面对海量的数据和大量的计算公式，却得不到有价值的信息。回想一下，经典的数据分析莫过于WalMart的啤酒和尿布故事，大意是说在美国的超市里啤酒的销量与尿布...查看全文

• 查看数: 7让数据生根大脑

  　　在今天美国人眼中，数据已是企业生存发展的“命脉”，这种数据情结的形成，不是与生俱来的灵感，也不是美国人悟性所致，而是来自于BI技术发展过程中纵横双向的培育策略，即企业推广应用的横向培育和大学增设数据挖掘课程的纵向教育相结合、碰撞的结果。 　　在中国，虽然企业推广商业智能的力度在不断加大，但在大学...查看全文

• 查看数: 6转置程序错误导致DW数据不正确？掌握3大要领轻松解决！

      商业智能的核心在于数据仓储所储存的数据，而数据仓储中的数据，除了储存格式(Schema)要简捷有效率，足以支应查询所需之外，数据正确性更是一个关乎商业智慧项目成功与否的重要议题。因此，如果数据转置的程序发生了问题，而导致加载数据仓储的数据产生错误，就必须尽速谋求预防及补救之措施。FirstB...查看全文

• 查看数: 15选择合适的ETL工具(图)

      目前，商业智能系统有两种实施策略：     一种是将BI系统建造在目前已有的业务系统之上，以企业应用集成（EAI）系统为核心，将各个业务系统的独立数据统一成标准数据格式（如XML），然后，由BI系统进行整合、分析、展现。此类BI系统通常是与EAI系统捆绑在一起的，其架构读者可通过EA...查看全文

• 查看数: 11数据仓库的概念模型定义(图)

      数据仓库是面向决策进行分析的数据库，无法在数据仓库设计时就确定用户明确而详细的需求，只有一些基本的需求方向、基本的数据需求摆在设计着面前：要做的决策有哪些？决策者感兴趣的是什么问题？解决这些问题需要什么样的信息？ 　    作为传统的业务处理系统的开发，在其开发分析中...查看全文

• 查看数: 9数据仓库的概念

      随着C/S技术的成熟和并行数据库的发展，信息处理技术的发展趋势是从大量的事务型数据库中抽取数据，并将其清理、转换为新的存储格式，即为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中。随着此过程的发展和完善，这种支持决策的、特殊的数据存储即被称为数据仓库(Data Warehouse， DW)。 W.H.nmon对数据仓库...查看全文

• 查看数: 15ETL的可扩展性和可维护性

  ETL的过程我想很多人都谈过了，最近我在比较SSIS，OWB和infomatica，结合以前的项目，加深了我对ETL过程的理解和认识。其实这三种工具，除去应用平台以为，大同小异，各有利弊。今天我想分享一下我的经验，主要在扩展和维护方面。 1：数据落地和ELT   很多人谈到数据落地的概念，说白了，就是ODS或者DWH中，有...查看全文

• 查看数: 11ETL还是数据联合？择善而从

  企业经常需要把数据集成到很多操作系统中，可以通过以下两个技术实现： 　　· 提取、转换和加载过程(ETL)：采用这种方法，企业首先要建立一个集中式数据仓库，然后为利益相关的数据构建一个全局模式。对于每一个操作系统，企业将采用某种形式的ETL过程把数据实例转换成全局模式，然后再把他们加载到集中式数据仓库中。...查看全文

• 查看数: 23商业智能化—数据仓库和商业分析系统

  商业智能化—数据仓库和商业分析系统 在以客户为本的竞争环境中，如何既能拥有正确的信息，又能拥有使组织改善整体决策的高级分析工具已经变得日益重要。过去，人们很难构建和维护可持续提交及时分析信息的系统，管理模式和分析工具都无法满足大量数据实时应用的需要。如今，随着管理方式的变革和技术手段的进步，原来的...查看全文

• 查看数: 38主数据管理：建立企业信息的单一视图（一）

  by Colin White, Claudia Imhoff MDM的定义 "The whole is more than the sum of the parts."  --Aristotle 整体比部分相加之和的内容要多。――亚里斯多德 这句亚里斯多德的哲学名言，很适合来描述主数据管理（MDM，master data management）。MDM主要关注于研究、分类和访问企业内的重要数据。也就是说，MDM...查看全文

• 查看数: 26主数据管理：建立企业信息的单一视图（二）

  MDM的内容 简单的说，主数据是企业内关于核心业务实体的参照数据。这些业务实体包括： 1．人员－例如，客户，雇员（人力资本），供应商，合伙人等。 2．事物－包括产品，财务（分类帐），资产等。 3．场所－企业感兴趣的位置和地点。 4．其他关键实体－企业感兴趣的其他数据。每个企业都会有自己特有的关键实体。 ...查看全文