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文檔簡介

BI基礎知識培訓講師：梁勇

手機：報表BI基本框架BI工具介紹數據倉庫介紹ETL介紹多維數據庫的介紹報表與系統集成目錄BI工具介紹數據倉庫SQLSERVERORACLEDB2ETLSSISODIDataStageInfomaticaKelleteBI工具介紹多維數據庫SSASEssbaseCognos前端展現工具SSRSBIEECognosBO市場份額BI基本框架數據倉庫OLAP統計報表即席查詢決策支持業務支持企業信息門戶管理支持信息展現層應用分析層數據服務層經銷商上傳數據業務系統外部數據源ETL數據倉庫的介紹數據倉庫定義面向主題的集成的相對穩定的隨時間變化的數據庫與數據倉庫區別數據倉庫系統的創建數據倉庫終端用戶原始業務數據數據集結區

數據的提取，轉換，加載（ETL）星型模型雪花模型ETL介紹ETL定義即數據抽取（Extract）、轉換（Transform）、裝載（Load）的過程，它是構建數據倉庫的重要環節。ETL負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成，最后加載到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。ETL過程目標：數據信息轉化為商務價值方法：轉儲、監控、分析和展現海量數據過程：數據信息分析提煉知識指導決策落實行動創造價值多維數據庫的介紹多維數據庫（MultiDimensionalDatabase,MDD)可以簡單地理解為：將數據存放在一個n維數組中，而不是像關系數據庫那樣以記錄的形式存放。因此它存在大量稀疏矩陣，人們可以通過多維視圖來觀察數據。多維數據庫增加了一個時間維，與關系數據庫相比，它的優勢在于可以提高數據處理速度，加快反應時間，提高查詢效率。OLTP與OLAP區別查詢立方地區維Products

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