很多需要做數(shù)據(jù)分析的企業(yè)都有這樣一個疑問，“我們需要一個數(shù)據(jù)倉庫，還是應該購買一個商業(yè)智能系統(tǒng)？”

    事實上，如果企業(yè)要做數(shù)據(jù)分析，商業(yè)智能BI和數(shù)據(jù)倉庫二者缺一不可，二者相輔相成。那么，既然兩者都需要，是不是先建立數(shù)據(jù)倉庫，再做商業(yè)智能BI？

商業(yè)智能BI的概念

    商業(yè)智能(Business Intelligence)是一種對商業(yè)信息進行收集、管理和分析的過程，它通常包括數(shù)據(jù)庫技術、數(shù)據(jù)倉庫(或數(shù)據(jù)場)、聯(lián)機分析處理(OLAP)等幾個方面，其實現(xiàn)涉及可視化、交互等動態(tài)分析型軟件。
    各級別的管理人員都以數(shù)據(jù)倉庫為本，利用各種查詢分析工具(Query/ReportTools)、聯(lián)機分析處理(OLAP)或數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)工具以及決策者的行業(yè)知識，從數(shù)據(jù)倉庫中獲取有用的信息，從而幫助企業(yè)獲利，并提高生產力和競爭力。
BI項目帶有非常強烈的咨詢服務特性。是發(fā)現(xiàn)問題、找出規(guī)律、預測將來，發(fā)掘新知識新模式，達到真正的智能效果。

    商業(yè)智能BI不是簡單的報表和漂亮的圖形，它主要考慮的是模型交付能力和工具軟件的開放性。面對海量數(shù)據(jù)，提高信息的利用率，快速、準確地找到所需信息，做出正確的決策，是商業(yè)智能BI發(fā)展的驅動力。硬件上的大容量存儲技術、并行處理器技術，軟件挖掘工具、數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境的管理工具、Internet、大數(shù)據(jù)預處理等技術的成熟，以及國產化的擴展能力，使得商業(yè)智能再次成為各級管理組織研究和應用的熱點。

數(shù)據(jù)倉庫的概念

    數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse，簡稱DW）是一個面向主題的集成的、相對穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。數(shù)據(jù)倉庫為減少對業(yè)務數(shù)據(jù)庫的干擾，原則上要單獨建立。他借助于數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)。如關系型數(shù)據(jù)庫，多維數(shù)據(jù)庫、內存數(shù)據(jù)庫等。數(shù)據(jù)倉庫的建立，有以下幾個主要方面工作：①業(yè)務數(shù)據(jù)進行整合，②主數(shù)據(jù)管理，③元數(shù)據(jù)管理，④數(shù)據(jù)質量管理，⑤數(shù)據(jù)清洗、轉換，⑥數(shù)據(jù)裝載，⑦分主題建模等，最終支持各級管理者的數(shù)據(jù)分析、業(yè)務預測、決策。

商業(yè)智能BI與數(shù)據(jù)倉庫的關系

    數(shù)據(jù)倉庫是BI系統(tǒng)可能包含的其中一個組件。其概念是，大多數(shù)公司都會在不同的地方存儲數(shù)據(jù)：客戶數(shù)據(jù)庫、訂單數(shù)據(jù)庫、運輸數(shù)據(jù)庫等等。單獨查詢這些系統(tǒng)可能速度很慢，而回答關鍵業(yè)務問題可能需要以獨特的方式組合多個源的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫基本上是復制所有的數(shù)據(jù)，并將它們保存在一個地方，從而簡化和加快數(shù)據(jù)的查詢和組合。無論哪一種BI項目，都需要從各級管理者的決策性思維出發(fā)，建立分主題的數(shù)據(jù)模型，從而形成數(shù)據(jù)倉庫，無論其存在形式如何，數(shù)據(jù)倉庫的分析思路必然貫穿于整個項目，并涵蓋各個層級的發(fā)展戰(zhàn)略和業(yè)務表單了，隨時納入的外部數(shù)據(jù)，保障決策的科學性與前瞻性，滿足決策的全過程。
    所以，不能將數(shù)據(jù)倉庫單獨作為一個項目，因為在業(yè)務分析需求不確定的情況下建立數(shù)據(jù)倉庫，將會帶來巨大的風險。而且企業(yè)總有數(shù)據(jù)無法及時入數(shù)據(jù)倉庫，有很多暫時需要分析但又沒有放入數(shù)據(jù)倉庫的外部數(shù)據(jù)，同樣對分析決策起著重要作用。

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