什么是商业智能技术
2010-03-05 14:52
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商业智能技术是包括数据仓库Data Warehousing 、联机分析处理On-line Analytical
Processing,OLAP 、数据挖掘(Data Mining)在内的用于统计和分析商务数据的先进的信息技术。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的、主要用于决策支持的数据的集合。利用数据仓库技术可以动态将异构系统中的数据抽取集成到一起,进行清洗、转换等处理之后加载到数据仓库中,通过周期性的刷新,为用户提供一个统一的干净的数据视图,为数据分析提供一个高质量的数据源。
对于数据仓库中的数据,可以使用一些增强的查询和报表工具进行复杂的查询和即时的报表制作,可以利用OLAP技术从多种角度对业务数据进行多方面的汇总统计计算,还可以利用数据挖掘技术发现其中的有用信息。
数据挖掘又称知识发现(Knowledge Discovery in
Database,简称KDD),是从大量数据中抽取有意义的、隐含的、以前未知的并有潜在使用价值的知识的过程。数据挖掘是一个多学科交叉性学科,它涉及统计学、机器学习、数据库、模式识别、可视化以及高性能计算等多个学科。利用数据挖掘技术可以分析各种类型的数据,例如结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据、静态的历史数据和动态数据流数据等。无论要分析的数据对象的类型如何,常用的数据挖掘技术包括关联分析、序列分析、分类、预测、聚类分析以及时间序列分析等。
Processing,OLAP 、数据挖掘(Data Mining)在内的用于统计和分析商务数据的先进的信息技术。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的、主要用于决策支持的数据的集合。利用数据仓库技术可以动态将异构系统中的数据抽取集成到一起,进行清洗、转换等处理之后加载到数据仓库中,通过周期性的刷新,为用户提供一个统一的干净的数据视图,为数据分析提供一个高质量的数据源。
对于数据仓库中的数据,可以使用一些增强的查询和报表工具进行复杂的查询和即时的报表制作,可以利用OLAP技术从多种角度对业务数据进行多方面的汇总统计计算,还可以利用数据挖掘技术发现其中的有用信息。
数据挖掘又称知识发现(Knowledge Discovery in
Database,简称KDD),是从大量数据中抽取有意义的、隐含的、以前未知的并有潜在使用价值的知识的过程。数据挖掘是一个多学科交叉性学科,它涉及统计学、机器学习、数据库、模式识别、可视化以及高性能计算等多个学科。利用数据挖掘技术可以分析各种类型的数据,例如结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据、静态的历史数据和动态数据流数据等。无论要分析的数据对象的类型如何,常用的数据挖掘技术包括关联分析、序列分析、分类、预测、聚类分析以及时间序列分析等。
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