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什么是BI?
BI是Business Intelligence的英文縮寫，中文解釋為商務(wù)智能，用來幫助企業(yè)更好地利用數(shù)據(jù)提高決策質(zhì)量的技術(shù)集合，是從大量的數(shù)據(jù)中鉆取信息與知識的過程。簡單講就是業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)價值應(yīng)用的過程。如下圖所示：
 圖片1 從上圖可以看出，傳統(tǒng)的交易系統(tǒng)完成的是Business到Data的過程，而BI要做的事情是在Data的基礎(chǔ)上，讓Data產(chǎn)生價值，這個產(chǎn)生價值的過程就是Business Intelligence analyse的過程。
如何實(shí)現(xiàn)Business Intelligence analyse的過程，從技術(shù)角度來說，是一個復(fù)雜的技術(shù)集，它包含ETL、DW、OLAP、Portal等，其應(yīng)用的邏輯流程如下圖所示：
 圖片2 上圖流程，簡單的說就是把交易系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)生過的數(shù)據(jù)，通過ETL工具抽取到主題明確的數(shù)據(jù)倉庫中，OLAP后生成Cube或報表，透過Portal展現(xiàn)給用戶，用戶利用這些經(jīng)過分類（Classification）、聚集（Clustering）、描述和可視化（Description and Visualization）的數(shù)據(jù)，支持業(yè)務(wù)決策。
注意：
(1) BI不是產(chǎn)生決策，而利用分析后的數(shù)據(jù)支持決策，僅防誤解。
(2) Cognos是BI展現(xiàn)工具中的一種。
現(xiàn)在就上述概要內(nèi)容作簡要說明如下：
(1)BI的誕生
隨著IT技術(shù)的進(jìn)步，傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)交易系統(tǒng)有了長足的發(fā)展，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)信息化，每一筆業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)都記錄在數(shù)據(jù)庫中，星轉(zhuǎn)斗移，累積了以TB為計量單位的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)記錄。
也許你會問：這么多數(shù)據(jù)，占用了很多存儲設(shè)備，耗費(fèi)存儲成本，卻又不經(jīng)常訪問，留著它有什么用處？
可以給你肯定的回答,留著這些歷史數(shù)據(jù)意義巨大，挖掘業(yè)務(wù)的規(guī)律、支持決策。典型的案例有“尿片和啤酒”的故事。尿片和啤酒本來是兩樣不相干的東西，可是，有人就發(fā)現(xiàn)，星期五在超市里購物的，購買尿片的年輕父親中有30%～40%的人同時購買啤酒。原來，星期五年輕的父親購買尿片時，還會為自己捎帶買啤酒，因?yàn)?，星期五是各家電視臺轉(zhuǎn)播橄欖球賽的時間，于是，超市老板們就把尿片和啤酒捆綁銷售獲得了巨大成功。這個故事成了一個利用數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)價值最大化的神話。
由此看來，非常不關(guān)聯(lián)的兩樣?xùn)|西，通過海量的信息數(shù)據(jù)處理，可以挖掘出它們之間潛在的關(guān)聯(lián)，將這種關(guān)聯(lián)商業(yè)化，就會得到意想不到的新業(yè)務(wù)或新的商業(yè)模式。
到底該怎樣把這些占據(jù)大量存儲空間的數(shù)據(jù)的價值挖掘出來，讓這些數(shù)據(jù)從成本的消耗者變成利潤的促進(jìn)者呢？新的數(shù)據(jù)分析技術(shù)由此誕生了，完成了“數(shù)據(jù)”到“數(shù)據(jù)價值”轉(zhuǎn)換的環(huán)節(jié)，同時給這項(xiàng)技術(shù)起了一個響亮而又神密的名字“BI”（Business Intelligence）
（2）基本技術(shù)
BI(Business Intelligence) 是一種運(yùn)用了數(shù)據(jù)倉庫、在線分析和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)來處理和分析數(shù)據(jù)的嶄新技術(shù)，目的是為企業(yè)決策者提供決策支持。這似乎是BI的官方定義，也是廣大BI玩家一成不變的宗旨，哪么BI技術(shù)涉及了哪些方面呢？
從上圖圖（2）中，我們不難看出其核心技術(shù)中DW與OLAP。
數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse) 的官方定義是一個面向主題的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相對穩(wěn)定的(Non-Volatile)、反映歷史變化(Time Variant)的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。
為什么要在操作型數(shù)據(jù)庫和 OLAP 之間加一層“數(shù)據(jù)倉庫”呢？
說一千道一萬都計算機(jī)資源與效能惹的禍，操作型數(shù)據(jù)庫以快速響應(yīng)業(yè)務(wù)為主要目標(biāo)，而OLAP的時候要占用大量的硬件資源，在OLAP的時候，業(yè)務(wù)操作很難快速響應(yīng)，無法保證業(yè)務(wù)的順利進(jìn)行，從業(yè)務(wù)->數(shù)據(jù)->數(shù)據(jù)的價值的邏輯來看，沒有業(yè)務(wù)就談不上OLAP；零星分散的數(shù)據(jù)一般存在有多個應(yīng)用，對應(yīng)多個業(yè)務(wù)操作型數(shù)據(jù)庫，訪問效能極其低下。綜合上述資源與效能的問題，最高效的方法就是將數(shù)據(jù)先整合到數(shù)據(jù)倉庫中，而由OLAP應(yīng)用統(tǒng)一從數(shù)據(jù)倉庫里取數(shù)，以解決快速響應(yīng)業(yè)務(wù)與OLAP的矛盾。
但是，多了這么一層，不管ROLAP還是MOLAP都無法查看實(shí)時數(shù)據(jù)，這并不影響BI的應(yīng)用，90%的BI應(yīng)用都不要求實(shí)時性，允許數(shù)據(jù)有滯后，這是決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用特點(diǎn)，這個滯后區(qū)間就是數(shù)據(jù)抽取工具工作及OLAP的時間。
ETL，(Extract Transform Load)操作型業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫（DB）到數(shù)據(jù)倉庫（DW）的過程稱之為ETL，它實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的抽取，傳輸及裝載工作，目前流行的工具有Informatica,DTS,SSIS等工具。
OLAP，（On-Line Analytical Processing）即聯(lián)機(jī)分析處理，是 BI的一種全新的數(shù)據(jù)封裝方式，直接產(chǎn)物是報表或Cube，是使分析人員、管理人員或執(zhí)行人員能夠從多角度對信息進(jìn)行快速、一致、交互地存取,從而獲得對數(shù)據(jù)的更深入了解的一類軟件技術(shù)。
OLAP的基本操作有鉆?。?/span>roll up和drill down）、切片（slice）和切塊（dice）、以及旋轉(zhuǎn)（pivot）、drill across、drill through等。
Portal，是展現(xiàn)BI產(chǎn)物的平臺入口，BI的產(chǎn)物被放置在Portal上，用戶登錄這個Portal即可訪問數(shù)據(jù)。
透過上述技術(shù)，BI應(yīng)用DW中的海量數(shù)據(jù)，OLAP（ROLAP\MOLAP）加工成可讀性很強(qiáng)的報表信息或知識，展現(xiàn)給決策者，用這些報表信息或知識做為決策的依據(jù)，由此來完成數(shù)據(jù)與價值的轉(zhuǎn)換。
(3)應(yīng)用模式
數(shù)據(jù)查詢是最簡單的 BI 應(yīng)用，輸出報表是BI最直接的產(chǎn)物，根據(jù)數(shù)據(jù)連接，加工過程及用途，應(yīng)用模式大致可以分為四種：格式報表；在線分析；數(shù)據(jù)可視化；數(shù)據(jù)挖掘。
1、格式報表：帶格式的數(shù)據(jù)集合，如：交叉表等。
2、在線分析：多維數(shù)據(jù)集合，如：Cube等。
3、數(shù)據(jù)可視化：信息以盡可能多的形式展現(xiàn)出來，目的是使決策者通過圖形這種直觀的表現(xiàn)方式迅速獲得信息中蘊(yùn)藏的知識，如柱圖等。
4、數(shù)據(jù)挖掘：從大量的數(shù)據(jù)中，抽取出潛在的、有價值的知識（模型或規(guī)則）的過程。分析方法：
· 分類（Classification）
· 估值（Estimation）
· 預(yù)言（Prediction）
· 相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）
· 聚集（Clustering）
· 描述和可視化（Description and Visualization）
數(shù)據(jù)挖掘號稱能通過歷史數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測客戶的行為，而事實(shí)上，客戶自己可能都不明確自己下一步要作什么。所以，數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果，沒有人們想象中神秘，它不可能是完全正確的。客戶的行為是與社會環(huán)境相關(guān)連的，所以數(shù)據(jù)挖掘本身也受社會背景的影響。
(4)社會背景
中國擁有5000年的文化史，燦爛的文件讓日常報表也非常具有凝聚力，交錯縱橫，里外相嵌，格式詭異、規(guī)則古怪、數(shù)據(jù)集中而文名于世，讓無數(shù)報表工具折腰。BI概念是從歐美引進(jìn)的，現(xiàn)有的工具也多是歐美國家提供，中國是世界上報表最復(fù)雜的國家，報表設(shè)計風(fēng)格與這些國家有明顯的差別，BI工具制作的報表傾向于僅用一張報表說明一個問題，而中國的報表傾向于將盡可能多的問題集中在一張報表中，這種思路直接導(dǎo)致了BI工具應(yīng)用難度的提升。
常用的BI 廠商和產(chǎn)品：
ETL：Informatica，datastage，Kettle，SSIS，DTS
DW：IBM DB2，Oracle，Sybase IQ，NCR Teradata 等等；
OLAP： Cognos，Business Objects，MicroStrategy，Hyperion，IBM , SQL Server Analysis Server
Data Mining：IBM，SAS，SPSS
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