BI DW:什么是商业智能和数据仓库?

什么是BIDW?
有人认为,数据仓库仅存储信息以构成商业智能的后端,并且它们是完全独立的实体。让我们研究这些想法,以弄清什么是BIDW以及它是否是有效的软件分类。

根据Kimball Group的说法,“数据仓库被重新标记为’商业智能’。重新标记远不只是一种营销策略,因为它正确地表明了主动权和数据资产所有权向企业的转移。” 尽管业务数据的用户应拥有信息的所有权,但它意味着数据的存储和访问(即数据仓库)与分析和解释数据(即商业智能)相同。

要了解BI和DW如何协同工作,我们首先需要将商业智能的概念与支持它的工具分开。商业智能基于收集整个公司的整个企业的信息并分析数据以形成全局视图和报告。

BI工具是通过创建可视化和报告以及启用OLAP(在线分析处理)来促进BI分析的软件应用程序。数据仓库是BI工具集的另一个方面,并且特别关注聚合数据。

数据仓库旨在“整合来自不同数据库的数据,并更好地支持战略和战术决策制定需求。” 简而言之,数据仓库旨在通过合并来自多个系统(通常包括数据库)的信息来帮助公司实现单一版本的事实。

数据仓库是商业智能流程中许多步骤之一,因此BIDW一词是一个概括。BI和DW的准确性更高一些,仅使用BI的通用伞来包括业务分析,数据仓库,数据库,报告等等,也是合适的。所有这些类型的解决方案构成了具有共同目的的广阔的智能系统生态系统。

数据库与数据仓库
经常混淆的另一对术语是数据库和数据仓库。尽管两者看起来很相似,但是有很多差异使它们易于区分受过训练的眼睛。

数据库是数据的存储库,通常以列,行和表的格式组织信息。定期对数据库建立索引,以确保信息的结构化和可访问性。数据库可以执行在线事务处理(OLTP)功能,并响应诸如搜索之类的查询。

数据库和数据仓库都是关系数据系统,这意味着它们以某种方式存储,组织和传输彼此相关的数据点。它们是使用SQL或结构化查询语言构建的,执行搜索的用户可以访问它们。

数据库旨在通过OLTP流程记录数据,执行基本操作和事务以及捕获数据。相反,数据仓库执行OLAP分析数据,以便将其呈现给您的查询。

数据库是面向应用程序的,通常限于单个应用程序(例如HR软件解决方案),并存储详细的实时数据。数据仓库是历史数据的面向主题的集合,可以执行复杂的查询来检索汇总数据。

因此,将其分解为一个实际示例,数据仓库从数据库中提取并存储数据。这些数据库通常会不断进行更新,并能反映来自其来源的实时数据。现在,数据仓库包含从数据库中检索到的信息,但是随着新信息的到来,它不会自动更新。数据仓库可以通过这种方式从各种数据库中提取信息,以将其压缩以供用户查询。

情报系统的目的
BI和DW最重要的是它们都是智能系统的关键部分。他们有着通过数据驱动的业务洞察力改善业务的相同目标。

依赖数据仓库的商业智能系统的真正威力来自使用一致的数据维度来帮助分析和制定业务决策。例如,一个系统可能会将客户称为过去12个月内购买商品的人。另一个系统可以将客户定义为曾经就服务进行联系的任何公司。

通过基于维度而非离散数据点分析数据仓库信息,商业智能解决方案可以增强公司的计划和底线。通过使用BI / DW,可以根据多个标准轻松确定公司的最佳客户和最有利可图的途径。这些知识可以用来影响未来的企业发展方向。

系统选择
那么,如果我的企业需要智能系统,但我不知道要购买哪种类型,该怎么办?本节将帮助您确定适合您业务的最佳BI系统类型,BI解决方案所需的功能以及如何开始进行采购。

确定要求
此过程的第一步是确定所需的功能。如果您不确定此步骤,请不要担心-我们的交互式BI需求模板将引导您完成该过程。准确了解您的独特业务将最充分利用的智能系统的哪些功能对于选择最适合您需求的系统至关重要,因此请不要着急!

比较供应商
一旦发现需要使用哪些功能,就可以继续比较产品。该BI比较矩阵使您可以根据他们的产品在不同类别中的性能直接比较不同的BI供应商,即他们提供需求模板中不同功能的性能。

您可以使用这些分数创建一个最能满足您需求的前三到七个供应商的清单。该候选清单将在提案提交步骤中使用。

要求提案
现在,您需要联系特定的供应商。现在是时候从您感兴趣的每个供应商那里获取个性化的报价,演示,试用版和建议。此BI RFP模板将引导您完成此步骤,以便正确设置请求格式。

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