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BI的技术体系主要包括哪些？

文 | Smartbi大数据百科 2021-06-28 阅读次数：5155 次浏览

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    BI的技术体系（一）数据仓库

    数据仓库是BI智能分析的基础，数据仓库能够从大容量的业务处理型数据库中抽取数据，处理、转换为新的存储格式。这部分技术的实现重点就是ETL（抽取、转换、装载）的过程，满足对数据挖掘的需求，具体为从来自不同企业系统的关系数据、平面数据文件中提取出关键分析数据，之后经过对各种业务数据的抽取和相关转化，按照目标需求转化为相应的格式，来满足数据仓库或数据集成对数据格式和内容挖掘的要求，随着技术发展，很多BI产品支持离线使用cube 数据存储，支持 cube 数据定时全量以及增量更新。

    BI的技术体系（二）处理分析

    在数据处理分析部分，BI商业智能通常采用OLAP联机分析处理技术，OLAP是数据仓库的主要应用，提供多维分析操作，支持复杂分析操作的同时，直观的为用户展现分析结果。OLAP的基本多维分析操作有钻取（roll up和drill down）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）等，而时间、产品、数量、地区、人员、利润等都可以成为分析的维度，通过结合形成不同的分析指标。市面上很多BI产品基于OLAP分析组件实现，如：维度切换、指标添加、数据预警、查询分析等功能，使用户从多个角度观察数据，发现数据的利用价值。

    BI的技术体系（三）配置展现

    数据配置展现是BI商业智能产品的亮点，数据灵活配置、可视化也是BI厂商技术实现及宣传的重点，配置方面他们推崇构建企业自己掌控的BI产品，用户可以根据展现需求自定义配置分析指标。展现方面，为达到更好的展现效果和更容易理解数据，BI注重将数据搭配适合的展现方式，记分卡、仪表盘等是较为常见的展现方式，同时用户可以自由更改数据过滤条件、切换维度和指标。随着移动时代到来，BI已经支持移动端与PC端一致的分析结果展示。

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BI的技术体系（一）数据仓库 BI的技术体系（二）处理分析 BI的技术体系（三）配置展现
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