抽取处理需要重点考虑增量抽取，也被称为变化数据捕获，简称CDC。 假设一个数据仓库系统，在每天夜里的业务低峰时间从操作型源系统抽取数据，那么增量抽取只需要过去24小时内发生变化的数据。变化数据捕获也是建立准实时数据仓库的关键技术。CDC能够帮助你识别从上次提取之后发生变化的数据。 常用的变化数据捕获方法有时间戳、快照、触发器和日志四种。时间戳方法需要源系统有相应的数据列表示最后的数据变化。（弱点：
今天小编整理的主要内容是：商业智能（BI）什么是商业智能商业智能（Business Intelligence, BI）通常被理解为将组织中现有的数据转化为知识，帮组组织做出明智的业务经营决策。从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。商业智能的特点商业智能由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能涉及的数据量大，运作复杂
第三章 数据仓库自从数据仓库的概念被提出以来，它已经经历了从探索阶段到实用阶段的发展历程。在当前的经济形势下，企业面临着越来越大的市场竞争和经济增长的减缓，需要通过提高效率和准确性来应对挑战。数据仓库作为一种高效集成、管理数据的技术，已经成为企业管理和决策的重要工具之一。随着信息技术的广泛应用和数据的爆炸式增长，企业面临着组织和管理数据的难题，数据仓库作为一种高效的数据管理技术，可以帮助企业有效地
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2023-08-18 14:43:16
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一、简介 数据仓库(Data Warehouse,DW)由两个主要部分构成:首先是一个整合的决策支持数据库,其次是用于收集、清洗、转换、存储来自于各种操作型数据源和外部数据源数据的相关软件程序。两者结合以支持历史的、分析的和商务智能(Business Intelligence,BI)的需求。一个数据仓库也可能包括若干相关的数据集市,它们都是数据仓库数据库的子集副本。从广义上说,用于为商务智能提供
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2023-06-09 15:20:22
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数据仓库建成之后，如何从投资中获得最大的收益？答案是分析数据。分析数据是指从数据仓库中观察和分析数据，以获得有价值的信息，即insight。一，数据分析的价值最有前景的数据分析是面向未来的数据分析，换种说法，就是利用数据仓库中的历史数据来预测。大多数商业智能环境中的分析是面向过去的，通过分析企业在经营过程产生的历史数据，来对企业的运营情况进行监控。通过报表工具，实现数据分析结果的可视化，比如，分析
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2023-06-08 13:34:27
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商业智能(Busines lnteligence)简称BI通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
伴随数据库技术的提高和数据处理技术的发展以及各行业业务自动化的实现，商业领域产生了大量的业务数据，要从这海量数据中提取出真正有价值的信息，将数据转化为知识，以支持商业决策，需要用到能提取、存储有用信息，支持决策的数据仓库(DW)、联机分析处
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2008-12-18 18:49:25
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商业智能（Business Intelligence，简称：BI）数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、清洗、管理和分析汇聚数据，将这些数据转化为有用的信息，展示，可视化。利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行
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2023-08-12 13:57:05
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商业数据仓库（Business Data Warehouse，BDW）是一个用于集成和分析企业内部和外部数据的系统。它能够帮助企业更好地了解自己的业务状况，支持决策制定和业务改进。
首先，让我们来看一下实现商业数据仓库的步骤。我们可以用一个表格来展示这些步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据抽取 | 从各个业务系统和外部数据源中抽取数据 |
| 2. 数
定义通过规划、实施和控制过程，来提供决策支持数据，支持从事报告，查询和分析的知识工作者目标支持商务智能活动赋能商业分析和高效决策基于数据洞察寻找创新方式原则聚焦业务目标以始为终全局性的思考设计，局部性的行动和建设总结并持续优化提升透明度和自动化服务与数据仓库一起创建元数据协同不要千篇一律业务驱动因素运营支持智能合规需求商务智能活动输入业务需求可扩展性、运营、基础设施和支持的要求数据质量、安全及访问
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2023-08-08 21:46:25
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随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。前言随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(D
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2023-09-26 13:38:32
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通常我们为应用程序建立数据库就好了，为什么还要建立数据仓库呢？它比我们通常建立的数据库好在哪里呢？首先看一下什么是商务智能BI？商务智能（Business Intelligence）指的是用于支持制定业务决策的技能、流程、技术、应用和实践。核心是通过数据提取、整理、分析，最终通过分析结果制定有关策略、规划，帮助企业了解新的趋势、抓住新的市场机会、发现潜在的威胁，达到资源的合理配置，节约成本提高效益
随着市场竞争的加剧和信息社会需求的发展，从大量数据中提取(检索、查询等) 制定市场策略的信息就显得越来越重要了。这种需求既要求联机服务，又涉及大量用 于决策的数据，而传统的数据库系统已无法满足这种需求。其具体体现在三个方面： 历史数据量很大。 辅助决策信息涉及许多部门的数据，而不同系统的数据难以集成。 由于访问数据的能力不足，它对大量数据的访问性能明显
一、知识点归纳（一）数据仓库建设的主要驱动力 1.运营支持职能 2.合规需求 3.商务智能活动（二）建设数据仓库的目标 &nbs
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2023-08-21 11:41:39
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# 商业数据仓库调度工具
在信息技术日新月异的今天，企业面对的数据量和复杂性与日俱增。为有效管理和利用这些数据，数据仓库（Data Warehouse）成为了不可或缺的组成部分。而商业数据仓库调度工具则起着至关重要的作用，自动化和调度数据的提取、转换和加载（ETL）过程。
## 什么是数据仓库？
数据仓库是一个集成化的数据存储系统，专门用于商业智能（BI）分析。它从不同数据源中提取数据，通过
商业智能(Busines lnteligence)简称BI通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
伴随数据库技术的提高和数据处理技术的发展以及各行业业务自动化的实现，商业领域产生了大量的业务数据，要从这海量数据中提取出真正有价值的信息，将数据转化为知识，以支持商业决策，需要用到能提取、存
数据仓库与数据挖掘联机事务处理（OLTP）环境：用于支持企业基本业务应用的环境。数据仓库：面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。数据仓库特性：面向主题、集成、不可更新、时间特性。典型数据仓库的数据体系结构：操作型数据、操作型数据存储、数据仓库、数据集市、个体层数据。数据仓库的数据体系中的功能可分为数据处理、数据管理、数据应用三层。系统中存在不同综合级别的数据，
2006年9月23日，由希赛网承办的2006中国软件工程大会暨系统分析员年会在湖南长沙正式召开。以下是与会专家张峰岭《探讨数据仓库与商业智能需求与需求分析》主题演讲具体内容。 各位朋友，我是一名来自从事商业智能项目开发的一名一线技术工作者，我曾在这个领域从事过从程序员，系统分析员到项目经理多种岗位，从2002年开始，我亲身经历了多个不同规模的数据仓库与商业智能项目，经历了甲方和乙方的角
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精选
2006-10-10 09:55:16
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数字化如火如荼，企业的 IT 信息化也越演越烈，企业管理者对数据管理也是越来越重视，认识到数据资产带来的价值，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。商业智能BI商业智能BI（Business Inteligence），是一种主要由数据仓库、数据分析、查询报表、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。商业智能BI在企业中主要是基于一套基于已有数据的解决方案，
# 商业银行数据仓库
商业银行数据仓库是商业银行为了管理和分析海量数据而建立的数据库系统。它可以帮助银行更好地了解客户需求、制定市场策略、风险管理和监控等方面。数据仓库中存储了大量的数据，包括客户信息、交易记录、市场数据等，这些数据可以被用来进行数据分析、报表生成、风险评估等操作。
## 为什么商业银行需要数据仓库
商业银行作为金融机构，每天都会产生大量的数据。这些数据包含了客户的个人信息、
数据挖掘与其商务智能上的应用内容摘要：数据挖掘是商务智能技术的重要组成部分，是一个新的重要的研究领域。本文介绍了商务智能技术应用现状和组成，数据挖掘的发展及现状分析，数据挖掘在现代商务智能上的应用，以及数据挖掘的过程。关键词：商务智能 数据挖掘 数据分析 1.数据挖掘的定义数据挖掘(Data Mining)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数
