business intelligence 介紹

    商業智能系統(BI系統)是利用數據分析技術來輔助商業決策的一套系統。它一般包括3種應用:Data Reporting、OLAP和Data Mining。這個你們能夠在網上找到大量的材料，這裏只作簡要介紹。這3種應用內在本質呈現以下趨勢：分析維度從少到多，計算複雜度從低到高，從以人爲主轉爲以機器爲主。

    Data Reporting應用主要是那些靜態報表，簡單查詢報表及Dashboard等，展示方式通常比較固定，使用頻率比較高，要求響應比較及時，因此每一個query涉及的維度會比較少，計算複雜度也較簡單，可是併發要求通常比較高，同時要求響應及時。在Reporting上的分析主要以人爲主，而計算機系統承擔的Query複雜度比較簡單，使用簡單的數據庫系統，甚至是NoSQL存儲系統有時便可知足。

    OLAP應用主要是指在線(交互式)數據分析，主要指多維度的adhoc分析。通常主要的操做是roll up、drill down和slice/dice。每一個分析涉及的維度要多於Reporting，計算複雜度也就相應地提升了，可是併發要求不高，而且響應比報表的要求要低，在秒級。在OLAP上的分析主要以機器爲主，人爲輔，此時就要求底層是能夠支持複雜查詢的數據庫系統，簡單的存儲系統已經沒法勝任。

    Data Mining主要指利用機器學習技術來對數據進行分類或者聚類等分析。分析涉及的維度遠超於OLAP所涉及的維度數量，這也就形成分析的複雜度已經超越人類的極限，因此這類數據的分析基本上所有依賴機器運行相應的機器學習算法來完成。這種分析對響應要求不高。因爲算法的複雜度異常高，因此對於底層支撐系統來講，更重要的是提供一個高性能的計算系統，對於存儲系統基本沒有太多要求。

 

名詞解釋：

特設分析（ad hoc analysis）是設計用來回答單1、肯定的商業問題的商業智能（business intelligence）程序。特設分析的產品通常是統計模型、分析報告或者其它類型的資料彙總。

　　根據韋氏字典所說，「ad hoc（特設）」意味着「爲眼前的狀況而不考慮更普遍的應用。」特設分析旨在填滿商業靜態、常規報告遺留的空白。

　　特設分析（ad hoc analysis）可用於建立還不存在的報告，或在靜態報告中鑽得更深來獲得賬戶、交易或記錄的相關細節。程序還用於爲靜態報告涵蓋的已存區域獲取更多現有數據。

　　在線分析處理（OLAP）控制面板專門設計用來促進特設分析，它經過提供對原始報告中數據的快速簡易的訪問來完成。讓用戶（通常是經理或執行官）經過點-點擊端口訪問數據來消除公司內部其它團隊要求數據、分析的須要。這讓企業問題出現時能有更快的反應時間，反過來，這又幫助用戶應對問題並能使企業決策更迅速。

　　儘管大部分特設報告和分析可能只運行一次，實際上，它們常以在常規基礎中再使用、運行結束。這個相對廣泛的實踐能引發沒必要要的報告程序，它影響大容量的報告週期。應該週期性地審查報告來有效地決定他們是否繼續以實用的商業目標服務。