微软商业智能解决方案课件.ppt

最好换成图片 * * * * * 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） 切片和切块是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个，则是切块。 * 钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。 它包括向上钻取（roll up）和向下钻取（drill down）。 roll up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数； drill down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 * 旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 * MDX脚本（Multi Dimensional Expression）。 MDX脚本是用来定义计算成员、命名集和计算单元的新的机制。 * * * * 应根据问题的特点来决定采用哪种数据挖掘形式比较合适。应选择符合数据模型的算法，确定合适的模型和参数，只有选择好正确的数据挖掘工具，才能真正发挥数据挖掘的作用 * 统一空间模型（Uinfied Dimensional Model） UDM是一个元数据库，其中定义了业务实体、业务逻辑、计算和度量，可被作为所有报表、电子表格、OLAP浏览器、KPI和分析应用程序的源来使用。 * BI成功对数据质量依赖很高，RC2增加了主数据管理弥补这一缺失 * ODS 原始数据源 * 不同角色的需求 ? 管理层：决策、绩效管理 ? 分析人员：寻求数据背后的规律，预测未来 ? 业务人员：办理日常业务（套打、汇报业绩） ? IT人员：整合数据，制作报表 * ?? ? ? ? * SSIS（ETL） 集成服务目标（提供大量组件简化开发、高效的数据流管道） 包（控制流、数据流） 集成服务开发设计器（跟踪调试） ? * DW 数据仓库目标（更加完整、更高性能） 星型结构、事实表、维度表 * SSAS （OLAP、DM） 分析服务目标（高可扩展的、复杂的计算） Cube、维度、属性、层次、聚合 MDX 数据源视图（DSV，价值） * * 可扩展性： 数据处理扩展插件（Data Processing Extension）、传输扩展插件（Delivery Extension）、身份验证扩展插件（Security Extension）以及呈现扩展插件（Redering Extension） 工具支持： 仪表盘、指示器、地图、迷你图。。。 * 可扩展性： 数据处理扩展插件（Data Processing Extension）、传输扩展插件（Delivery Extension）、身份验证扩展插件（Security Extension）以及呈现扩展插件（Redering Extension） 工具支持： 仪表盘、指示器、地图、迷你图。。。 * SSRS 工具 地图、迷你图。。。 数据处理扩展插件（Data Processing Extension）、传输扩展插件（Delivery Extension）、身份验证扩展插件（Security Extension）以及呈现扩展插件（Redering Extension） * * 决策树、聚类分析 预测销售额 向特定客户发送邮件 确定可能需要搭售的产品 查找客户将产品放入购物车的顺序序列 * * * ? * 商业智能发展趋势 从报表的角度 星型架构数据报表 积累历史 多源数据整合 应 用 系 统 操 作 型 数 据 存 储 临 时 表 星 型 结 构 报 表 工 具 商业智能发展趋势 从报表的角度 OLAP数据报表 应 用 系 统 操 作 型 数 据 存 储 临 时 表 星 型 架 构 OLAP 结构 和缓存 报 表 工 具 预先汇总和索引 整个逻辑空间直接寻址 商业智能发展趋势 从报表的角度 UDM报表 应 用 系 统 操 作 型 数 据 存 储 临 时 表 星 型 架 构 OLAP 缓存 U D M 架 构 报 表 工 具 从OLAP架构中迁移和继承 面向最终用户的数据模型 主目录 认识商业智能 一 DEMO演示 三 了解微软商业智能解决方案 二 微软商业智能解决方案 二 微软商业智能解决方案 商务智能平台领先者 数据分析市场占有率第一 数据仓库平台领先者 数据平台销售量市场第一 微软商业智能解决方案 终端用户工具 Excel Excel Service Proclarity PerformancePoint Server 商务智能平台 SQL Server Reporting Services报表服务 SQL Server Analysis Services分析服务 SQL Server DBMS关系型引