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商业智能系统是指运用数据仓库，联机分析和数据挖掘技术来处理和分析商业数据，针对不同的领域提供不同的商业智能解决方案，协助用户解决商务活动中的复杂问题，从而帮助决策者面对商务环境的快速变化而做出敏捷反应和合理商业决策分析的管理系统
可以通过丰富的场景看一下： 广义上的BI可以定义为一个系统方案，包含了从数据仓库，到ETL（数据清洗），OLAP分析，以及深度的数据挖掘，前端报表展现。
企业数据仓库架构 关于数据仓库，有一种简单粗暴的说法，就是“任何数据仓库都是通过数据集成工具连接一端的原始数据和另一端的分析界面的数据库”。
一、从数据库到数据仓库再到数据湖 1. 数据库阶段 数据库是一种数据集合，以某种方式储存，可供多个用户共享，具有最小冗余度，与应用程序相互独立。数据库通常由多个表空间构成。
理解数据仓库的演变不仅可以帮助企业更好地利用数据，还能为未来的数据管理策略提供宝贵的参考。 早期的数据仓库：存储与处理的起步 数据仓库的概念最早起源于20世纪80年代末。
其中数据底层负责管理数据，包括数据采集、数据 ETL、数据仓库构建等环节，为前端报表查询和决策分析提供数据基础；数据分析主要是利用查询、联机分析处理、数据挖掘以及可视化等方法抽取数据仓库中的数据，并进行分析
如今在这信息时代，合适的数据挖掘工具能够帮助企业赢在起点上。数据分析行业十分有前景，越来越多人都开始关注数据分析，这是而学习数据分析需要学习数据挖掘，内容十分繁杂。
维度模型和事实表是数据仓库中的两个核心概念，它们分别用于描述数据的结构和内容。 维度模型是一种用于组织和表示数据的方式，它主要由维度和度量组成。
目前，公认的定义技术数据仓库就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库中的数据面向主题与传统的数据库面向应用相对应。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。
商业智能（BusinessIntelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、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。
、集中汇总，形成企业数据资产池。打通OA、ERP、MES、CRM、EHR、PDM、SCM等业务系统，将数据集存至数据平台形成数据仓库。3.2 自定义角色门户在零售行业中，经营管理者需要时刻掌控各地区
数据仓库：数据仓库的ADS层与数据集市DM，二者是同一个东西，还是不同的？有点懵
数据挖掘的使用
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