简介
商业智能（Business Intelligence, BI）是一系列技术和方法的集合，旨在帮助企业从大量数据中提取有用的信息，支持决策制定和业务优化。商业智能系统通常包括数据收集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等多个环节，通过这些环节，企业可以更好地理解其业务状况，发现潜在的机会和问题，并采取相应的行动。
商业智能与普通应用系统的主要区别
OLAP 和 OLTP
联机分析处理OLAP 和 联机事务处理OLTP
OLAP（也叫在线分析处理）：主要用于数据分析，一般只读，查询复杂度和数据量很大，分析师用，面向主题。
OLTP（也叫在线事务处理）：主要用于数据处理，一般是增删改查，前线技术员用，面向应用。
典型案例：数据仓库
数据仓库（Data Warehouse, DW）是一种用于支持管理和决策制定的集中式数据存储系统。它通过整合来自不同数据源的数据，提供一个统一的视图，使用户能够进行复杂的查询和分析。数据仓库的主要目标是支持企业级的数据分析和报表生成，帮助企业从大量数据中提取有价值的信息，支持战略决策。
数据仓库具有几个显著的特点。首先，它是面向主题的（Subject-Oriented），即数据仓库中的数据是按照业务主题进行组织的，而不是按照特定的应用程序或事务处理。其次，数据仓库是集成的（Integrated），它从多个异构的数据源中抽取数据，并将这些数据整合成一个一致的格式。第三，数据仓库是相对稳定的（Non-Volatile），数据一旦进入数据仓库，通常不会频繁更改，而是定期进行更新。最后，数据仓库是反映历史的（Time-Variant），它存储了不同时间点的数据，支持趋势分析和历史比较。
实现商业智能的关键——数据分析
- OLAP分析：使用OLAP（Online Analytical Processing）工具进行多维数据分析，支持切片、切块、旋转、钻取等操作，帮助用户从多个角度和层次查看数据。
- 数据挖掘：应用数据挖掘技术（如聚类、分类、关联规则分析等）发现数据中的隐藏模式和趋势。
- 统计分析：使用统计分析方法（如回归分析、方差分析等）验证假设和预测未来趋势。
- 预测分析：结合历史数据和当前数据，使用预测模型（如时间序列分析、机器学习模型等）预测未来的业务表现。
