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商业智能和数据仓库：综合指南
现代企业现在依靠准确的洞察和数据驱动的决策来进行战略规划和增长。 数据仓库、商业智能和数据分析的重要性日益增加，恰如其分地展示了企业如何使用强大的数据管理工具和分析平台来支持其决策。
此外，BI 依赖数据仓库等技术来提供及时、可靠和准确的情报。 要理解 BI 架构如何提供价值，首先需要了解数据仓库和商业智能之间的互补关系。
什么是BI？
商业智能 (BI) 是指有助于从数据中获取有意义的见解和可操作的智能的流程和技术。 商业智能工具访问组织的数据，以报告、仪表板、图表、摘要和图表的形式呈现分析和见解。
此外，此类工具还为组织内的广大决策者提供支持。 例如，营销人员在实时仪表板中跟踪活动指标或客户行为。 财务团队整理各部门的数据，看看哪些因素影响损益。 销售人员使用商业智能仪表板来跟踪 KPI，而运营部门则使用 BI 来优化业务运营。
基本的 BI 架构由以下组件组成：
- 不同的源系统或数据库，以原始格式收集数据。
- DWH 中的集成层从数据库中提取数据、清理数据并将其加载到 DWH 中。
- 准备和存储数据以供分析的数据仓库。
- 商业智能工具以可视化、报告、仪表板、摘要和图表的形式绘制和呈现基于数据的见解。
数据仓库 (DWH) 在商业智能中的作用是什么？
每个成功的 BI 系统背后都有一个强大的 DWH。 现在，什么是数据仓库？ A 数据仓库（DWH） 是一个中央平台，用于整合和存储来自不同来源的数据，并为下游商业智能和分析准备这些数据。 将其视为组织和存储 BI 分析的所有数据的单个存储库。
数据分析数据仓库以针对复杂查询优化的结构化格式存储历史和当前数据。 然后，它连接到商业智能工具以生成报告，包括预测、趋势和其他可激发可操作见解的可视化效果。
业务分析中数据仓库的组件包括 ETL（提取、转换和加载）工具、DWH 数据库、DWH 访问工具和报告层。 这些工具的存在是为了简化数据科学流程，并减少或消除编写代码来操作数据管道的需要。
ETL 工具帮助从源系统中提取数据，将其转换为所需的格式，并将转换后的数据加载到 DWH 中。 数据库组件存储并管理用于报告的结构化数据。 访问工具允许商业智能和数据分析用户与 DWH 中的数据进行交互。 报告层提供BI接口，用于分析和可视化数据仓库中存储的数据。
从头开始
数据仓库和商业智能有什么区别？
数据仓库和商业智能之间存在特定的关键差异。但是，在我们深入探讨差异之前，必须注意它们在同一空间中运行，并且对于总体商业智能策略同样重要。
以下是两者之间的一些固有差异。
- 目的
BI 的主要目的是分析数据并向决策者提供可行的见解。 在这里，数据仓库是一个集中存储库，用于收集、处理和存储来自各种不同来源的数据。
- 目标
BI 的目标是帮助业务用户通过预测和预测分析做出智能且有数据支持的业务决策。 另一方面，数据仓库的目的是将结构化数据存储在中央位置，以便 BI 用户可以访问组织数据的整体视图。
- 输出
BI 输出由包含见解和趋势的仪表板、报告、数据视觉效果、图表和图形组成。 这样的结果使业务用户能够理解复杂的数据。 DWH 的输出由保存在中的数据记录组成 事实表和维度表 数据模型。
- 用户
BI 用户通常是 C 级高管、经理或数据分析师，希望及时进行数据分析以做出更好的决策。 相反，DWH 通常由数据架构师和工程师处理和维护，他们为业务用户提供可分析的数据。
- 交易平台
一些常用的 BI 工具包括 SAP、Power BI、Tableau 和 Qlik。 另一方面，流行的数据仓库提供商包括 亚马逊Redshift、Google BigQuery 和 Azure Synapse。
如何使用数据仓库分析数据？
DWH 使用在线分析处理 (OLAP) 来处理大量数据。 它将所有数据整合到一个集中平台上。 它是 DWH 用于简化复杂查询的数据处理方法。 简单来说，它是一种帮助用户提取和查询所需数据进行分析的计算方法。
例如，如果有人询问 DWH 中两个不同数据集之间的关系，则将使用 OLAP 处理来遍历存储的数据，以快速查找、识别和总结所需的信息。 使用 OLAP，数据仓库为 BI 提供分析所需的数据。
商业智能与数据仓库
数据仓库和商业智能：企业解决方案
没有数据仓库的商业智能架构就像没有引擎的汽车。 如果没有强大的数据仓库的支持，人们就无法简单地驱动准确的 BI。 因此，尽管存在差异，但数据仓库和商业智能相辅相成，为企业提供可靠的 BI 架构。
遵循商业智能和数据仓库的最佳实践，组织通常会将企业数据仓库集成到 商业分析 架构来部署商业智能和数据仓库 (BIDW)。BIDW 是指整个 BI 架构，其中从数据仓库无缝提取准确可靠的数据，以生成可操作的见解，从而快速、智能地做出决策。
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作者：
哈里斯·阿齐姆