商业智能产品有以下类型:1、数据挖掘软件;2、终端客户查询;3、报表和分析工具;4、数据集市/仓库产品;5、立体数据分析软件;6、技术数据分析软件;7、数据仓库数据库;8、信息集成工具。
目前,市场上的BI产品主要包括:数据挖掘软件、终端客户查询、报表和分析工具、数据集市/仓库产品、立体数据分析软件、技术数据分析软件、数据仓库数据库和信息集成工具等。而不同背景的厂商提供的商业智能产品也不近相同,名目繁多的产品可以用百花齐放来形容。
定义为下列软件工具的集合终端用户查询和报告工具。专门用来支持初级用户的原始数据访问,不包括适应于专业人士的成品报告生成工具。
OLAP工具
提供多维数据管理环境,其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。OLAP也被称为多维分析。
数据挖掘(Data Mining)软件
使用诸如神经网络、规则归纳等技术,用来发现数据之间的关系,做出基于数据的推断。
数据仓库(Data Warehouse)和数据集市(Data Mart)产品
包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件,通常还包括一些业务模型,如财务分析模型。
根据综合性数据的组织方式的不同,目常见的OLAP主要有基于多维数据库的MOLAP及基于关系数据库的ROLAP两种。MOLAP是以多维的方式组织和存储数据,ROLAP则利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据。在数据仓库应用中,OLAP应用一般是数据仓库应用的前端工具,同时OLAP工具还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用,增强决策分析功能。
延伸阅读:
商业智能的处理流程
商业智能(BI)作为一个概念,描述与业务紧密结合,并且根据需要进行相关特性展示和数据处理的过程。
为了让数据“活”起来,往往需要利用数据仓库、数据挖掘、报表设计与展示、联机在线分析(OLAP)等技术。数据或者数据源包含的种类繁多,例如存储在关系型数据库中的,在外围数据文件中的,在业务流中实时产生存储在内存中的等等。而商业智能最终能够辅助的业务经营决策,既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策。
这些分析有财务管理、点击流分析(Clickstream)、供应链管理、关键绩效指标(Key Performance Indicators, KPI)、客户分析等。商业智能关注的是,从各种渠道(软件,系统,人,等等)发掘可执行的战略信息。商业智能用的工具有抽取(Extraction)、转换(Transformation)和加载(Load)软件(搜集数据,建立标准的数据结构,然后把这些数据存在另外的数据库中)、数据挖掘和在线分析(Online Analytical Processing,允许用户容易地从多个角度选取和察看数据)等 。
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