SQL2008商务智能74

SQLServer2008商务智能体验2内容提要一、背景概述二、数据仓库与ETL的实现三、使用AnalysisService实现数据分析四、使用ReportDesigner设计报表五、使用Excel设计报表六、大擂台3一背景概述商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。计算机的本质：计算+数据存储数据存储的终极目的数据信息知识数据：客观事物的属性、数量、位置、相互关系的抽象表示。信息：是对数据的理解（语义），是加载于数据之上的知识：是经过提炼加工的信息，是一个或多个信息之间的关联。4一背景概述5商业智能定义为下列软件工具的集合：数据仓库（DataWarehouse）联机分析处理工具（OLAP）OLAP也被称为多维分析。终端用户查询和报表工具。数据挖掘（DataMining）软件。一背景概述6数据仓库是指从业务数据中创建信息数据库，并针对决策和分析进行优化。数据仓库中的信息是面向主题的、集成化的、稳定的、随时间变化的数据集合，用以支持管理决策的过程。数据来自多个数据源，并整合到一个数据库中。在数据整合的过程中数据要经过聚合、摘要和清洗。一背景概述“数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理过程的决策过程”—W.H.Inmon7一背景概述数据数据仓库是一个建设过程，而不是一个产品。数据仓库是通过对来自不同的数据源进行统一处理及管理，通过灵活的展现方法来帮助决策支持。数据信息知识决策管理8􀂄联机事务处理OLTP(on-linetransactionprocessing)传统的关系DBMS的主要任务他们涵盖了一个组织的大部分日常操作：购买、库存、制造、银行、工资、注册、记账等。􀂄联机分析处理OLAP(on-lineanalyticalprocessing)数据仓库系统的主要任务数据分析和决策一背景概述9用户和系统的面向性:OLTP面向顾客，而OLAP面向市场数据内容：OLTP系统管理当前数据，而OLAP管理历史的数据。数据库设计：OLTP系统采用实体-联系（ER)模型和面向应用的数据库设计，而OLAP系统通常采用星形和雪花模型视图：OLTP系统主要关注一个企业或部门内部的当前数据，而OLAP系统主要关注汇总的统一的数据。访问模式：OLTP访问主要有短的原子事务组成，而OLAP系统的访问大部分是只读操作，尽管许多可能是复杂的查询OLTP和OLAP的区别一背景概述10一背景概述11WSN215463时间产品果汁可乐牛奶奶油牙膏肥皂$10万4月份我在北京卖掉了价值十万美元的可乐一背景概述12一背景概述13一背景概述14上卷（Rollup）:汇总数据通过维的概念分层向上攀升或者通过维归约来实现下钻(rolldown):上卷的逆操作从高层的汇总到低层汇总或详细数据,或者引入新的维来实现切片（Slice）和切块（dice）:映射和选择透视（Pivot）:一种目视操作，它转动数据的视角，提供数据的替代表示。如：将一个3-D立方体转换成2-D平面序列.其他的操作：钻过（drillacross):涉及多个事实表的查询钻透（drillthrough）:钻到数据立方体的底层，到后端关系表(使用SQL)一背景概述15时间国家2000年2000年1月2000年1月1日2000年1月2日2000年1月3日2000年2月一背景概述16一背景概述一个数据仓库包括了一个中央事实表FactTable多个维度外键和多个可以分析的指标多个维度表DimensionTables可以分析的角度17一背景概述Employee_DimEmployeeKeyEmployeeID...EmployeeKeyTime_DimTimeKeyTheDate...TimeKeyProduct_DimProductKeyProductIDProduceNameProductBrandProductCategory...ProductKeyCustomer_DimCustomerKeyCustomerID...CustomerKeyShipper_DimShipperKeyShipperID...ShipperKeySales_FactTimeKeyEmployeeKeyProductKeyCustomerKeyShipperKeyUnitsPrice...TimeKeyCustomerKeyShipperKeyProductKeyEmployeeKey多个外键事实维度键数据仓库的星型结构18Cube多维数据集源系统客户端设计数据仓库导入数据仓库建设Cubes查询数据134查询工具报表分析数据挖掘2数据仓库一背景概述19设计数据仓库导入数据仓库建设Cubes查询数据1342Cube多维数据集数据仓库源系统客户端查询工具报表分析数据挖掘一背景概述20设计数据仓库导入数据仓库建设Cubes查询数据1342Cube多维数据集数据仓库源系统客户端查询工具报表分析数据挖掘一背景概述21设计数据仓库导入数据仓库建设Cubes查询数据1423Cube多维数据集数据仓库源系统客户端查询工具报表分析数据挖掘一背景概述22一背景概述IBMBI体系结构DB2UDBDB2UDBDB2WarehouseManager数据仓库管理器MetaDataDB2OLAPServerDB2/WarehouseControlCenterOLAPServerAppManagerOLAPServerAnalysisServer客户端工具支持WEB决策支持工具和应用程序DB2FamilyORACLEInformixSybaseSQLServerIMS&VSAMFilesDataJoinerDB2IntelligentMinerforData数据智能挖掘服务器23Oracle数据仓库的完整架构数据转换中央数据仓库信息展现业务用户源数据数据获取数据管理数据使用项目管理数据仓库实施指导方法论业务规划信息评估逻辑数据模型设计物理数据模型设计数据库管理元数据管理应用开发顾问咨询知识转移TMIS系统客运系统外部信息MIS系统抽取转化过滤加载随即查询报表多维分析数据挖掘Portal集成RelationalTransformationOLAPDataMining数据集市Oracle9i直接用户(客户端)Olap用户Web用户应用服务器决策者分析员研究员查询人员一背景概述24Oracle数据仓库的完整架构一背景概述OWB项目管理、数据仓库方法论OPMDWM业务规划信息评估模型设计OracleWarehouseBuilder管理、开发OEMOWBOracle9iDS顾问咨询知识转移DiscovererReportBIBeanPortalTMIS系统客运系统外部信息RelationalTransformationOLAPDataMiningOracle9iMIS系统9iAS随即查询报表多维分析/数据挖掘应用服务器门户集成ETL工具数据转换中央数据仓库信息展现应用系统源数据数据获取数据管理数据使用25二数据仓库与ETL的实现数据从数据源向目标数据仓库抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。抽取：将数据从各种原始的业务系统中读取出来。转换：按照预先设计好的规则将抽取得数据进行转换、清洗，以及处理一些冗余、歧义的数据，使本来异构的数据格式能统一起来。装载：将转换完的数据导入到数据仓库中。26ETL举例FNameLNameUnitPriceQtyBarrAdam.552ChaiSean1.13…EmpKeyName1Barr.Adam2Chai.Sean…NameUnitPriceQtyBarr.Adam.552Chai.Sean1.13…NameTotalSalesBarr.Adam1.1Chai.Sean3.3…EmpKeyTotalSales11.123.3…导入合并计算查找二数据仓库与ETL的实现27店面网售PosDWSQLsheet1sheet2sheet3二数据仓库与ETL的实现28Pos部门销售情况EmployeeNameGroupNameTimeProductNameProductStyleProductClassQuantityInformationSourceSaleAddressDimProductProductKeyProductNameProductStyleProductClass店面销售情况EmployeeNameGroupNameTimeProductNameProductStyleProductClassQuantityCustomerEvaluationCustomerSources网售销售情况EmployeeNameGroupNameTimeProductNameProductStyleProductClassQuantityProductNameProductStyleProductClassProductNameProductClassProductStyleProductNameProductClassProductClassProductNameProductStyleProductStyleDimEmpEmployKeyEmployeeNameGroupNameDeptNameGroupeNameEmployeeNameGroupeNameGroupNameEmployeeNameEmployeeNameGroupeNameEmployeeName维度表的抽取源表源表源表维度表29店面销售情况EmployeeNameGroupNameTimeProductNameProductStyleProductClassQuantityDimProductProductKeyProductNameProductStyleProductClassFactSalesProductKeyProductNameProductStyleProductClassProductNameProductClassProductStyleProductNameProductClassProductStyleProductKeyProductKey事实表的抽取源表维度表事实表30Cube多维数据集源系统客户端设计数据仓库导入数据仓库建设Cubes查询数据134查询工具报表分析数据挖掘2使用AnalysisService实现数据分析31“嘿…2003年4月份我在北京卖掉了价值十万美元的可乐”WSN维度的层次概念：产品地域时间类别国家年产品名称省月市日220032004Q1Q2Q31时间3546215463时间产品果汁可乐牛奶奶油牙膏肥皂$10万产品果汁可乐牛奶奶油牙膏肥皂食品日用使用AnalysisService实现数据分析32维度维度属性维度层次结构属性维度属性成员度量值OLAP相关概念使用AnalysisService实现数据分析33维度和度量值收入成本利润业务量指标（Measure度量值）(Dimension维度)(Dimension维度)(Dimension维度)(Dimension维度)(Dimension维度)(Dimension维度)使用AnalysisService实现数据分析34维度属性维度属性的集合是维度，属性是绑定到数据源视图表或视图中的一列或多列学习初期可将维度属性理解为相当于关系型数据库中表的列使用AnalysisService实现数据分析35维度属性成员成员：属性的一个具体的值维度属性在”维度结构”选项卡中看属性在”浏览”选项卡中看属性成员维度属性成员用户自定义层次结构属性使用AnalysisService实现数据分析36在“多维数据集”中浏览度量值维度属性维度属性成员维度属性成员用户自定义层次结构属性度量值维度属性成员使用An