商业智能的三个分析层次

商业智能（BI）是一个应用广泛的软件种类，是聚集、存储、分析和提供数据使得用户能够更好作出决策的技术。[whatis.com, 2001]
商业智能的所有概念可以看成一把伞的形状。Bi可以粗略的认为是一个上面有三个层次的数据仓库：查询和报告，联机分析处理和数据挖掘。这个概念层次被广泛的采用。但是这些层次之间却存在着一些矛盾，因为不同的组件之间的界限是很模糊的。



数据仓库由一个或者多个事务处理或者非事务处理的数据的复制，这些数据经过相应的转换，用来查询，报告和其他的数据分析。在上方层次是基于下方层次作进一步的分析。

分析的第一层是查询和报告。查询是用计算机语言及时获得用户问题的答案。报告涉及到创建标准时间点的报表或者通过规定的格式生成报表。
分析的第二层是联机分析处理。这种技术允许用户在即时交互中从不同角度访问数据仓库中的数据，执行复杂的数据分析。这些不同的角度是联机分析处理的重要特色，也叫多维分析。OLAP应用中的维度根据机构的特点而有所变化。OLAP的定义已经被全世界所采用：快速分析共享的多维信息。平衡记分卡是利用OLAP的一种更高级的工具。
分析的最高层是数据挖掘。一个简单的定义：为了支持市场决策和未来的预测，从海量数据中分析和发现模式。因为数据挖掘是高端的技术，它的过程不仅包括应用工具收集数据，而且从理解业务、理解数据和准备数据开始，然后选择合适的技术模型，最后评估和部署。
通过数据挖掘将信息和知识挖掘出来，也可以通过web挖掘将网站和访问者的信息挖掘出来。当从事电子商务活动时，它是最有价值的潜在信息，数据由访问者的每次点击行为生成，信息就隐藏在这些每天以G为单位的数据中。
随着大量的业务数据存储到数据仓库中，我们能用BI工具执行所有的业务分析和能想到的所有报表。从商业智能受益的部门包括市场，销售，财务，信息和更高的管理层。

从长期来说，网络保持增长，为了从中萃取有益的知识，希望将数据按照一定结构保存起来。利用数据挖掘能够发掘客户的价值，因为最终我们想知道谁是你利润最高的客户。（chinabi 焦有章）