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2020-12-28 10:08:27 阅读（166）
在商业智能BI中，我们经常听到一些术语和概念，如指标、指标表、维度、模型、数据仓库和数据。他们以前有什么关系和联系？指标是什么？指标是我们需要分析的具体对象，分析的数据，如销售收入、销售毛利润、采购成本、人均产出等。指标表是同一业务分析主题下指标的组合，如营业利润、利润总额、净利润、净利润率等，如订单金额、实际到货金额、逾期到货金额、到货金额比率、逾期到货金额比率等。通常，它们都有相同的分析维度。维度是从数据的角度来看，从哪个角度来看，例如：2019年华为手机在北京的销售，销售是我们想看到的指标，维度是时间维度、区域维度和产品维度。因此，我们只能看到2020年所有地区所有产品的销售，也可以看到2019年山东某一产品的销售。这种动态分析是一种多维分析。组织分析指标和具体分析维度形成分析模型，在数据库中显示为事实表或指标表，与不同维度表相关，形成表与表之间的相关关系。最后，一个又一个的分析模型沉淀到数据仓库中。当然，不同分析模型中可以重复使用时间、区域和产品维度。具体来说，数据仓库中有一个又一个数据表。有两种数据，一种是源数据，即我们要分析的数据源，它们都存储在一个或一些业务系统中。我们通过ETL过程提取和转换这些源数据，最后加载到数据仓库的每个分析模型中，从而完成从业务基础数据到业务分析模型的转换。基于这些分析模型，我们可以实现BI的自助可视化拖拉分析。在BI的整个设计和开发过程中，最重要的阶段是业务分析模型的构建，数据仓库数据模型的构建，从数据源的数据匹配到数据仓库模型过程中的数据清洗、转换和处理。这些工作占BI项目开发过程的80%，剩下的20%是可视化报表的开发。
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