Слайд 2
Що таке Business Іntelligence?
Business intelligence (BI) – сукупність методів, методологій, процесів, архітектур
та технологій перетворення «сирих» даних на інформацію, що придатна до інтерпретації та використання в бізнесі.
Слайд 3
Слайд 4
Що робить ВІ?
Дані
Інформація
Знання
Рішення
Прибуток
Слайд 5
Типові питання, на які відповідає BI
Хто з клієнтів є найбільш перспективним?
Слайд 6
Або.. Хто вони, мої клієнти?
Слайд 7
Що з моєї продукції найбільше заслуговує на підтримку та подальший розвиток?
Слайд 8
Слайд 9
Слайд 10
Слайд 11
PART 2
BI project life cycle
Слайд 12
Логічна модель бази даних
Слайд 13
Логічна модель сховища даних
Слайд 14
ETL. Завантаження таблиці фактів за допомогою SSIS
Слайд 15
OLAP куб на основі сховища даних
Слайд 16
Система звітності у Reporting Services/MS Excel
Слайд 17
Слайд 18
Мітки.
Значення, які «відкладаються» уздовж вимірювань, називаються членами або мітками (members). Мітки
використовуються як для «розрізання» куба, так і для обмеження (фільтрації) обираних даних - коли у вимірі, що залишається «нерозрізаним», нас цікавлять не всі значення, а їх підмножина, наприклад три міста з декількох десятків. Значення міток відображаються в двовимірному поданні куба як заголовки рядків і стовпців.
Слайд 19
Ієрархія і рівні.
Мітки можуть об'єднуватися в ієрархії, що складаються з одного
або декількох рівнів (levels).
Відповідно до рівнів ієрархії обчислюються агрегатні значення. В одному вимірі можна реалізувати більше однієї ієрархії - скажімо, для часу: {Рік, Квартал, Місяць, День} і {Рік, Тиждень, День}.
Відзначимо, що ієрархії можуть бути збалансованими (balanced), як, наприклад, ієрархія заснована на даних типу "дата-час", і незбалансованими (unbalanced). Типовий приклад незбалансованої ієрархії - ієрархія типу «начальник-підлеглий». Іноді для таких ієрархій використовується термін Parent-child hierarchy.
Існують також ієрархії, що займають проміжне положення між збалансованими і незбалансованими (вони позначаються терміном ragged - "нерівний"). Зазвичай вони містять такі члени, логічні "батьки" яких знаходяться безпосередньо на вищому рівні.
Слайд 20
Виміри.
Виміри є осями для аналізу даних в багатовимірної структурі даних.
Вимір складається
з упорядкованого списку атрибутів, які спільно визначають загальний семантичний сенс (своїми значеннями) в моделюється предметної області. Кожен атрибут визначає єдину позицію уздовж осі куба даних.
Виміри можуть бути відображені на таблиці та представлення, що дозволяє передавати дані в них з БД оперативних систем.
Слайд 21
Атрибути.
Атрибути є кваліфікаторами вимірів в запитах. Наприклад, Вимір «Час» (Time) може
містити атрибути «Рік». «Квартал», «Місяць», «Тиждень». Атрибути можуть бути організовані в ієрархії.
Слайд 22
Факти.
Факт відповідає фокусу дослідження даних для підтримки прийняття рішень керівництво організації.
Факт - це набір метрик куба даних. Одні й ті ж факти можуть використовувати в різних кубах даних.
Слайд 23
Метрики.
Метрика є змінною, яка відповідає фокусу дослідження даних. Метрика описує значення
комірки куба даних. Наприклад, метрикою часто буває ціна товару або підсумкове значення. Метрики можуть бути результатом обчислень.