Business intelligence (BI). Типові питання, на які відповідає BI презентация

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.

Хто використовує ВІ?

Що робить ВІ?
Дані
Інформація
Знання
Рішення
Прибуток

Типові питання, на які відповідає BI
Хто з клієнтів є найбільш перспективним?

Або.. Хто вони, мої клієнти?

Що з моєї продукції найбільше заслуговує на підтримку та подальший розвиток?

Де ми втрачаємо гроші?

Як це працює:

As a result…

PART 2
BI project life cycle

Логічна модель бази даних

Логічна модель сховища даних

ETL. Завантаження таблиці фактів за допомогою SSIS

OLAP куб на основі сховища даних

Система звітності у Reporting Services/MS Excel

PART 3
Cube structure

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.

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.

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.

Атрибути.
Атрибути є кваліфікаторами вимірів в запитах. Наприклад, Вимір «Час» (Time) може містити атрибути «Рік». «Квартал», «Місяць», «Тиждень». Атрибути можуть бути організовані в ієрархії.

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.

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.