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通过这种方式，我们就可以摆脱 SQL SUM 对速度的制约，快速定位符合不同条件的细节数据，更可以迅速得到某一层次的汇总数据。OLAP 技术为决策者提供了多角度、多层次、高效率的数据探查方式，决策者的思维不再被固定的下拉菜单、查询条件所束缚，而是由决策者的思维带领数据的获取，任意组合分析角度和分析目标，这种打破传统的互动性分析和高效率使 OLAP 成为 BI 系统的核心应用。
(*)第四喷：BI 高级应用模式—— 数据可视化与数据挖掘?
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(6) BI 应用模式概览——数据可视化(Visualization)
数据可视化应用致力于将信息以尽可能多的形式展现出来，目的是使决策者通过图形这种直观的表现方式迅速获得信息中蕴藏的知识，如趋势、分布、密度等要素。 ??? 值得一提的是，以 MapInfo 公司为代表的 GIS 软件商，目前也正在努力结合 BI 应用。MapInfo 率先提出了 Location Intelligence 概念，依托于地理信息系统，展现各地区的属性值，例如人口密度，工业产值，人均医院数量等等，这种可视化应用部分与 BI 数据可视化应用重合，并形成有力补充，有时可以在一个项目中互相搭配。
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??? 上图所示的是 Cognos Visualizer 产品，这家伙用几近哗众取宠的丰富形式展现数据和信息，包含了地图、饼图、瀑布图等近五十种展现图形，并提供了二维和三维两种展现方式。所有的图形元素都是可活动的，例如用户可以通过点击地图上的某一个省，钻取到这个省各个城市的信息，这种可交互性是 BI 与普通图片生成软件的显著差异。
(7) BI 应用模式概览——数据挖掘(DataMining)????
???? 数据挖掘是最高级的 BI 应用，因为它能代替部分人脑功能。
??? 数据挖掘隶属于知识发现(Knowledge Discovery)在结构化数据中的特例。
??? 数据挖掘的目的是通过计算机对大量数据进行分析，找出数据之间潜藏的规律和知识，并以可理解的方式展现给用户。
???? 数据挖掘的三大要素是：
???????? >> 技术和算法：目前常用的数据挖掘技术包括——
????????????????自动类别侦测(Auto Cluster Detection)
????????????????决策树(Decision Trees)
????????????????神经网络(Neural Networks)
???????? >> 数据：由于数据挖掘是一个在已知中挖掘未知的过程，
????????????????因此需要大量数据的积累作为数据源，数据积累
????????????????量越大，数据挖掘工具就会有更多的参考点。
???????? >> 预测模型：也就是将需要进行数据挖掘的业务逻辑由
????????????????计算机模拟出来，这也是数据挖掘的主要任务。
??? 与信息类 BI 应用相比，以数据挖掘为代表的知识类 BI 应用目前还不成熟，但是从另一个角度来看，数据挖掘可发展的空间还很大，是今后 BI发展的重点方向，SAS，SPSS 等知识类 BI 应用厂商形象逐渐高大，悄悄占据了新的利润增长点。
上图中是著名的 IBM Intelligent Miner 在分析客户的消费行为。它能对大量的客户数据进行分析，然后自动将客户划分为若干群体（自动类别侦测），并将每个群体的消费特征显示出来，这样决策者就能一目了然的针对不同客户的消费习惯，制定促销计划或广告计划。
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???? 上述功能如果单靠信息类 BI 应用来实现，则需要决策者根据经验进行大量的 OLAP 分析、数据查询工作，而且还不一定能发现数据中隐藏的规律。例如上述客户分类，对于一个拥有 400 万用户的银行来说，如果没有数据挖掘工具，会把人活活累死的。
（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）
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