商业智能的发展趋势及关键技术盘点

    （1）数据冗余不一致。数据库系统设计时可能从方便或效率方面的考虑，将一种数据分别保存在不同的地方别进行维护，数据的修改得不到及时的反馈和统一，造成了数据之间的不一致，及增加了数据冗余度，也很难分辨数据的正误。

    （2）数据关联错误。由于数据库设计的不合理，很多情况下会存在数据之间的关联和依赖，包括属性关联即两个属性分别可以由对方推导计算出来，或实体关联即实体间使用关联属性来关联连接。这种设计方式会产生数据之间的不一致、实体关联性丢失甚至出现实体关联错误。

    （3）数据本身错误。由于在数据库设计时没有进行数据的约束设计，或者用户输入数据时的个人疏忽等原因造成数据源中存在不满足要求的数据以上问题给ETL的设计和实施增加了不同程度的困难，有时只有牺牲数据的准确性来达到系统效率和项目进度的要求。解决这些问题，还需要加强企业工作过程的规范化管理，改善企业的数据库结构等，随着企业信息化水平的提高，这些困扰ETL实施的问题会逐渐得到改善和解决。

    三、 联机分析处理（OLAP）

    OLAP的理解

    OLAP是Online Analytic Process（联机分析处理）的缩写，E.ECodd于1 993年首次提出这个概念。从字面上看OLAP是对联机数据访问和分析，它是为了满足更高效地进行多维分析的需求而产生的。OLAP的主要功能是根据用户所选择的分析，从多个角度（维）度对信息进行快速、一致、稳定地交互访问，使用户可以在短时间内从各种不同的角度审视业务的经营情况。OLAP是一种技术，它最大的特点是其机动性和快速性。OLAP技术是弥补关系数据库在统计及综合查询分析方面的不足，迎合人们对数据的复杂查询和对于数据分类别及层次等高级分析需求而产生的，能在短时间内响应非专业人员的复杂查询。可以利用OLM）技术从多种角度对业务数据进行多方面的汇总统计计算，还可以利用数据挖掘技术自动发现其中隐含的有用理解了OLAP与OLTP的区别，也就对OLAP的特点，功能和使用方式有了感性的认识，OLAP作为一种分析和存储技术，表现出它独特的优势。随着数据仓库的发展，数据仓库（DW）系统正成为新的决策管理系统解决方案。DW系统以OLAP为核心，但包括更为广泛的内容。

[page]    OLAP操作

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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