商业智能和数据分析

1.商业智能

（1）从小型的超市系统，到国家银行、航空、水利、电力、铁路运输等大型项目，商业智能的应用无处不在。

如果一定要给商业智能下一个定义，那就是：帮助我们把一些数据转化成有商业价值的，而且可以获取的，信息的知识。同时在最恰当的时候，通过某种方式，把信息传递给需要的人。简单来说，要达到一个目的：把数据转化成信息，把信息再转化为利润。

（2）很多企业经过企业资源计划（ERP）系统的运行，已经坐拥了大量的经营数据，如何将这些宝贵的数据转化成一种财富，这就是商业智能需要研究和完成的工作。

（3）如果把商业智能比作一个采矿加工厂，那么企业的经营和销售数据就是未经开采的矿石，而商业智能就是负责采集大量的矿石，进一步加工分离，最后将这些“矿石”提炼转化成对企业非常有用的“高纯度精矿”。

（4）商业智能可以提高企业的运营效率，增加企业的竞争力和领导者的决策力，从而获得更大的市场，提高企业利润。

（5）商业智能为管理层提供一种全新的思维方式，通过对数据财产的分析，发现内部潜在的规律，制定出相对正确的决策，同时优化企业内部的组织管理，增强企业资源的合理配置。

（6）商业智能的功能：数据读取功能、分析功能、红色报警功能、报表展示功能。

（7）商业智能的实施：定义需求、仓库模型建设、ETL、建立报表。其中，数据仓库是商业智能的基础平台，是商业智能的核心。

（8）商业智能的关键：雄厚的资金、精湛的技术团队、沟通及时的合作团队。

2.数据分析

（1）在数据分析领域，目前最常见的应用方向为以下两种：一是基于SQL标准的结构化数据库的商业分析技术，二是基于NoSQL的大数据分析系统。两者不冲突，某些情况下相辅相成。
（2）传统SQL的BI，首先需要具备基本的SQL开发基础。包括：T-SQL数据库查询语言，函数和存储过程，优化数据访问技术，分布式数据库设计。

（3）数据分析的中间层技术——SQL Server的两个BI功能：SQL Server Integration Services（SSIS）和 SQL Server Analysis Services（SSAS）。

（4）数据分析展现部分：Sql server Reports和PowerBI。

3.SQL Server Integration Services（SSIS）
SSIS是一个可视化平台，可以使用它来实现数据提取，加载和转换。这是数据分析的前提工作。需要学习的内容包括 项目的创建，基本ETL包的创建，数据循环，错误流逻辑和日志管理等。

4.SQL Server Analysis Services（SSAS）
SSAS是Sql Server BI的核心内容，数据的分析功能就是由这个服务来完成的。它的主要功能包括数据挖掘和联机分析处理(OLAP).要学习的内容包括：
AS服务的概念和对象，平台的使用，信息工作者信息中心功能，管理员信息中心功能和开发人员信息中心功能。了解使用数据源，数据源视图，各种数据挖掘机制等。

5.Sql Server Reporing Service（SSRS）
数据分析和挖掘完成后，必须使用一个有效的界面和方式来展现，SSRS就实现了这个功能。这部分内容中要学习的包括：
基本报表的创建，报表的分组，排序和筛选，格式化和参数化，以及在应用程序或者Excel中使用报表。