搞懂商业智能 BI 、数据仓库、数据中台及其关系,此文足以

数字化如火如荼,企业的 IT 信息化也越演越烈,企业管理者对数据管理也是越来越重视,认识到数据资产带来的价值,本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析,便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。

商业智能BI

商业智能BI(Business Inteligence),是一种主要由数据仓库、数据分析、查询报表、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。商业智能BI在企业中主要是基于一套基于已有数据的解决方案,将企业中现有的数据转化为信息,辅助企业做出管理决策的工具。

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无论是企业日常管理、分析决策,企业管理者都是依靠各项数据的汇总、趋势和市场动态来判断企业未来发展方向,随着数据的不断增加,业务分析的需求也越来越多,商业智能BI也就有了更大的用武之地。

数据仓库

数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化但信息本身相对稳定的数据集合,用于支持管理决策过程。其本质就是完成从面向业务过程数据的组织管理到面向业务分析数据的组织和管理的转变过程,也是商业智能BI中数据仓库的主要作用。

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数据仓库就像企业的总的大仓库,能够存储不同来源、不同格式的数据,并且可以通过ETL和数据模型,对数据进行高质量的筛选,分级分类进行存储。具有很强的稳定性,不会频繁的进行增删改等操作,能够反应历史变化。

用通俗的话来说就是数据仓库就像一个终端的大仓库,其他小仓库的各种货品会通过各种方式统一存储到这里,然后通过仓库位置的划分、货品的摆放进行归纳分类,实现规范、标准的从存放,到分类,再到使用的完整过程。

商业智能BI与数据仓库的关系

商业智能 BI 相比于数据仓库,它是一个更大的概念。商业智能可以说是基于数据仓库,经过了数据挖掘后,得到了商业价值的过程。所以说数据仓库是个金矿,数据挖掘是炼金术,而商业报告则是黄金。数据仓库就像是 BI 这个房子的地基,搭建好 DW 这个地基之后,才能进行分析使用,最后产生价值 。

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数据中台

数据中台强调的是连接,企业通过数据中台提供的方法和运营机制,将数据连接起来,形成汇聚整合、提纯加工、建模处理、算法学习,再通过连接以共享数据服务的方式将复杂的数据处理过程提供给业务使用,从而实现数据与业务的连接。

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用通俗的话来说,数据中台就是让企业的数据动起来的实现企业全面数据化的解决方案,主要价值在于数据服务,也就是可复用性。其本质是因为数据从业务系统中产生并储存,而业务系统反过来也需要利用数据分析来优化改进业务流程,那么就可以把业务系统的数据存储和计算能力抽象,交给独立的数据处理平台提供储存和计算能力,这就是数据中台产生的真正原因。

数据仓库和数据中台的关系

数据仓库的出发点为一个支撑性的技术系统,强调数据质量和元数据管理;而数据中台的第一出发点不是数据而是业务,更加注重思考业务问题需要什么样的数据服务 。

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在具体的技术处理环节,二者也有明显不同,数据的预处理流程正在从传统的ETL结构向ELT结构转变。传统的数据仓库集成处理架构是ETL结构,这是构建数据仓库的重要一环,即用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,将数据加载到数据仓库中去。而大数据背景下的架构体系是ELT结构,其根据上层的应用需求,随时从数据中台中抽取想要的原始数据进行建模分析 。

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