Real Data

商业智能 (BI)实际上是一组流程、技术和工具，可帮助公司收集、处理和分析数据，以便做出更明智和更具战略性的决策。为了更好地理解 BI 的工作原理，必须熟悉其关键组件，这对于任何商业智能战略的成功都至关重要。下面描述了其中三个关键组件：数据仓库、ETL和可视化工具。

1.数据仓库
数据仓库被认为是 BI 的关键部分，因为它允许组织整合来自各种来源的大量数据。该过程在称为数据仓库的系统中执行，该系统充当存储历史和当前信息的集中存储库。数据仓库的结构专门设计用于方便查询和分析，而不是快速交易。

数据仓库最显著的优势之一是它提供了统一的信息视图，帮助企业识别单独分析数据时可能会被忽视的模式和趋势。此外，集中数据可以提高信息的质量和一致性，使公司完全信任他们的分析。

数据仓库的一些主要特性包括：

数据集成：允许您将来自不同来源（数据库、管理系统和应用程序）的数据分组到一个地方，以促进更连贯的分析。
查询优化：专门用于回答分析查询，提高分析效率。
决策支持：方便访问历史和当前数据，从而能够创建深入的报告和分析。
2. ETL（提取、转换、加载）
ETL过程代表提取、转换和加载，对于将数据有效地移动到数据仓库至关重要。此过程确保从不同来 希腊电话号码库 源收集的信息在分析之前得到适当准备。每个 ETL 阶段的详细说明如下：

提取：在此初始阶段，从各种来源提取数据，例如事务数据库、Excel 文件、社交网络等。这里的关键是仅选择相关信息进行进一步分析。
转换：提取后，需要对数据进行转换以确保质量和一致性。这包括数据清理、规范化、重复数据删除和业务规则的应用，以确保信息的准确性和实用性。
加载：最后，经过转换后，数据被加载到数据仓库中。此步骤可以定期执行（每天、每周等），也可以实时执行，具体取决于业务的具体需求。
ETL 工具至关重要，因为它们允许修改数据，使其可访问且可用于分析，从而消除管理多个原始数据源的复杂性。