商业智能BI的数据建模技术


业务应用程序、数据集成、数据管理、数据仓库和机器学习都有一个通用且必不可少的组件:数据模型。
几乎每个关键业务解决方案都基于数据模型。可能是在线交易和销售点、金融、产品和客户管理、商业智能或物联网领域,没有合适的数据模型,商业数据的价值为零!
自计算机时代开始以来,数据模型和数据建模方法就已经存在。在可预见的未来,数据模型仍将是业务应用程序的基础。在数据建模领域,开发了映射复杂业务模型的基础知识。为了成功地对数据进行建模,了解各个主题之间的基本原理和关系并使用示例重现它们尤为重要。数据需要一个结构,没有它,它就没有任何意义,计算机也无法将其处理为位和字节。
 
什么是商业智能,为什么它很重要?
 
商业智能的概念最早出现在 1960 年代。商业智能,也称为 BI,是商业分析、数据挖掘、数据基础设施、数据可视化以及数据工具的各个子领域的统称或通用术语。总之,BI 分析企业生成的所有数据,并制作报告、绩效衡量标准和趋势,以帮助管理层进行决策。
 
在优化业务流程和为未来成功定位时,BI 至关重要。由于 BI 的目标是为您提供公司所有领域的公司数据,因此可以将其用于公司的效率和提高生产力并应对市场变化。借助商业智能,您能够识别和评估数据并最终做出反应以实现目标。
 
数据建模技术——概述
 
以下是各种数据建模技术的概述:


    • 平面数据模型:在这个非常简单的数据库模型中,所有数据都在一个二维表中,由列和行组成。假定列具有相似类型的值,并且在行中,元素应该具有彼此之间的关系值。

 

    • 分层模型:数据存储在树状结构中。数据存储在包含各种其他目录和文件的根目录或顶级目录中。

 

    • 网络模型:该模型与层次模型非常相似,但层次树被图所取代。在这个模型中,记录相互连接,它们的分配通过链接表进行。以这种方式,在记录之间维护层次结构。

 

    • 关系模型:该模型将数据库表示为关系的集合。关系只不过是一个值表。一组固定谓词变量的谓词集合,其可能的值或组合受到限制。

 

    • 星型模式模型:星型模式是一种数据库架构模型,其中一个事实表引用多个维度表,针对在数据仓库或商业智能中的使用进行了优化。

 

    • 数据保险库模型:具有来自各种数据源的长期存储历史数据的条目,这些条目排列在集线器、卫星和链路表中并与之相关。它的核心是一种现代、敏捷的方式来设计和构建高效、有效的数据仓库。

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