商业智能常用词汇大全
商业智能常用词汇大全
Data Warehouse
本世纪80年代中期,"数据仓库之父"WilliamH.Inmon先生在其《建立数据仓库》一书中定义了数据仓库的概念,随后又给出了更为精确的定义:数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。与其他数据库应用不同的是,数据仓库更像一种过程,对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程。而不是一种可以购买的产品。
Data mart
数据集市,或者叫做"小数据仓库"。如果说数据仓库是建立在企业级的数据模型之上的话。那么数据集市就是企业级数据仓库的一个子集,他主要面向部门级业务,并且只是面向某个特定的主题。数据集市可以在一定程度上缓解访问数据仓库的瓶颈。
OLAP
联机分析处理(OLAP)的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。当时,Codd认为联机事务处理(OLTP)已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要,SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果,而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。因此Codd提出了多维数据库和多维分析的概念,即OLAP。
ROLAP
基于Codd的12条准则,各个软件开发厂家见仁见智,其中一个流派,认为可以沿用关系型数据库来存储多维数据,于是,基于稀疏矩阵表示方法的星型结构(starschema)就出现了。后来又演化出雪花结构。为了与多维数据库相区别,则把基于关系型数据库的OLAP称为RelationalOLAP,简称ROLAP。代表产品有InformixMetacube、MicrosoftSQL Server OLAP Services。
MOLAP
Arbor Software严格遵照Codd的定义,自行建立了多维数据库,来存放联机分析系统数据,开创了多维数据存储的先河,后来的很多家公司纷纷采用多维数据存储。被人们称为MuiltdimensionOLAP,简称MOLAP,代表产品有Hyperion(原ArborSoftware) Essbase、Showcase Strategy等。
HOLAP
HOLAP 存储模式结合了 MOLAP和ROLAP 二者的特性。同MOLAP 一样,HOLAP使得分区的聚合按多维结构存储。HOLAP不会使源数据的复本存储起来。对于只访问包含于分区聚合中的汇总数据的查询,HOLAP与MOLAP 特性相同。访问源数据的查询(例如深化至原子多维数据集单元,而该单元没有对应的聚合数据)必须从关系数据库中检索数据,并且将不如源数据存储在MOLAP 结构中那样快速。
按HOLAP 存储的分区小于同一个按MOLAP 存储的分区,而比ROLAP 分区响应涉及汇总数据的查询要快。一般情况下,HOLAP存储模式适用于要求对基于大量源数据的汇总能够实现快速查询响应的多维数据集中的分区。
Client OLAP
相对于ServerOLAP而言。部分分析工具厂家建议把部分数据下载到本地,为用户提供本地的多维分析。代表产品有BrioDesigner,BusinessObject(BO也叫microCUBE)。 DSS
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