¿Qué es BI en TI?
BI está en auge en la industria, y los almacenes de datos, el análisis OLAP, la minería de datos, etc. también han aparecido uno tras otro. Ahora dondequiera que haya BI, parece que BI es ellos. ellos. Es BI, ¿entonces ellos son BI? ¿Qué tiene que ver con BI?
De hecho, si comprendes el origen y la razón de existencia de cualquier cosa, puedes comprender profundamente su connotación. Así como el software de computadora fue creado para servir a las personas y mejorar la eficiencia de la producción, entonces la esencia de mi trabajo es eso. es decir, qué servicios necesitan mis clientes y cómo mejorar su eficiencia. Para entender BI, tomemos el negocio bancario como ejemplo: solía ir al banco a depositar dinero y sacaron un libro de contabilidad Depositante: A, monto: XXXX yuanes... Bueno, el procedimiento de depósito está completo. . El jefe del banco quería ver cuántos depósitos había en el banco en XXXX. Por supuesto, un grupo de contadores trabajó todo el día y llegó a una conclusión. De repente, el jefe quiso saber si este año estábamos perdiendo dinero o obteniendo ganancias. Los contables trabajaron duro un día más y finalmente lo descubrieron. Al final, se descubrió que este método era costoso, ineficaz y arriesgado: el papel no era fácil de conservar. Naturalmente, esto dio lugar a la creación del sistema bancario.
Las funciones de este tipo de sistema empresarial incluyen, naturalmente, depósitos, retiros, etc. Es decir, agregar, eliminar, modificar y verificar. Si el jefe quiere ver cuántos depósitos hay en el banco en XXXX, también debe proporcionar algunas funciones estadísticas simples. Así es suficiente. Pero con el desarrollo de los tiempos, los negocios se han desarrollado naturalmente y el sistema empresarial solo se ha mantenido al día. Más tarde, las funciones se volvieron complejas y se descubrió que un sistema no podía resolver el problema y se convirtió en múltiples sistemas. Finalmente, hubo una situación en la que había una amplia variedad de sistemas y relaciones complejas, y cuanto más integradas estaban. sistemas, más sistemas había. La empresa parece estar contenta con ello. ¿Realmente necesitamos tantos sistemas? Si no es necesario, ¿cómo solucionarlo?
Tras el surgimiento de la teoría del almacén de datos, finalmente apareció la solución milagrosa. La gente se da cuenta de que los datos no deben ser solo unas pocas tablas, sino que deben combinarse en una arquitectura extensible para adaptarse a nuevos cambios y resolver rápidamente las nuevas necesidades de los usuarios. En esta arquitectura, la producción de datos y la aplicación de datos deben estar separadas.
Un sistema construido sobre OLTP con aplicaciones de datos básicas con el fin de producir datos: un sistema empresarial tradicional.
Un sistema construido sobre un almacén de datos sin producción de datos con el fin de aplicar datos, especialmente aplicaciones inteligentes: BI
Comprensión de BI
El propósito de BI es la aplicación de datos y aplicación inteligente. La inteligencia es permitir que las computadoras aprovechen al máximo los recursos y reemplacen el pensamiento de las personas. Tome el sistema bancario anterior como ejemplo: agregue, elimine, modifique y verifique en la era de la no informatización, al realizar operaciones manuales, agregue, simplemente registre que ha ahorrado dinero en el libro de contabilidad, elimine y elimine su contabilidad. página, estas personas No hay necesidad de pensar en ello. Cuando la computadora hace esto por nosotros, no se puede decir que sea inteligente. Si queremos descubrir las conexiones entre las empresas con mayores depósitos en el banco y hacerlo manualmente, necesitamos muchos datos y mucho pensamiento. La computadora lo hace por nosotros, lo cual es una aplicación relativamente inteligente. Imagínese audazmente que mientras las computadoras reemplacen las complejas aplicaciones de pensamiento de las personas, podemos incluirlo en la categoría de BI.
Data warehouse, base del BI, OLAP, minería de datos, principales aplicaciones del BI.
El almacén de datos ha estandarizado muy bien la arquitectura de datos y BI muestra claramente su estructura a su nivel.