OLAP(联机分析处理)工具就是商业智能(BI)吗？一文理清关系

第一,把握说明对象及特征.阅读说明文,首先要准确地把握说明对象,从而区分事理说明文和事物说明文,进一步理解说明内容.接着还要重点把握说明对象的特征.这是分析一篇说明文的关键.只有准确地把握说明对象的特征,才能深入理解说明对象,以此为突破口,进而理清文章的结构层次、中心内容.要 准确把握说明对象的特征,必须认真阅读、理解课文内容,尤其要注意仔细揣摩关键词句(中心句、过渡句、体现作者思路的句子以及文章中反复出现的句子).。“1”是指新一代人工智能重大科技项目，聚焦基础理论和关键共性技术的前瞻布局，包括研究大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、自主协同控制与决策等理论，研究知识计算引擎与知识服务技术、跨媒体分析推理技术、群体智能关键技术、混合增强智能新架构与新技术、自主无人控制技术等，开源共享人工智能基础理论和共性技术。“1”是指新一代人工智能重大科技项目，聚焦基础理论和关键共性技术的前瞻布局，包括研究大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、自主协同控制与决策等理论，研究知识计算引擎与知识服务技术、跨媒体分析推理技术、群体智能关键技术、混合增强智能新架构与新技术、自主无人控制技术等，开源共享人工智能基础理论和共性技术。

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当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。

起初是OLTP，它是传统的关系型的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理olap(联机分析处理)，例如银行交易。

1993年，关系之父E.F.Codd提出了OLAP概念，认为OLTP已不能满足终端用户对查询分析的需要，因为用户的决策分析需要对数据进行大量计算才行，仅仅是查询的结果并不能满足用户需求。因此，多维和多维分析的概念被提出，即OLAP。

OLAP提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。

它的应用场景有很多：市场和销售分析、电子商务分析、基于历史数据的营销

、预算、财务报告等等。

举个例子，更便于理解。一个企业在考虑产品的销售情况时，通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的销售情况。这里的时间、地区和产品就是维。而这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的多维数组则是OLAP分析的基础，可形式化表示为（维1，维2，……，维n，度量指标）。比如按地区分类，按时间排序，比较不同产品间的异同olap(联机分析处理)，观察销售额的变化等等。

OLAP的多数据结构一般有：超立方结构(Hypercube) ，多立方结构(Multicube)。

OLAP多维分析功能包括了对数据采取切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill-down和Roll-up）、旋转（Pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从多个角度、多侧面地观察中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息。

1、多维性：它面向分析，分析驱动，支持多维分析。“维”是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维(时间维、地理维等)。

2、信息性：它可以支持管理需要，面向决策人员；可以导出综合性和提炼性数据信息。

3、强处理性：OLAP一次处理的数据量比OLTP大得多。

4、快速性:用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应。

而商业智能不仅仅是OLAP工具，它还包含数据挖掘工具、统计分析工具等等，增强决策分析功能。

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