2.1.1 数据仓库、OLAP与BI

数据仓库（Data Warehouse）是一种信息系统的资料储存理论，此理论强调的是利用某些特殊资料储存方式，让所包含的资料特别有利于分析处理，从而产生有价值的资讯并依此做决策。

利用数据仓库方式存放的资料，具有一旦存入，便不随时间变化而变动的特性，此外，存入的资料必定包含时间属性，通常，一个数据仓库会含有大量的历史性资料，并且它利用特定分析方式，从中发掘出特定的资讯。

OLAP（Online Analytical Process），即联机分析处理，它可以以多维度的方式分析数据，并且能弹性地提供上卷（Roll-up）、下钻（Drill-down）和透视分析（Pivot）等操作，是呈现集成性决策信息的方法，其主要功能在于方便大规模数据分析及统计计算，多用于决策支持系统、商务智能或数据仓库。与之相区别的是联机交易处理（OLTP），联机交易处理侧重于基本的、日常的事务处理，包括数据的增、删、改、查。

●OLAP需要以大量历史数据为基础，配合时间点的差异并对多维度及汇整型的信息进行复杂的分析。

●OLAP需要用户有主观的信息需求定义，因此系统效率较高。

OLAP的概念，在实际应用中存在广义和狭义两种不同的理解。广义上的理解与字面意思相同，泛指一切不对数据进行更新的分析处理，但更多的情况下OLAP被理解为狭义上的含义，即与多维分析相关，是基于立方体（CUBE）计算而进行的分析。

BI（Business Intelligence），即商务智能，是指用现代数据仓库技术、在线分析技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

如今，许多企业已经建立了自己的数据仓库，用于存放和管理不断增长的数据，这些数据中蕴含着丰富的商业价值，但只有使用分析工具对其进行大量筛选、计算和展示后，数据中蕴含的规律、价值和潜在信息才能被人们所发现与利用。分析人员结合这些信息进行商业决策和市场活动，从而为用户提供更好的服务，为企业创造更大的价值。