标签：slice 信息 关系 content 电子商务 角度 指标 度量 考虑问题
OLAP(联机分析处理)和商业智能(BI)常常在一起出现，但事实上OLAP工具仅仅是BI的一部分，是一项十分关键的分析技术。本文就来仔细解释这一个问题，帮大家理清关系。
OLAP也被称为多维分析，它的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求，它的技术核心是维这个概念，“维”一般包含着层次关系。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。
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，它是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
1993年，关系数据库之父E.F.Codd提出了OLAP概念，认为OLTP已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，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，多维数据库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，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、多侧面地观察数据库中的数据，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。
……阅读更多，点击全文链接：https://ask.hellobi.com/blog/data/35517
OLAP(联机分析处理)工具就是商业智能(BI)吗？一文理清关系
标签：slice 信息 关系 content 电子商务 角度 指标 度量 考虑问题
原文地址：https://www.cnblogs.com/sueee/p/11182651.html
