BI热点冷思考——商业智能技术与应用发展现状之分析

• 数据模型设计关注业务流程而非业务部门或应用

。。目前，业界较为流行的误区是将数据仓库的设计根据业务部门或应用功能进行划分。我们在数据仓库的设计中经常会见到“大客户分析”、“客户行为分析”或“客户流失分析”等不同的应用主题。事实上，仔细研究各个应用，我们不难发现，它们均使用了同一个数据源：客户交易的数据。与其在不同的应用中建立客户交易的信息，不如在数据仓库中建立统一的客户交易信息提供多个分析应用使用。













。。Sybase IQ-Multiplex这个专为数据仓库设计的数据库满足了目前用户对海量数据的存储与访问的需求，能够大大提升查询性能，提供了强大的并行处理能力与伸缩能力以及企业级的数据管理与性能保证。其垂直存储技术通过数据的列式存储有利于提高按范围查询的效率，并有利于数据的压缩; 专利的BitWise索引及数据压缩技术通过对数据仓库中的所有字段建索引，不仅带来查询效率的大幅度提高，而且还降低了对磁盘空间的占用；新的多线索体系增加系统的伸缩性。

。。Sybase商业智能模型IWS（行业数据仓库套件）通过一个集成的应用软件包，可以满足分析不同但相互关联的客户的行为、价值和潜力等问题的需要。IWS包含了完整的数据仓库设计方法学以及为各个行业的数据仓库实施建立了核心的业务数据模型与客户关系分析模型。Sybase的IWS模型不同于其他公司的做法，它实实在在地提供了数据仓库设计的核心技术以及建立在充分的行业需求分析、正确的设计方法以及丰富的实施经验上的已经验证的模型。IWS允许开发商在其基础上进行再加工，从而保护投资，提高软件的可用性与灵活性。IWS 的基本结构由IWS核心模型、垂直行业模型以及商业智能应用三个级别构成。

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