商业智能(BI)能够利用信息技术将数据转化为业务人员能够读懂的有用信息,辅助决策,它的实现方式包括三个层次,即(  )。

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  • A、数据统计、数据分析和数据挖掘
  • B、数据仓库、数据ETL和数据统计
  • C、数据分析、数据挖掘和人工智能
  • D、数据报表、多维数据分析和数据挖掘
商业智能的实现有三个层次:数据报表、多维数据分析和数据挖掘。1)数据报表:报表系统是BI的低端实现。虽然随着时代的发展,传统报表系统已经不能满足日益增长的业务需求了,数据分析和数据挖掘的时代正在来临,但是值得注意的是,数据分析和数据挖掘系统的目的是带给我们更多的决策支持价值,并不是取代数据报表。报表系统依然有其不可取代的优势,并且将会长期与数据分析、挖掘系统一起并存下去。2)多维数据分析:如果说在线事务处理(OLTP)侧重于对数据库进行增加、修改和删除等日常事务操作,在线分析处理(OLAP)则侧重于针对宏观问题全面分析数据,获得有价值的信息。为了达到OLAP的目的,传统的关系型数据库已经不够了,需要一种新的技术—多维数据库。数据分析系统的总体架构分为四个部分:源数据、数据仓库、多维数据库和客户端。3)数据挖掘:广义上说,任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来,数据挖掘就是BI。从技术术语上说,数据挖掘指的是源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼,最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义观点上定义,数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。
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