數據報表不可取代
傳統的報表係統技術上已經相當成熟，大家熟悉的Excel、水晶報表、ReportingService等都已經被廣泛使用。但是，隨著數據的增多，需求的提高，傳統報表係統麵臨的挑戰也越來越多。
1.數據太多，信息太少
密密麻麻的表格堆砌了大量數據，到底有多少業務人員仔細看每一個數據?到底這些數據代表了什麼信息、什麼趨勢?級別越高的領導，越需要簡明的信息。如果我是董事長，我可能隻需要一句話:目前我們的情況是好、中還是差
2.難以交互分析、了解各種組合
定製好的報表過於死板。例如，我們可以在一張表中列出不同地區、不同產品的銷量，另一張表中列出不同地區、不同年齡段顧客的銷量。但是，這兩張表無法回答諸如“華北地區中青年顧客購買數碼相機類型產品的情況”等問題。業務問題經常需要多個角度的交互分析。
3.難以挖掘出潛在的規則
報表係統列出的往往是表麵上的數據信息，但是海量數據深處潛在含有哪些規則呢?什麼客戶對我們價值最大，產品之間相互關聯的程度如何?越是深層的規則，對於決策支持的價值越大，但是，也越難挖掘出來。
4.難以追溯曆史，數據形成孤島
業務係統很多，數據存在於不同地方。太舊的數據(例如一年前的數據)往往被業務係統備份出去，導致宏觀分析、長期曆史分析難度很大。
因此，隨著時代的發展，傳統報表係統已經不能滿足日益增長的業務需求了，企業期待著新的技術。數據分析和數據挖掘的時代正在來臨。值得注意的是，數據分析和數據挖掘係統的目的是帶給我們更多的決策支持價值，並不是取代數據報表。報表係統依然有其不可取代的優勢，並且將會長期與數據分析、挖掘係統一起並存下去。
八維以上的數據分析
如果說OLTP側重於對數據庫進行增加、修改、刪除等日常事務操作，OLAP(OnlineAnalyticsProcess，在線分析係統)則側重於針對宏觀問題，全麵分析數據，獲得有價值的信息。
為了達到OLAP的目的，傳統的關係型數據庫已經不夠了，需要一種新的技術叫做多維數據庫。
多維數據庫的概念並不複雜。舉一個例子，我們想描述2003年4月份可樂在北部地區銷售額10萬元時，牽扯到幾個角度：時間、產品、地區。這些叫做維度。至於銷售額，叫做度量值。當然，還有成本、利潤等。
除了時間、產品和地區，我們還可以有很多維度，例如客戶的性別、職業、銷售部門、促銷方式等等。實際上，使用中的多維數據庫可能是一個8維或者15維的立方體。
雖然結構上15維的立方體很複雜，但是概念上非常簡單。
數據分析係統的總體架構分為四個部分:源係統、數據倉庫、多維數據庫、客戶端。
·源係統：包括現有的所有OLTP係統，搭建BI係統並不需要更改現有係統。
·數據倉庫:數據大集中，通過數據抽取，把數據從源係統源源不斷地抽取出來，可能每天一次，或者每3個小時一次，當然是自動的。數據倉庫依然建立在關係型數據庫上，往往符合叫做“星型結構”的模型。
商業智能
商業智能·多維數據庫：數據倉庫的數據經過多維建模，形成了立方體結構。每一
個立方體描述了一個業務主題，例如銷售、庫存或者財務。
·客戶端:好的客戶端軟件可以把多維立方體中的信息豐富多彩地展現給用戶。
數據分析案例：
在實際的案例中，我們利用Oracle9i搭建了數據倉庫，MicrosoftAnalysisService2000搭建了多維數據庫，ProClarity6.0作為客戶端分析軟件。
分解樹好像一個組織圖。分解樹在回答以下問題時很有效:
·在指定的產品組內，哪種產品有最高的銷售額
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商廠件軟
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