cube数据挖掘（数据挖掘support）

企业如何更好的搭建数据仓库?

1、自动趋势预测，数据挖掘能自动在大型数据库里面寻找潜在的预测信息。一个典型的利用数据挖掘进行预测的例子就是目标营销。数据挖掘工具可以根据过去邮件推销中的大量数据找出其中最有可能对将来的邮件推销作出反应的客户。

2、采用逐步积累的方式建立数据仓库，其最大的问题是已有的主题是否有助于形成企业级的主题，数据加载模块时候能够重用等。数据仓库的长远规划，并不仅仅是技术部门的事情，应当把数据仓库的构建作为企业发展战略的一个重要组成部分。

3、积极部署大数据应用，驱动信息资源的有效利用 加大 大数据技术的应用部署力度，综合运用云计算、分布式计算、数据交换、数据仓库、数据挖掘以及非结构化的数据处理等多层次的大数据技术搭建大数据平台。

4、是数据分析人员还是数据仓库人员出身的，从我这边长期的观察来看，如果是中小型的企业，最好是商务智能出身的比较好一些，主要的原因能满足初级对于数据分析系统，未来也会对于数据分析有一个不错的了解，如果企业技术开发能力不错，最好是数据分析出身，对于实现数据产生价值，有着很深远的影响。

5、构建数据分析平台，搭建数据仓库。实现相关有效业务数据的采集、存储、计算分析、配置展现等，这个时候可以以内部数据为主，少量外部数据辅助，使企业将实体的多项重要属性定义为多个维度进行深入分析，并进行不同维度的比较分析，为企业当前状况与未来发展做出较为完整、合理、准确的分析和预测。

6、数据仓库数据建模的几种思路主要分为一下几种 星型模式 星形模式（Star Schema）是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。

上海普元信息技术股份有限公司的普元产品平台全景图

氚云BPM：奥哲旗下的一款基于云原生技术的BPM系统。它以低代码、高性能、高可用性为核心，为企业提供端到端的业务流程管理解决方案。通过氚云BPM，企业可以实现业务流程的快速搭建、优化和监控，提升运营效率。

· 软件业的发展历程表明，在操作系统、数据库、应用服务器等领域都已实现标准化和商品化，并成就了微软、甲骨文、BEA等世界级公司。互联网及SOA的发展推动下一个被标准化和商品化的领域将是应用服务器之上的SOA基础软件。· 是SOA国际标准SCA/SDO的主要参与制定者。

普元是全球领先的平台软件解决方案厂商，是SOA国际/国内标准SCA/SDO的主要参与制定者，以及电子商务标准的主要制定者 OASIS的核心奠基成员。

bi工具有哪些

1、BI数据分析工具有很多，主要包括以下几类：Excel数据分析工具 Excel是一款常用的数据分析工具，它提供了数据透视表、图表分析等功能，可以方便地进行数据的整理、排序、筛选和可视化展示。对于小规模的数据分析任务，Excel是一个简单实用的选择。

2、BI软件，即商业智能软件，主要包括以下一些软件：Microsoft Power BI Microsoft Power BI是一款非常流行的BI工具，用于数据分析和可视化。它提供了直观的数据仪表板，可帮助用户进行数据挖掘和报告生成。此外，它还支持与其他Microsoft Office应用程序集成，如Excel和Azure等。

3、bi工具有亿信BI、StyleIntelligence、Qliktech大数据魔镜、WonderBI、QlikView等等。BI工具商业智能（BusinessIntelligence）分析工具的英文缩写。

OLAP是什么意思?

1、联机分析处理 （OLAP） 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理 （OLTP） 明显区分开来。

2、OLAP的意思：OLAP是联机分析处理的缩写。OLAP是一种数据处理技术，主要用于大数据环境下进行复杂的数据分析和报表生成。以下是关于OLAP的 OLAP的基本含义：OLAP主要指的是在数据库上进行的实时数据分析处理。

3、OLAP（联机分析处理）是一种数据处理方法，它与传统的OLTP（在线事务处理）有着显著的区别。OLAP专注于复杂的分析操作和决策支持，而OLTP则主要用于日常事务处理，如银行交易。OLAP的核心在于维的概念，即观察数据的高层次分类，这些维通常包含层次关系，支持多维度数据分析。