商业智能和数据仓库之间的区别

在数据管理和分析领域中，商业智能和数据仓库是两个常见的概念。虽然它们都关注于数据的处理和分析，但它们之间有着明显的区别。本文将介绍商业智能和数据仓库之间的区别。

数据仓库

数据仓库是一个集成的、主题导向的、持久的、时间变量和非易失性的数据集合，用于支持企业的管理决策制定。数据仓库从多个操作性系统中提取大量数据，经过清理和转换后，被组织成一种易于理解的模式。数据仓库采用了ETL（抽取、转换和加载）流程，它不仅能够进行大规模数据存储，还能够支持主题分析、复杂查询和数据挖掘等操作。数据仓库通常是由商业智能工具进行操作的，用于生成各种类别的报表和洞察。

商业智能

商业智能是通过各种技术手段将企业的实时数据、历史数据、内部数据和外部数据集成起来，并将其转化为商业洞察，以支持企业决策制定的过程。商业智能工具可以从数据仓库或其他数据源中检索和分析数据，帮助企业有效地识别和把握机遇。商业智能使用的工具和技术包括OLAP（联机分析处理）、数据挖掘、报表、数据可视化和仪表板等。

区别

• 目的不同：数据仓库是为了提高企业的管理决策制定，商业智能是为了将数据转化为商业洞察，以支持企业决策制定的过程。
• 操作对象不同：数据仓库的操作对象是存储在其中的大规模数据，而商业智能的操作对象则是这些数据的分析。
• 常见工具不同：商业智能工具通常是用于操作数据仓库的，例如OLAP、数据挖掘、报表等。

总的来说，数据仓库和商业智能是两种技术，虽然它们有着某些相似之处，但它们的目标和操作对象是不同的。考虑到这些区别，如果你要使用商业智能工具来分析数据，那么你就需要先建立一个数据仓库。