7、助力 OLAP 数据库商业智能的内置指标

助力 OLAP 数据库商业智能的内置指标

在当今的商业环境中，数据仓库对于大型企业的重要性不言而喻。企业的数据仓库蕴含着大量有价值的信息，但只有当这些信息被正确提取、格式化、总结、呈现和共享时，才能为企业创造附加值。在线分析处理（OLAP）应用作为强大的决策支持工具，提供了数据的多维视图，然而，随着多维数据库规模的不断增大，商业分析师在分析数据时面临着诸多挑战。本文将介绍一种通过动态和静态分析来助力 OLAP 数据库商业智能的方法。

1. OLAP 与商业分析

大型企业已认识到数据仓库中信息的重要性和战略价值。OLAP 应用能提供数据的多维视图，通过计算和展示指标，帮助商业分析师进行市场细分、客户分析和销售预测等活动。商业分析师可以直接与数据交互，降低了基于计算机的决策系统的开发成本。

然而，多维数据库规模增大后，数据单元格数量急剧增加，商业分析师面临着难以快速找到包含异常值的单元格、发现维度之间的相关性以及自动检测特定指标的异常时间演变等问题。目前，商业 OLAP 产品缺乏帮助分析师浏览数据的智能分析操作符，数据挖掘方法与 OLAP 技术通常分开使用。

2. 相关工作

过去十年，人们对将数据挖掘方法与 OLAP 工具相结合的兴趣日益浓厚，主要研究方向包括在数据立方体上执行数据挖掘技术、促进用户对数据立方体的探索以及用统计运算符丰富 OLAP 工具。

早期研究主要集中在数据挖掘技术在数据立方体上的应用，如 Han 等人提出的 DB Miner 工具，旨在挖掘不同聚合级别的多维数据。后来，一些作者引入了特定运算符来促进用户对数据立方体的探索，如 Sarawagi 提出的发现驱动探索运算符。近期，一些研究致力于用新的统计