導(dǎo)語(yǔ)：即席查詢分析論文一文來(lái)源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

1商業(yè)智能的概念

商務(wù)智能是20世紀(jì)90年代末首先在國(guó)外企業(yè)界出現(xiàn)的一個(gè)術(shù)語(yǔ)，其代表為提高企業(yè)運(yùn)營(yíng)性能而采用的一系列方法、技術(shù)和軟件。它把先進(jìn)的信息技術(shù)應(yīng)用到整個(gè)企業(yè)，不僅為企業(yè)提供信息獲取能力，而且通過(guò)對(duì)信息的開(kāi)發(fā)，將其轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心IDC（InternetDataCenter）將商業(yè)智能BI（BusinessIntelligence）定義為多種軟件工具的集合。其中包括終端用戶查詢和報(bào)告工具。該專門用來(lái)支持初級(jí)用戶的原始數(shù)據(jù)訪問(wèn)，不包括適用于專業(yè)人士的成品報(bào)告生成工具。OLAP工具。提供多維數(shù)據(jù)管理環(huán)境，其典型的應(yīng)用是對(duì)商業(yè)問(wèn)題的建模與商業(yè)數(shù)據(jù)分析。OLAP也被稱為多維分析。數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）軟件。使用諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、規(guī)則歸納等技術(shù)，用來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，做出基于數(shù)據(jù)的推斷。主管信息系統(tǒng)(EIS，ExecutiveInformationSystem)。以及數(shù)據(jù)集市(DataMart)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DataWarehouse）產(chǎn)品。包括數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、管理和存取等方面的預(yù)配置軟件，通常還包括一些業(yè)務(wù)模型，如財(cái)務(wù)分析模型。

2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不同于企業(yè)現(xiàn)有的操作型數(shù)據(jù)庫(kù)，他是一種面向分析型數(shù)據(jù)處理的技術(shù)。它是對(duì)多個(gè)異構(gòu)的數(shù)據(jù)源的高度有效的集成，集成后然后再按照主題進(jìn)行重組，并包含歷史數(shù)據(jù)，一般情況下存放在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里的數(shù)據(jù)不再需要經(jīng)過(guò)修改。我們的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)是以單一的數(shù)據(jù)資源，即數(shù)據(jù)庫(kù)為中心，進(jìn)行從事務(wù)處理、批處理到?jīng)Q策分析等各種類型的數(shù)據(jù)處理工作。不同類型的數(shù)據(jù)有著不同的處理特點(diǎn)，以單一的數(shù)據(jù)組織方式進(jìn)行組織的數(shù)據(jù)庫(kù)并不能反映這種差異，特別是滿足不了現(xiàn)代商業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)處理多樣化的要求。隨著數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用的廣泛普及，人們對(duì)數(shù)據(jù)處理的這種多層次特點(diǎn)有了更清晰的認(rèn)識(shí)?？偨Y(jié)起來(lái)，當(dāng)前的商業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)處理可以大致地劃分為兩大類：操作型處理和分析型處理。操作型處理，通常是對(duì)一個(gè)或一組記錄的查詢和修改，主要是為企業(yè)的特定應(yīng)用服務(wù)的，人們關(guān)心的是響應(yīng)時(shí)間、數(shù)據(jù)的安全性和完整性。分析型處理則用于商業(yè)企業(yè)管理人員的決策分析。兩者之間的巨大差異使得操作型處理和分析型處理的分離成為必然。這種分離，劃清了數(shù)據(jù)處理的分析型環(huán)境與操作型環(huán)境之間的界限，從而由原來(lái)的以單一數(shù)據(jù)庫(kù)為中心的數(shù)據(jù)環(huán)境發(fā)展成為一種新環(huán)境：體系化環(huán)境。

3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系架構(gòu)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)包括四大部分：數(shù)據(jù)裝載、數(shù)據(jù)管理、信息訪問(wèn)和系統(tǒng)管理與維護(hù)。它描述了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源(即業(yè)務(wù)系統(tǒng)或者其它OLTP系統(tǒng))、相應(yīng)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換ETL((Extraction、Transformation、Loading)過(guò)程(指把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)換并加載到中央數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過(guò)程)、中央數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)信息的訪問(wèn)(通過(guò)一般的OLAP工具進(jìn)行訪問(wèn)或者進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘等)、以及對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的管理與維護(hù)(元數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)庫(kù)建模與管理、系統(tǒng)管理、操作管理、專業(yè)技術(shù)服務(wù)等)。從這個(gè)框架結(jié)構(gòu)圖可以清楚地看出，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)是一個(gè)由許多產(chǎn)品、模塊、及服務(wù)構(gòu)成的復(fù)雜解決方案，而決非某一個(gè)單純的產(chǎn)品。

4即席查詢

在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域里，有一個(gè)概念叫Adhocqueries，英文定義為（Anon-standardinquiry.Anadhocqueryiscreatedtoobtaininformationastheneedarises.）中文一般翻譯為“即席查詢”。即席查詢是指那些用戶在使用系統(tǒng)時(shí)，根據(jù)自己當(dāng)時(shí)的需求定義的查詢。

那么即席查詢和我們通常的查詢有什么樣的區(qū)別呢？單從sql語(yǔ)句上來(lái)說(shuō)，他們之間的不同之處在于，通常查詢?cè)谖覀兊南到y(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)施的時(shí)候，他的內(nèi)容我們是已知的，我們可以在系統(tǒng)實(shí)施的時(shí)候通過(guò)多種技術(shù)來(lái)優(yōu)化這些查詢，例如建立索引，分區(qū)等，我們可以使得這些查詢的效率非常的高，然而即席查詢是用戶在使用的時(shí)候臨時(shí)產(chǎn)生的，系統(tǒng)根本無(wú)法預(yù)先優(yōu)化這些查詢，所以，對(duì)于此類的查詢是評(píng)估我們數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一個(gè)非常重要的指標(biāo)。

即席查詢生成的方式很多，最常見(jiàn)的就是使用即席查詢工具。一般的數(shù)據(jù)展現(xiàn)工具都會(huì)提供即席查詢的功能。通常的方式是，將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的維度表和事實(shí)表映射到語(yǔ)義層，用戶可以通過(guò)語(yǔ)義層選擇表，建立表間的關(guān)聯(lián)，最終生成SQL語(yǔ)句。

OracleDiscoverer是一種直觀的即席查詢、報(bào)表、分析和Web工具，它使企業(yè)的各級(jí)業(yè)務(wù)用戶均能從數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、在線事務(wù)處理系統(tǒng)中獲得對(duì)信息的即時(shí)訪問(wèn)。OracleDiscoverer為用戶提供商務(wù)智能的功能和洞察力。它使用戶能集中精力解決業(yè)務(wù)問(wèn)題，并提升對(duì)數(shù)據(jù)的洞察力和數(shù)據(jù)的使用價(jià)值。我們可以使用OracleDiscoverer直觀易用的WorkbookWizard來(lái)創(chuàng)建、修改和優(yōu)化即席查詢。借助OracleDiscoverer這一直觀的即席查詢、報(bào)告以及分析工具，百度（http：//）獲得了出色的數(shù)據(jù)查詢及報(bào)表展示的解決方案，OracleDiscoverer不僅為百度提供了滿足境外資本市場(chǎng)的報(bào)表，其適用于關(guān)系與多維(OLAP)數(shù)據(jù)的分析更是為百度管理層及時(shí)準(zhǔn)確地了解公司經(jīng)營(yíng)狀況提供了強(qiáng)有力的工具．使決策者在做出商業(yè)判斷時(shí)有了正確和科學(xué)的依據(jù)。

在一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)中，即席查詢使用的越多，對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的要求就越高，對(duì)數(shù)據(jù)模型的對(duì)稱性的要求也越高。對(duì)稱性的數(shù)據(jù)模型對(duì)所有的查詢都是相同的，這也是維度建模的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)。

5應(yīng)用領(lǐng)域

5.1銀行金融領(lǐng)域

在銀行業(yè)，BI信息嵌入前臺(tái)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與客服呼叫中心的數(shù)據(jù)交互整合?；跀?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的客戶信息和大量的交易歷史，加工、提煉出客戶的衍生信息和行為趨勢(shì)，如細(xì)分族群、渠道偏好、貢獻(xiàn)度、違約概率，以及還款提醒、產(chǎn)品購(gòu)買傾向、存款到期和理財(cái)投資建議等信息，將加工好的信息嵌入到呼叫中心系統(tǒng)中，一旦客戶打電話到客服中心，客服坐席人員可以在解決客戶的問(wèn)題之后，立即根據(jù)BI提供的信息為客戶提供個(gè)性化的服務(wù)和有針對(duì)性的交叉銷售，實(shí)現(xiàn)前端客服系統(tǒng)的智能化。

即席查詢（Ad-hocquery）是BI在業(yè)務(wù)一線應(yīng)用的另一種重要模式。國(guó)外先進(jìn)銀行在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建立起來(lái)后，紛紛建立其業(yè)務(wù)智能單元（BusinessIntelligentUnit)，簡(jiǎn)稱BIU。BIU由精通業(yè)務(wù)、熟悉信息分析技術(shù)的分析人員組成，他們憑借豐富的行業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，利用各種分析工具直接訪問(wèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行各種即席查詢分析，及時(shí)深入地掌握業(yè)務(wù)發(fā)展動(dòng)向。他們可以通過(guò)對(duì)以往的產(chǎn)品銷售狀況和客戶的行為偏好的分析，設(shè)計(jì)新產(chǎn)品；針對(duì)新產(chǎn)品進(jìn)行目標(biāo)客戶群的分析，估算目標(biāo)客戶數(shù)量和活動(dòng)成本、營(yíng)銷渠道容量，設(shè)計(jì)市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)；對(duì)異常的管理指標(biāo)進(jìn)行深入的分析，挖掘問(wèn)題所在，提出解決問(wèn)題的方法等。

即席查詢分析應(yīng)用在發(fā)達(dá)國(guó)家已得到廣泛的應(yīng)用，國(guó)外先進(jìn)銀行尤其注重BIU團(tuán)隊(duì)的建設(shè)和分析人員的培養(yǎng)。美國(guó)一家頗具規(guī)模的銀行，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)量達(dá)130TB，其專職的數(shù)據(jù)分析人員超過(guò)2000人，每天提交的查詢超過(guò)400萬(wàn)次。英國(guó)一家具有悠久歷史的全球性銀行，其數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)擁有1500名專職的業(yè)務(wù)分析用戶，每天提交即席查詢多達(dá)150萬(wàn)個(gè)，相當(dāng)于15個(gè)/秒。臺(tái)灣一家擁有400萬(wàn)客戶的銀行，就有500名業(yè)務(wù)分析人員通過(guò)分析師資格考試。

5.2電信領(lǐng)域

在電信領(lǐng)域當(dāng)中，即席查詢是信息利用的主要方式之一。由于市場(chǎng)的變化、業(yè)務(wù)需求的變化、領(lǐng)導(dǎo)決策需求的變化等等，隨時(shí)可能需要知道相關(guān)的業(yè)務(wù)指標(biāo)，這些類型的應(yīng)用需求往往需要通過(guò)即席查詢來(lái)實(shí)現(xiàn)。即席查詢的用戶可以分為三類：

（1）決策用戶，可使用的信息面應(yīng)該是全企業(yè)的所有信息；

（2）各部門業(yè)務(wù)用戶，可使用的信息面應(yīng)當(dāng)是部門相關(guān)的基本信息；

（3）數(shù)據(jù)管理部門，實(shí)際是決策用戶信息應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)者，即決策用戶對(duì)于信息的應(yīng)用需求往往通過(guò)該部門實(shí)現(xiàn)。同時(shí)，他們還負(fù)責(zé)信息的主動(dòng)發(fā)掘、總結(jié)和。

即席查詢可分為戰(zhàn)術(shù)性和戰(zhàn)略性兩種。

戰(zhàn)術(shù)性即席查詢包括：查詢客戶的單一視圖，如一個(gè)大客戶使用了多少產(chǎn)品（固話、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)、寬帶、小靈通等），每個(gè)產(chǎn)品在最近6個(gè)月帶來(lái)了多少營(yíng)收，在一個(gè)客戶經(jīng)理所管轄的片區(qū)內(nèi)，按賬務(wù)月、客戶、產(chǎn)品等統(tǒng)計(jì)營(yíng)收或進(jìn)行排序等。由于戰(zhàn)術(shù)性即席查詢涉及的數(shù)據(jù)量很少，數(shù)據(jù)庫(kù)不需要進(jìn)行全表掃描操作，因此響應(yīng)速度很快，通常都在秒級(jí)響應(yīng)。

戰(zhàn)略性即席查詢包括：按時(shí)間、產(chǎn)品和客戶群分析新增客戶數(shù)、使用量和營(yíng)收，找出最近半年?duì)I收一直在下降（下降幅度超過(guò)50%）的所有客戶名單。這些查詢可能需要進(jìn)行全表掃描操作，因此響應(yīng)速度為分鐘級(jí)。

一般而言，戰(zhàn)術(shù)性即席查詢多為各部門業(yè)務(wù)用戶使用，戰(zhàn)略性即席查詢多為數(shù)據(jù)管理部門或決策用戶使用。

摘要：即席查詢，數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用最普遍的一種查詢，利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)，可以讓用戶隨時(shí)可以面對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)，獲取所希望的數(shù)據(jù).使用此功能的用戶都必須對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)操作有一定的了解，同時(shí)對(duì)目前的底層數(shù)據(jù)庫(kù)有比較深刻的認(rèn)識(shí)。它是一種條件不固定，格式靈活的查詢報(bào)表。

關(guān)鍵詞：商業(yè)智能；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；即席查詢