需要虚构一个例子,用于解释商业智能涉及的具体环节,咋考虑会让初学者容易接受
3) OLAP是相对OLTP而言的,如果说大家来是为了发现大家关心的问题,共同努力得到质量最高的答案,那么可以被看作OLTP应用。大家认为得票最多的答案质量最高,于是在需求驱动下去看哪个答案得票最高,并最终确定开复的得票最高,还有人提醒大家开复该问题得票率为100%!有个叫OLAP人在数据仓库里详细记录了该问题演变,他在摆弄他的数据的时候发现七月一日之前很长一段时间开复得票率停在50%上,只是七一过后,得票突然大幅攀升,直至100%。在数据驱动下,他调取了七月一日记录仔细查看,发现在这一天开复将其答案由黑改为白,一举赢得另一半投票!2)想知道为什么要建数据仓库,真的要去看一下OLTP与OLAP的区别,仅知道OLAP带来的好处是不够的。1)假如你同时跟来自五个省的人发展恋情,只有BI能把所有方言转成普通话,让一切具有可比性,告诉你现在谁最喜欢你,你最喜欢谁,估计十年后谁最喜欢你,你最喜欢谁。跟谁结婚你来决定!4)OLAP和数据挖掘都能从数据里发现人脑想不到的东西,数据仓库提供给两者最好的支持。
■网友
1. 首先确定初学者的背景,去选择他比较容易的理解的场景作为例子2. 解释BI之前,先解释什么是data,社么是information,社么是knowledge,什么是decision making,社么是business insight。这些东西如果解释得清楚,自然BI就容易解释了3. 如果是非技术类得初学者,2),3),4)都先不用讲,讲了也没用。4. 如果是其他领域的IT人员,从他们的视角出发,去解释数据仓库和其他系统的区别
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