简介
商业智能（Business Intelligence）已经进化为包括越来越多的数据分析技术。无论采用哪种数据分析方法，数据仓库都仍然是利用信息资产的重要基础。本系列文章将帮助您使用 IBM DB2 Data Warehouse Edition（DB2 DWE）交付某种数据仓库基础设施，该基础设施对于随需应变的商业智能至关重要。本文将关注数据仓库计划，其中包括客户互动过程、业务发现、项目建议以及项目计划。
目标读者
本文是为需要知道如何交付数据仓库解决方案的 IT 专业人士撰写的。本文假定您已经熟悉系统和数据库的概念。有许多主题未在本文中进行介绍，但它们同样是交付良好数据仓库解决方案的基础，包括系统和数据库设计、管理、性能调优等。本文仅仅关注与数据仓库密切相关的问题。
商业智能是什么？
商业智能（Business Intelligence，BI）是对于大量数据的收集和分析，以便洞悉如何驱动战略性和策略性商业决策。BI 是用于将数据转换成信息的过程和技术的集合。它包含了种类繁多的技术，包括数据仓库、多维分析或在线分析处理（OLAP）、数据挖掘和数据可视化，以及简单的查询和很多种用于制作报表的分析工具。这些技术允许业务用户收集、存储、访问和分析数据以提高做出业务决策的能力。
图 1. 商业智能是什么？
数据仓库是什么？
数据仓库（data warehouse）是一个集中式的存储库（repository），包含了综合详细的数据和概要数据，用于从不易变的历史角度提供客户、供应商、业务过程和事务的完整视图。
另一方面，数据集市（data mart）包含数据仓库中所存储数据的一个子集，这些数据是特定商业社区、部门或用户群所感兴趣的（例如：市场促销、财政或帐户集合）。
数据集市是由其用户的功能范围而非数据集市数据库的大小定义的，意识到这一点十分重要。在结构良好的 BI 系统中，数据仓库充当多个数据集市的一个源。
数据仓库是什么？
数据仓库（Data warehousing）是用于管理和交付用于进行决策的完整、及时、正确和可理解信息的过程和工具的设计和实现。它包括使企业可以创建、管理和维护数据仓库或数据集市的所有活动。数据仓库（Data warehousing）处理对于数据仓库（data warehouse）或数据集市的开发、实现和操作的管理。它包括元数据管理、数据采集、数据清理（data cleansing）、数据集成、存储器管理、数据分布、数据归档、操作报表制作、分析报表制作、安全性管理、备份和恢复计划等等。
下面的小节提供了对于数据仓库（除了报表制作和分析）的简介。将特别关注为分析准备数据 —— 该任务通常占大多数数据仓库项目计划的 80%。
为何选择 IBM DB2 Data Warehouse Edition？
IBM DB2 DWE 是一个功能强大且完整的商业智能（Business Intelligence）基础设施产品，其中包括了 DB2、集成的 OLAP、高级数据挖掘、数据提取、转换和装入（Extraction、Transformation and Loading，ETL）、报表制作工具等。DB2 DWE 操纵并提高诸如 DB2 OLAP Server 和来自 IBM 合作伙伴的高级桌面 OLAP 工具的性能。
DB2 DWE 是最具成本效益的数据仓库工具之一。据 Market Magic Ltd 在 2004 年的研究报告所称（参阅 参考资料），DB2 DWE 在 5 年多对于数据仓库实现的 Probable Cost of Ownership（PCO）要低于 Oracle 和 NCR Teradata 的。
可预见的伸缩能力以及没有限制是商业智能（Business Intelligence）平台的关键标准。DB2 通过其独特的无共享（shared-nothing）架构的实现来满足该需求。可伸缩性同时适用于大型和小型数据库。
可伸缩性和价格都很重要，但是它们无法单独解决构建 BI 平台的挑战。DB2 DWE 通过同样交付关键的分析和挖掘技术完成了该蓝图。DB2 与用于 OLAP 应用程序的 DB2 Cube Views、在数据库中用于实时数据挖掘的 Intelligent Miner Scoring 以及在深嵌于 DB2 的诸如空间扩展器（spatial extender）和 XML 查询等新工具完全集成，从而确保无缝的集成和优化的性能。