随着数字化信息时代的到来，数据安全成为每个人都必须面对的重要问题。在日常生活和工作中，我们都经常使用电脑、手机等电子设备，这些设备承载着我们的个人信息和重要数据。但不可避免地，我们可能会遇到数据丢失、文件损坏等问题。这时候，我们需要一个可靠的数据恢复专家为我们解决这些难题。
而思达数据恢复就是这样一个专业的数据恢复公司，致力于为用户提供高效、可靠、安全的数据恢复服务。我们在数据恢复技术上具备顶尖的水平，能够恢复各种类型的丢失数据，包括硬盘、闪存设备、RD等存储介质。无论您是误删除了重要文件，还是遭受了病毒攻击或硬件故障，我们都会为您找到更佳的解决方案。
我们的技术团队拥有一支由经验丰富、技术精湛的工程师组成的团队，能够在最短时间内恢复您的数据。他们掌握着行业内更先进、最有效的数据恢复技术和设备，可以找回被误删、格式化、损坏或失去的所有数据。
同时思达数据恢复拥有完备的保密机制，保证客户的数据隐私安全受到高度保护。我们严格遵守行业标准，确保所有工作流程操作符合国家相关法律法规，合规性得到更大程度的保障。在数据恢复过程中，我们不仅保证数据的完整性和准确性，更重要的是要对数据进行保密处理，确保客户的商业秘密和个人隐私绝不外泄。
思达数据恢复在服务模式上也是以客户为中心，提供全程式的服务和解决方案。我们为客户制定个性化的方案，根据资料状况，采取更佳恢复方案，保证客户得到最满意的效果。我们提供24小时热线、在线咨询、微信公众号等多种渠道，为广大客户提供全方位的服务。
显然，思达数据恢复团队的技术高超、服务细致周到，能够为客户提供可靠的数据恢复服务，让您的数据安全无忧。我们将继续不断学习和创新，不断提升自身技术水平和服务水平，为广大用户提供更好的数据恢复服务。
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- 商业智能的相关定义
商业智能的相关定义
定义为下列软件工具的终端用户查询和报告工具。专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适应于专业人士的成品报告生成工具。
OLAP工具。提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。OLAP也被称为多维分析。
数据挖掘（Data Mining）软件。使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。
数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart）产品。包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型。
联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产返薯灶品同联机事务处理(OLTP) 明显区分开来。
当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求，它的技术核心是维这个概念。
“维”是人们观察客观世界的角度，是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系，这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维（dimension），使用户能对不同维上的数据进行比较。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的。
OLAP的基本多维分析操作有钻取（roll up和drill down）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）、drill across、drill through等。
钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向上钻取（roll up）和向下钻取（drill down）。roll up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而drill down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。
切片和切块是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个，则是切块。
旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。
OLAP有多种实现方法，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。
ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现（Relational OLAP）。以关系数据库为核心，以关系型结构进行多维数据的表示和存储。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表：一类是事实表，用来存储数据和维关键字；另一类是维表，即对每个维至少使用一个表来存手迟放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起，形成了“星型模式”。对于层次复杂的维，为避免冗余数据占用过大的存储空间，可以使用多个表来描述，这种星型模式的扩展称为“雪花模式”。
MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现（Multidimensional OLAP）。以多维数据组织方式为核心，也就是说，MOLAP使用多维数组存储数据。多维数据在存储中将形成“立方块（Cube）”的结构，在MOLAP中对“立方块”的“旋转”、“切块”、“切片”是产生多维数据报表的主要技术。
HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现（Hybrid OLAP）。如低层是关系型的，高层是多维矩阵型的。这种方式具有更好的灵活性。
还有其他的一些实现OLAP的方法，如提供一个专用的SQL Server，对某些存储模式（如星型、雪片型漏扮）提供对SQL查询的特殊支持。
OLAP工具是针对特定问题的联机数据访问与分析。它通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表。维是人们观察数据的特定角度。例如，一个企业在考虑产品的销售情况时，通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的销售情况。这里的时间、地区和产品就是维。而这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的多维数组则是OLAP分析的基础，可形式化表示为（维1，维2，……，维n，度量指标），如（地区、时间、产品、销售额）。多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill-down和Roll-up）、旋转（Pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息。
主流的商业智能工具包括 Style Intelligence（思达商业智能） 、FineBI商业智能软件、BO、COGNOS、BRIO。一些国内的软件工具平台如KCOM也集成了一些基本的商业智能工具。
根据综合性数据的组织方式的不同，目常见的OLAP主要有基于多维数据库的MOLAP及基于关系数据库的ROLAP两种。MOLAP是以多维的方式组织和存储数据，ROLAP则利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据。在数据仓库应用中，OLAP应用一般是数据仓库应用的前端工具，同时OLAP工具还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强决策分析功能。
补充定义
商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。
商业智能也就是对商业信息进行搜集、管理以及分析的过程。商业智能的目的就是让企业的各级决策者获得准确的明如信息，使得他孙敬们能够做出对企业更有利的觉得激凯启。商业智能一般由数据仓库、数据挖掘、数据备份以及恢复等部分组成。如今商业智能BI越来越得到企业的重视，很多商业智能软件也由此应运而生。 亿信华辰-中国领先的商业智能BI工具与大数据分析报表软件服务提供商
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