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如何保证数据质量从仓库中取出？最后，数据 质量Metrics使数据仓库管理员能够更好地监控参考数据/并确保高质量能够长期持续使用。数据 质量数据质量和商业智能数据质量用于增强的角。

商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复组成。商业智能的实现涉及软件、硬件、咨询服务和应用，其基本架构包括三部分:数据仓库、联机分析处理和数据挖掘。因此，将商务bi视为解决方案方案更为合适。我以FineBI为例。业务bi的关键是从众多不同的企业操作系统中提取有用的数据并进行清理，保证数据的正确性，然后提取、转换、加载。将其合并到一个企业级的数据 warehouse中，从而获得企业的全局视图数据，用合适的工具对其进行分析和处理，最终将知识呈现给管理者，以支持其决策过程。

首先，需求是由企业高层提出的。有时候，需求来自于高层管理者，所以他们对BI的需求，从部门或者个人的角度来看，都不是问题。他们更多的是从企业管理的角度，更高层次的角度，所以首先考虑的是分析的全面性。分析的全面性体现在系统上，会涉及到多业务系统、多-数据来源、多部门、多组织的问题。在数据级别，需要打通所有业务系统的数据和数据范围需求。

通常情况下，如果需求是某个特定部门提出的，主要考虑的是如何解决该部门的分析需求，比如财务部、销售部、采购部等。这些部门通常有两个层面的需求，一是服务于部门的管理决策，二是服务于日常的业务管理，比如通过BI使日报表工作自动化、程序化，减少人力成本和时间成本。所以反映在数据层面，可能涉及的业务系统不会很多。比如财务部门可能是财务系统，销售采购可能是供应链管理系统。当然也有跨业务的分析需求。

BI是商业智能的缩写。你说的BI商业智能方案，应该是解决一个项目或者一个系统方案。首先要搞清楚项目/系统需要实现什么功能。第二，要找出实现的方法。三、找到方法后怎么做方案等。举个例子，你成立了一个养猪场，现在你想搞数字化养殖，你必须建立一个系统，这个系统需要记录整个养猪场的信息，比如入库、销售、工资发放、生猪信息管理、养殖流程数据、养猪场的销售、年利润管理等。