BI中的多维数据模型和OLAP的实用价值在哪？
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可以根据分析人员的思路汇总和比较数据，自由获取数据。方便细分和比较！多维度OLAP在让数据透彻的同时，也会造成数据碎片的风险。因此，使用OLAP时一定要有目的的使用，比如在验证或推翻假设检验时对比项（控制组）的选取，抑或探求某一维度下具体指标值。OLAP可以增加数据的分辨率，但也会使数据碎片化。在数据贪心心理的作祟下，谨记在明确目标下再使用多维度OLAP。OLAP大多数时是供整个团队来自助查询的，这部分功能不宜过分延伸，因为数据计算成本很难让团队成员充分理解。一言以蔽之：OLAP要么在有明确目的下，要么在明确限定下使用。
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OLAP基本上相当于一个数据集市，针对某个业务主题的小型数据仓库。价值体现在：OLAP模型更为接近业务场景，方便业务人员理解操作。OLAP的另外一个重要功能是：权限控制。数据粒度上更为符合业务需求。
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首先你要知道，BI最终是给什么人使用的－－大部分时候是给决策层和销售人员使用的。而这些人也是分等级和区域的，所以他们看报表的方向也就是纬度会不同。拿常用的两个纬度表时间纬度和区域纬度来说，大领导可能关注的是一年的各个大区的总的走势（有过去的实际数据分析，也可能有未来的预测数据）；而次等级的领导们看的可能只是自己那个区域一年或者一个季度的走势；越往下，粒度会越精细。所以这就是纬度的作用，屁股决定了脑袋。
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我觉得OLAP的主要作用有2点。1）让分析人员可以快速地从不同的角度感知数据的情况。在数据量大且维度指标众多的情况下，人的记忆力往往有限，只能记住某些方面，无法客观地了解全局多个角度，OLAP可以提供帮助2）在决策时，可以方便让参与决策的人员（不一定是专业分析人员）汇聚讨论的焦点。通过维度组合及条件过滤，很容易抽丝剥茧，验证各自的想法。而对静态的固定报表，由于无法深入下去，所以讨论往往没有达到关键点就作罢
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