书有很多，好书也很多。分类说说好了
1、先是工具书，譬如你想了解一款工具，Cognos也好，Tableau也好，微软体系BI工具也罢，现在都有工具书了，实体书捧在手，多翻翻。
2、理论书籍，起到武装你的思路的作用，譬如Bill Inmon的《数据参考》，Ralph Kimball的一系列丛书，兼具理论和实践内容，不详述，人是大师，书为经典。
3、数据分析类的书，可以为你的数据方面技能升级，对前端或是需求、或是数据分析方面感兴趣可以考虑，这方面的书籍就多了去了。譬如数据分析方法什么的，一艘一大把。
4、项目管理类的书，往PM方向发展可以读读。或是想更深入理解项目、风险等方面也可以翻翻。
5、行业业务知识，这一类书籍，在你决定让自己专一某个行业的时候，是必须的，譬如零售、供应链这样的分类，或是房地产、服装、等等等等，不一而足。
6、潮流趋势与发展方面的书 ，譬如大数据时代这一类的，让你的思路和眼界不断Update。
好了。先列到这儿，欢迎大家补充。
 

首先数据库是保存数据的地方，无论是关系型数据库还是文件型数据库。通过使用工具将数据从数据库中查询出来，做成报表或者抽取到另外的一个数据分析工具中做数据分析，这就是数据分析和数据库的联系了。当然，也有很多情况下，数据并不是一定存放在数据库中，比如会存放在 Excel 文件，文本文件，但数据分析的源头还是它们。
 
所以简单来说，数据库存放数据，数据分析是一个过程需要对数据进行分析。
 
看你定位在哪一种层次，我也见过一些数据分析人员不懂数据库，都是基于 Excel 的文件源做数据分析，他们更擅长业务。他们通常情况下需要依赖于 IT 部门的支持，需要 IT 部门提供一些基本的分析数据。凭借对业务的理解，对业务数据的理解也一样可以做好数据分析工作。
 
也有一类数据分析人员，本身就是从数据库、商业智能BI的角色转向纯粹的数据分析人员，通过对业务的理解加上数据处理的技能和知识在分析领域也可以做的很好。他们的一大优点就是在很大程度上不需要过度依赖于 IT 部门，给他们一定的权限就可以自己动手直接面对统一的数据源做数据分析，有时一条 SQL 查询就是数据分析的一个环节。
 
所以，作为数据分析人员，个人觉得技多不压身，多一种获取不同数据渠道的本领，自然是有好处的。
 

这个问题很难直接回答，但这也是我们遇到客户后客户最喜欢问的问题。
 
实事求是的回答吧！构建一个可行的 BI 系统包括实施周期这都是需要做需求分析，数据调研，客户需求确认等几个过程，之后才是报价。
 
第一阶段，客户可能会大致给出一些需求，但是这些需求往往是很浅显的、不深入。在确定项目报价和实施周期之前，一定要深入客户现场经过初步了解，详细了解几个阶段基本上才能大概弄清楚客户的大致需求和项目边界。

第二阶段，进行项目调研，明确用户的实际需求特别是对数据源、数据质量要做一个大致的了解。通过之前的需求了解和对现有IT架构以及数据调研，基本上可以明确客户的真实需求以及大致功能模块，根据经验可以大致判断这个项目大概需要多长的周期以及投入的人天了。

第三阶段，其实和第二阶段要并行。项目中特别要注意，BI 系统虽然说是开发完成的，但是最终是人与人打交道。与人打交道的成本也必须要考虑在项目实施周期之内，客户对项目的支持力度有多大，客户 IT 部门是否能够全力支持对业务系统的数据提供数据接口，数据字典还是需要实施方自行调研？客户的要求是否苛刻，是否存在内部矛盾导致项目潜在的风险？ 等等，这些可见和不可见的因素都是需要通盘考虑的，而这些因素可能会导致项目实施周期变长甚至拖延的情况，需要充分预计但又要不显山露水的把这些人天平摊到项目实施人天中去。

所以作为项目实施方来说，如果客户是成熟的，IT是给力的，基本上实施周期只需要考虑第一阶段 + 第二阶段的调研结果。如果客户是不成熟，IT 支持是不给力的，在资源协调上也是不给力的，就需要通盘考虑这三个阶段。
 
通常情况下，一个传统 BI 的实施周期比如基于一个大型 ERP 系统或者多个 CRM 系统，单人天开发的话基本上以季度或者半年为单位。需求分析与整理，业务流程分解，源数据调研基本上就能耗掉一个月左右；设计与开发至少是按月为单位 3 - 6 个月不等；最后上线测试维护基本上 1 个月。但是一般来说，BI 系统是一个迭代开发的过程，在第一次开发成果上线之后，可能需要1-2年甚至更长的周期来维护，迭代更新功能。
 
造价基本上除了考虑软件环境、开发工具的成本外，最大的成本就是人天。目前在国内基本人天从 2K - 8K 不等，高级咨询顾问可达 1W或以上/人天，拿这个人天价格一算基本上就知道整个项目的报价了。
 
作为甲方来说，是会拼命的压人天以减少成本；作为乙方来说，是希望合理的增加人天以高标准的交付质量来顺利的交付一个项目。总之，我个人觉得便宜没好货，过度的压缩成本只能使实施方在用人选择和交付内容上降低成本，最终交付一定会有风险，既影响了甲方也影响了自己。
 
所以，一个成熟的项目，应该是甲乙双方都站在一个尽量平等的角度合理的分解项目，有理有据的对项目每一个环节进行评估。既保证乙方的利润，又能保证甲方的交付质量，这样的项目才可能做到真正的成功。甲方一味的降低预算或乙方过度的追求利润，都会使得项目变成一个烂尾的项目，最终弄得双方都收不了场。
 
数据量不会有太大的要求，几个TB 级别的还可以考虑使用传统的 BI 系统，多个TB 建议考虑使用大数据。仅个人建议，因为目前为止我还没有做过 TB 级别以上的 BI 数据仓库。

这个话题太广泛了，我大致说一下我的看法：
从系统框架上来看：
1. 传统商业智能走的是非常规范的从数据源抽取数据，中间经过数据清洗将数据统一的纳入到一个中心数据仓库中，其中对维度和事实的设计会非常谨慎，维度和事实的划分也非常清晰。基于数据仓库，可能会继续构建多维在线分析系统，CUBE，最后是报表展示。
2. 未来商业智能也会走数据抽取，数据清理这个过程，但是到了数据仓库这个环节就不一定需要非常严格的去划分维度和事实，基于简单的数据库三范式将数据表重构。因为在前端基本上通过类似于永洪BI，QlikView 这样的内存式BI前端展现工具就可以完成数据呈现和分析。因为在内存式BI产品中，对于维度和事实的划分没有那么的严格，基本上任何字段都可以作为维度属性来关联事实数据分析数据。
对于数据源若是比较简单的话，基本上也可以不需要数据仓库这一层。如果是企业级的数据，可以保留数据仓库这一层。

从前端报表工具来看：
1. 传统商业智能BI的前端多以展现为主，交互能力不足，分析能力不足。因为在数据仓库或者 CUBE 层级，我们的维度也就是看数据的角度是相对固定的。那么我们在观察和分析数据的时候，数据分析的思维在工具呈现上来说也是出于一个固定的思维方式。
2. 未来商业智能BI的前端既注重展现，也注重分析，并且是探索式分析形势。所谓探索式分析即分析的方向，看数据的方向并不局限于我们在数据仓库层面上的严格的维度划分和定义，可以从任何角度来探索和分析数据。

从移动端方向来说：
1. 目前的传统商业智能BI 还没有真正意义上的做到移动BI，尽管有些产品已经具备了一定的移动BI能力，比如说微软今年收购的Datazen 或者QlikView 的移动端展现，但是还是有很多问题并没有完全解决，还是有很多令开发者和使用者不满意之处。
2. 未来的商业智能BI 在移动端上的突破一定非常值得大家的期望，各种移动端支持，屏幕自适应，大数据量的下钻，订阅，会议支持，协同分析，会议同步等等。

从云端方向来说：
1. 传统的商业智能BI目前的开发和生产环境大多数基于本地开发，然后部署到服务器的形式。
2. 未来的商业智能BI无论从开发角度还是生产环境很有可能完全基于云端，包括我们的开发环境可能会发生变化，BI 系统的维护场景也会发生变化。

大数据：
1. 传统商业智能BI对大数据量和非结构化数据的支持力度不够。
2. 未来商业智能BI和大数据会走的更近，互有融合。

实施角度：
1. 传统商业智能BI实施周期往往较长，少则1-2个月，多则3-5年的迭代开发和维护。特别是数据仓库的构建周期超过整个BI项目的60%以上，ETL 是整个BI项目的核心和重点。
2. 未来商业智能BI实施周期我们期望是越来越快，集中体现在对数据仓库的设计和开发上，若是借助于强大的前端分析工具探索式BI的服务而减少对维度和事实的强依赖，数据仓库建模的时间会更快更少，重点可能在数据清洗上，清洗一完成直接交给前端BI工具做探索式分析。

业务场景：
1. 传统商业智能BI 目前还没有一个针对每一个行业形成一个标准的数据分析平台，不同的业务BI系统不一致不一样，数据分析结果不一样。
2. 未来的商业智能BI应该会深入业务场景，在不同的行业中形成一个标准的数据分析平台，提供数据分析接口，其它BI系统只需要按照这个业务接口开发和提供数据即可得到数据分析的结果。这种数据分析的结果一定是经过整个行业共同检验和不断完善的，是一个具有相当地位的数据分析标准。

以上仅仅作为展望和预计，就随便写写了。
 

首先，“传统”这个词，是蛮有意思的，传统是相对的。
本来BI就是不断演化的，今日的“主流”，极有可能变成明日的“传统”。
譬如当年我们做OLAP的时候，感觉ROLAP和MOLAP，最开始Rolap是主流，然后Molap出现了，通过预计算用空间换取时间，一时风行；然后再过一阵，硬件性能发展了，Molap又有些没落转而流行Rolap了。是不是有些像是十年河东十年河西的样子。
 
关于敏捷BI ，我觉得是从敏捷开发这一概念中演化而来的。
敏捷BI更像是一种方法 ，与你列存储、分布式、基于什么架构无关的。这种方法强调需求的迭代，快速迭代，先出来一些东西，然后看看行不行，OK的话继续深化，有问题的话则完善修改，不行的话放弃也损失不大。一个主题的弄完再进行引入另外一块。
这与Kimball的数据集市建设方法论，是非常相似的。也与多年前我们常说BI项目的“整体规规划、分步实施”、“螺旋式上升”是契合的。
传统敏捷方法里的一些概念，如“轻文档”这个在敏捷BI中就需要慎重了。另外，原型图的做法也是一个好的手段。
还有一点，如果你是走Inmon的路子，搞EDW，那么敏捷还不一定好用。
因此 ，敏捷BI是为了更好的交付项目的一种方法论上的尝试。大部分工具都可以来承载以此种方式交付项目，但是有些老牌BI工具层次过多实现较慢，会影响到敏捷的效率。
 
而 探索式BI ，这个概念并不是一个全球范围内很同行说法，但是事实上确实会有很多类似的体会。
个人认为， 探索式BI，更像是在阐明一种态度 。
我们通过一定的方式，对业务进行分析，快速的试错，低成本的试错。这些方式可以是基于多维分析、或是基于即席查询，可以用Cube，也可以通过数据内在联系搭建语义层等来实现，这些方式之间有效率的差别。
探索式BI强调从业务角度出发，定位出问题所在原因，或是在你随意组合与拖拽中发现一些有意思或者是有启发的内容点。
从本质上来看，多维分析、即席查询、上钻下钻切片切块，这些经典的BI属于，用于探索，真的不算过时。
因此，探索式BI，是为了得到回答而不断尝试的一种态度。与工具有一定关系。工具能够支持前面所属的一些功能即可开始着手，只是支撑程度上可能会有差异。
 
在这之外，还会有些概念的，再介绍几点。
内存式BI ，这个也是近年来非常火的一个概念，以几款新兴的世界级的工具（具体可在Gartner象限图第一象限中找）为代表，掀起一阵小风暴。而这几年在国内也是颇为的火。
内存式BI，倒是实实在在有技术上的东西，它利用了当下内存成本的下降，将一定的基础数据加载到内存中去，再在用户查询的时候动态计算，返回结果，这是即时的计算，并非之前Schedule好数据并缓存下来的。与那些Rolap相比，数据直接在内存里计算，比在RDBMS里要快上很多。
当然，这些工具的内存式程度也会有纯内存式、半内存式乃至伪内存式。
因此，内存式BI，也可以算是BI上一类技术、一类工具吧。
 
还可以用一个概念去宣讲。那就是 全员BI 。这个概念指的是让企业各个层级的用户都能够动起来，使用BI系统，而且可以各取所需。说全员BI，主要的概念还是会以多维分析、即席查询类似概念，让一线执行层能够查询出数据、做些基础的分析，从繁重的汇总统计中释放出来。毕竟高层和中高层都是会有定制的应用的。想想，从上往下各个层级都能在BI系统中获益，全员BI，多么华丽丽。
 
好了，大概就聊到这儿，希望能对你有所帮助。

首先我说一下,你这个是在学习SSAS的基础知识吧，SSAS全称：SQL Server Analysis Services
问题2、我先回答你这个问题，OLAP只是一种技术，像Powerplay、Analysis Service、MicroStrategy这些是工具。
 
问题1、我觉得你对这一块理解不是很清晰，维度设计事实表设计，这些都是在你数据仓库建立的时候需要想到的，而不是在做SSAS项目设计的时候做一个维表的时候去单独说这个表怎么生成的。SSAS导入数据就是类SQL的语句，那么在一个SSAS的工程中建表语句也在建立项目的过程中程序内部已经创建好了（包括表结构等等），你只需要部署执行即可导入相对应的数据。
 
问题3、你截图的图片，不是一个表，它是一个结果集，你从空间上去理解，它从时间和空间上去切分金额。它更像是一个地理位置表、时间表与销售事实表做了join查出了：地理位置、时间、金额，如果你从这些角度上去看，反而更简单。当然从空间去思考更直观了。切记这个不是一张表，是一个多维度的数据结果。可以理解为连表查询。

这问题让我无言以对，二者都属于金融的范畴，国内来看貌似银行发展的更广泛一些，但保险也还不赖，都有巨型规模项目的机会。

如果用比较鸡贼的想法来分析，假设你想呆在你的公司长期发展，看你公司的销售在哪个领域给力，哪个给力哪个可能机会就多些。外面都是看行情，谁知道哪块云彩有雨呢？

打铁还需自身硬，多看当下，踏实学技术学当下的业务好些，至于投奔哪个领域很多时候都是随缘。

兄弟，我给你大概列一列，供你参考。
1、SSRS虽然是商业的，但是是微软的，是与SQL Sever大一体的，购买Sql Server之后基本上可以说是无需额外费用了。而且你作为行业软件厂商，可以让客户去承担这个产品成本。尤其是你们公司业务线产品架构在微软后台体系的时候，这个是一个不错的优势。
   SmartBI也是商业的，需要一定的费用的，即使你的方案是基于微软平台的，但是也还是得买这款工具。
   因此首要的你需要结合你的成本预算，如果你想用不怎么要钱的方案，SSRS可以。
2、SmartBI是国内一款老牌工具，历史悠久最近也不断推陈出新。总的说来，BI工具该有的功能，它们都有了。譬如连Molap，做Rolap，移动，即席查询，多维分析等等。如果从功能角度上来说，SmartBI这一类工具会远超SSRS的强大，尤其体现在即席查询和多维分析需要用户参与的互动式的，这是BI很重要的一块，而恰恰SSRS在这块有缺。注意，我是指的这一类工具，意思是多少付费些的工具，确实这方面要好于近似于免费的SSRS。
3、如果你是想解决报表，尤其是固定报表问题，用SSRS。
   如果你觉得频繁改动人工成本太高了，就是想快速交付快速调整。那建议你OEM一款工具，把你自己ERP系统做通用接口，做通用的数据DM层，然后提供语义层，让用户自己来。当然，并非所有报表都是可以用户自己来的，譬如复杂报表。
另外，作为一个行业软件厂商，可以提供给用户的BI方案有很多种，你也可以综合考虑下，提炼好你的具体需求和定位，再去做选择的。
 

这个问题描述的不是很清楚，这里尝试澄清并解答。首先，这种问题在实际的项目中是对技术架构的取舍选择，是需要从多个角度审视，综合来看哪种解决方案更合适，而不是仅仅看重查询效能。
 
谈谈我对题主所说的“数据仓库技术辅助统计分析”的理解。 
首先，通常狭义上来讲， MOLAP不能称之为 叫做 “数据仓库技术”，我所理解的数据仓库技术指的是在关系型数据基础上，针对数据仓库需求而增加的特性。比如，物化视图，索引（集簇索引等），数据库分区，表分区等。从查询性能上来讲，无论如何一定是静态表要比如上这些辅助技术要高，而增加静态表会增加ETL的加载，如果查询性能上提升有限，是可以考虑直接使用数据仓库特性的。
这里需要注意的是：物化视图只对full select的SQL（仅有简单的summary运算）有增量刷新的功能。
 
而对于Teradata, Netezza等这类为数据仓库而生的数据库来说，由于他们能够提供数据查询的极高效能，如果没有复杂的运算，我们可以直接使用源表而不做汇总静态表，但对于有复杂查询或者数据量过于大的基础表，还是生成静态表更好一些。这个是一个trade off的过程，需要具体问题具体分析，在没有明确的场景下，是无法判断采用哪种方式合适的。
 
然后，从广义上来讲，MOLAP可以称之为数据仓库技术，这个我猜是题主的原意。同样的问题，会带来ETL的额外负担以及开发维护的额外工作量。其中，这里有多种MOLAP的模式：
1. Hyperion Essbase / Microsoft SSAS
    这两类MOLAP都是用 磁盘 空间换取时间的方式，对于一定规模的数据量，查询效能要比静态表好一些但也会很有限，并且MOLAP更大的好处实际上是对于维度间计算，以及提供丰富的ＯＬＡＰ函数功能。
 
2. Cognos Dynamic Cube / Cognos TM1
    这类MOLAP又有不同，他们采用的方式使用 内存 空间换取时间的方式，查询效能要比静态表好得更多。而TM1能够提供更为丰富的维度计算以及OLAP函数功能。
 
如上均从适度的数据量的假设出发，因为题主的原意应该是静态表是汇总级别的表. 而海量数据对于MOLAP的加载成本以及能否支持都会成问题，通常是不会采用的解决方案。

以上，Architecture Decsion是一个综合性很强的过程，建议不要从效能一个角度出发去审视问题。
 

如果一个BI职位对于业务经验要求不高,说明以下几点：
1.该职位还是一个初级的职位。初级职位对业务要求的不是很高。
2.BI职位的需求量很大，不要求业务经验都招不到人。
3.说明上升空间很大。
如果你想更大的方式，深耕于一个领域，然后又能研究下更多的技术，相信会有很好的结果。技术在不断地变革，即使是所谓的传统的行业，数据也在成倍的增长，新型数据，新的数据存储方式，处理方式不断变革，落后就要被淘汰，所以，有时间多学习，业务，技术，还是有必要的。

谢邀。果然是我的菜。
首先，我想说你的背景挺好，业务线出身，比我们从技术线出身，要在这条路上走，真的会好很多。因此，首要是要树立足够的强大的信心，如果你愿意，有付出，有坚持，是肯定可以有一些成果的。倒是我觉得在业务线继续下去蛮好的，督导下去做区域经理或者是渠道总监嘛，难道不比分析师好？当然，重要的是个人的喜欢。
然后，要成为数据分析师，我记得我有这么一篇，建议你读读。
[现在做服装零售行业的助理，刚开始做数据分析，可是经验不足，急切地想学，可是没有方法和方向]
http://www.flybi.net/question/12371
这个大概描述了下怎么去做。也是同行业。
再者，有个补充，服装行业里有很多商品专员，非常厉害呢，可以跟他们多交流交流，这些是有一些圈子的。当然，店铺运营分析也是一样情况啦。
最后，再给你举个例子，几年前我碰到一个朋友，一家服装女装企业的商品部人员，对于商品管理这些都挺熟，也是业务线的，后来调到BI部门，使用一款BI工具开发前端报表，同时自己学学不是太复杂的取数，结果他做出来的一些应用，真的现在看起来都是非常的赞。思路非常的好，融入了商品季运作里的流程思路和KPI，实现了监控的需要，也集成了整体和详情，这种东西一般纯技术线的朋友是很难弄出来的。以此作为一个例子供你参考。
祝好运~。
 

先推荐一本书吧
《数据挖掘技术：应用于市场营销、销售与客户关系管理》
拿这本学客户的分析以及数据挖掘，挺好的。直接去买书网站上搜索就有。
另外，没有什么太好资源推荐，
你直接百度一下资源即可，有的东西，太细了也难成书；
会员分析、客户关系管理、顾客分析、CRM、用户画像、用户分群、用户标签、精准营销、RFM
再根据这些浩荡的资料，略读、筛选，找到你感兴趣的文章或者资料，
记得边度边思考边笔记，心得写下来，思维导图用上。如果有机会的话，在工作中进行相关的尝试；
相信你会有很大收获的。
希望回头能看到你的心得笔记，呵呵。

大概的ER图如下所示，你可以根据自己的需求进行一定的逆规范化，不见得非得用这么多表。
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一般来说，时间和日期是分开的维度，一个时间戳数据可以分解成日期 + 时间。我所接触过的项目时间最细是到分钟一级，那么该表一共是24 * 60 = 1440 条记录。
 
日期到天一级的话，无非是分两条线，一条是日->月->季度->半年->年；另外一条是日->周，由于周可能跨月/季度/年，很少会将周统计到月份中的需求。但财务月/财务季大部分都是按照周统计的，比如按照4-5-4的模式将完整的周归并到财务月份中，这个都是财年开始之前预先定义的，因此这条线是日->周->财务月->财务季度->财务年。
 
如上的ER图基本涵盖以上的内容，还可以在各个维度表中增加更多的派生字段，比如财务季度里面增加total working day这类信息，我给出的例子里面有的添加了类似字段，有的没有，这个根据项目的实际需求而定。
 
此外，还有一些更复杂的场景，比如如果需要统计公共假期就需要增加public holiday indicator这样的字段，而如果项目是需要考虑多个国家的情况，就需要创建单独的表进行维护这类信息。再比如，如淘宝双十一，这类特殊的促销季活动，也需要创建另外的表进行此类信息的维护。
 
另外的场景还有，一个公司可能有多种财务日历的情况，比如销售和生产的采用的日历不同，母公司和子公司采用的日历不同等等，这些就需要再创建不同日历分类的表并和对应的部门/公司关联起来。这类场景相对少见，此处没有给出样例。
 
此外，还有单纯用于统计分析，尤其是对比分析的“日历表”，像在零售活动中，本年与去年同期的对比时间有的时候没有实际的意义，例如中秋节，每两年对应的日期或有不同，这类情况也可以单独创建日历对照表进行维护。
 
以上。
 

首先我觉得有专业方向比如会计懂财务相关类知识这本身就是一大优势，特别是正好碰到了跟财务相关的BI项目，懂业务与不懂业务的差别很大，所以你要有信心。

第二，BI项目有很多，不一定每一个项目都会和会计相关的业务结合，或者这么说没有一个公司就只做与会计相关的 BI 项目，BI 项目跨越各个行业面对各种需求不仅仅是会计相关。

第三，你如果学习过 BIEE，个人建议你辅修一下咖啡的 BIEE http://www.hellobi.com/course/17 ​  真正的加深一下，如果咖啡的公司正好有实习机会岂不是更好。

第四，如果你英语沟通没有问题的话，我可以介绍你到北京或者上海一家德企做 BI 相关的工作，前提是英语基本沟通没有问题、二是实习期不能太短，最好是实习通过后能够留在公司。

第五，BI 找工作机会还是有很多的，来这个论坛的每个人背后都代表一家公司，不乏有负责公司BI团队的 Lead 或者 PM，有合适的实习职位一定会提供给你的。
          

先握个手先，我先理解你一下，你用的是Hyperion Performance Suite吗？
我真的是非常喜欢这工具，Dashboard控制方面，offline分析方面无出其右者，它如果这方面能打10分，其他的工具最多也就打7分，连接近的都没有。但这产品就是完了，走的是fat client的路子，而且界面不够炫酷，并且和OBIEE冲突。
 
你才做了几个月Hyperion，我做了7年，真的是...我就这个敢自称个专家，因为大家都不玩......
 
所以不要把职业生涯绑在这种工具上，无论Cognos, OBIEE, Datastage林林总总都好，去看产品实现的后面的东西，去了解需求，去了解数据展现的设计，去了解整个架构流程，去了解BI体系，去了解ETL，去了解DW建模，等等。
 
至于IBM之类的老牌IT企业......如果能去互联网企业，还是争取去新兴的领域。