通过SQL Server 2008实现可预测的分析
SQL Server 技术文档

作者：Graeme Malcolm (实习生)
技术审核员：Roni Karassik and Donald Farmer
项目编辑：Joanne Hodgins
发布日期：2007年11月
适用产品：SQL Server 2008

概述：Microsoft SQL Server 2008通过一系列完整且直觉化的数据挖掘工具来提供可预测的分析。通过和微软商业智能平台的无缝集成，可以在数据生命周期的每一个步骤中提供丰富的洞察力。此外，灵活的平台可以让你将这种预测性扩展到任意应用程序中。

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导言
任何一家公司最有价值的资产是公司应用程序和系统中的大量商业数据。这些数据很有可能能够为商业事务提供之前无法想象的洞察力，也能为有效的决策制定提供可靠的数据基础，从而制定准确的预测，使公司走向成功。不幸的是，通常数据都是由多个计算机系统收集，并封存在单独的数据存储中。一些公司可能从这些数据生成了一些历史报表，而一些可能还按照关键性能指标(KPI)度量了公司的性能;但令人惊讶的是，只有很少的公司认识到挖掘他们的历史数据以找出模式和趋势所能带来的受益，而几乎没有公司将预测分析嵌入到他们日常商业过程中以制定决策和预测，并改进整个公司的敏捷性。

在过去的几个版本中，Microsoft精简了Microsoft SQL Server中的报表和分析功能,从而创建一个全面的商业智能(BI)平台，它可以被集成到日常的商业活动中，并被公司内的所有雇员有效使用，而不是只被一些专业分析师使用。许多公司以前发现商业智能解决方案十分昂贵或执行起来太复杂，而现在他们利用全面的报表制作、渲染、以及提供SQL Server报表服务和SQL Server分析服务提供的强大联机分析处理(OLAP)服务。在这些商业智能（BI）服务器产品和无处不在的Microsoft Office系统间的紧密集成将商业分析带给了大众，并促进了出一类新的信息工作者的发展，他们可以获得更深一层的商业洞察力，并更加有效地进行操作。

而这个报表和多维分析的发展对于许多各种规模的公司都相当有好处，提高商业敏捷性和操作有效性的下一个步骤是从对历史数据的回顾分析转到基于对商业数据的预测分析进行预先动作上、以及嵌入智能的、基于事实的决策制定到商业过程中。实现这个目标的关键是使用强大的数据挖掘算法来分析数据集，将新数据和历史数据以及动作相比较，辨别商业实体和属性间的分类和关系，并为所有的系统和制定商业决策的用户提供准确的预测洞察。就像OLAP技术一样，数据挖掘曾经被认为是一个非常专业的领域，需要昂贵的软件和非常专业的技术来实现。但是，通过在SQL Server分析服务中包含了全面的数据挖掘技术，以及通过与2007 Microsoft Office系统的集成，Microsoft提供了一个性价比很高的解决方案，它利用SQL Server 分析服务企业级功能，将数据挖掘的能力扩展给每一个人并提供了成功关键因素的洞察力。