管理人員往往希望從不同的角度來審視業(yè)務(wù)數(shù)值，比如從時間、地域、產(chǎn)品來看同一類業(yè)務(wù)的總額。每一個分析的角度可以叫作一個維，因此，我們把多角度分析方式稱為多維分析。以前，每一個分析的角度需要制作一張報表。云蛙數(shù)據(jù)自主知識產(chǎn)權(quán)多維數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)(GmmCube)由此產(chǎn)生了，它的主要功能，是根據(jù)用戶常用的多種分析角度，事先計算好一些輔助結(jié)構(gòu)，以便在查詢時能盡快抽取到所要的記錄，并快速地從一維轉(zhuǎn)變到另一維，將不同角度的信息以數(shù)字、直方圖、餅圖、曲線等等方式展現(xiàn)在用戶面前。

從2008年開始，云蛙數(shù)據(jù)著手自主版權(quán)的GmmCube解決方案的設(shè)計和研發(fā)工作。最先設(shè)計的是OLAP的元數(shù)據(jù)模型實現(xiàn)整體的Java解決方案。在2009年，我們進(jìn)行了大量的Java代碼測試和功能測試。2010年，在元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基本確定后，我們采用Java代碼初步實現(xiàn)了核心算法，但在數(shù)據(jù)傳遞、執(zhí)行效率等各方面還有諸多技術(shù)問題。2011年，我們對技術(shù)路線作了重新調(diào)整，將系統(tǒng)的高效率和實用性放在首要位置，更新了元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的設(shè)計，專門設(shè)計了多維模型的定義語言和多維查詢語言;并采用Java語言首先實現(xiàn)整個系統(tǒng)。

從用戶角度分析GmmCube目前主要成果是：

(1)前臺分析工具實現(xiàn)

提供簡單易用的圖形化界面給管理人員，由他們自由選擇要分析的數(shù)據(jù)、定義分析角度、顯示分析結(jié)果。GmmCube完成的是對用戶數(shù)據(jù)的整理和觀察，可以說，它的工作是總結(jié)過去。在此基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)之上，GmmCube可以發(fā)揮更進(jìn)一步的作用，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，發(fā)現(xiàn)問題、找出規(guī)律，達(dá)到真正的智能效果：預(yù)測將來。

(2)數(shù)據(jù)挖掘工具實現(xiàn)

正如在礦井中可以挖掘出珍貴的礦石，在數(shù)據(jù)里也常?？梢酝诰虺鰳I(yè)務(wù)人員意想不到的信息。它比多維分析更進(jìn)一步。例如，如果管理人員要求比較各個區(qū)域某類業(yè)務(wù)在過去一年的情況，可以從多維分析中找答案。但是，如果管理人員要問為何一種業(yè)務(wù)在某地區(qū)的情況突然變得特別好或是不好，或者問該業(yè)務(wù)在另一地區(qū)將會怎么樣，這時數(shù)據(jù)挖掘工具可以作出回答。

簡單的說，數(shù)據(jù)挖掘使用統(tǒng)計、分析等數(shù)學(xué)方法、以及電腦學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能方式，從大量的數(shù)據(jù)中，找尋數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。這種關(guān)系，一般顯示數(shù)據(jù)組之間相似或相反的行為或變化。一個細(xì)心的分析者，往往能從這些發(fā)掘出來的關(guān)系得到啟示。而這種啟示又很可能使得到它的業(yè)者，獲得其他競爭者所沒有的先機 。

因此，在實施GmmCube時，一般分兩步走：第一步實現(xiàn)多維分析，構(gòu)造商業(yè)智能的基礎(chǔ)，實現(xiàn)分析應(yīng)用;第二步實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)揮商業(yè)智能的特色。