是否要使用验证到 IBM Cognos BI 10 的相同凭证来验证到查询数据库（用户直通）？这会是相当复杂且具有挑战性的设置，并且不是在所有的身份验证源和数据库组合下受支持的。...内容存储数据库 内容存储数据库是 IBM Cognos 10 BI 系统的中央存储库。显然应该采取最高级别的预防措施来保证数据库可用并且受到恰当防护。...但是，如果可以从 IBM Cognos 10 BI 外部访问数据库，那么会破坏 IBM Cognos 10 BI 系统稳定性和安全性。...关于详细情况，请咨询您的数据库管理员。 身份验证的概念 IBM Cognos 10 BI 通过使用名为身份验证提供程序的小软件将身份验证推迟到外部身份验证源中。...尽管如此，由于项目遵循最佳实践，权限中具有所有的引用，功能和安全函数只对 Cognos 名称空间中的组和角色起作用，因此可以将 IBM Cognos 10 应用程序导出到包含 Cognos 名称空间的部署中
推荐的ETL工具 Hevo是一个无代码的数据管道平台，可以帮助您实时地将数据从任何源(数据库、云应用程序、sdk和流)移动到任何目的地。 主要特点: 易于实现:Hevo可以在几分钟内设置和运行。...，供营销人员使用，帮助他们将所有数据保存在一个地方。...#24) Cognos Data Manager IBM Cognos Data Manager用于执行ETL流程和高性能业务智能。 它具有多语言支持的特点，可以创建一个全球性的数据集成平台。...IBM Cognos Data Manager自动化业务流程，并且支持Windows、UNIX和Linux平台。 从这里访问官方网站。...一些公司正在使用数据仓库的概念，技术和分析的结合将导致数据仓库的持续增长，这反过来将增加ETL工具的使用。 谢谢大家关注，转发，点赞和点在看。
IBM 具有得天独厚的优势, 可以提供全面的技术和服务, 从大数据中吸取可操作的洞察力，通过与如IBM InfoSphere BigInsights 为代表的Hadoop技术互链, IBM Cognos...由于 Cognos 可以从 ODBC 数据库中提取数据, 因此 Cognos 可以通过配置单元从 Hadoop 提取数据。...只需从数据仓库导入数据, 运行您的 Hadoop 作业, 然后将生成的 CSV 文件导入 Cognos，一切就完成了。 不过要小心, Hadoop 不是万能药。...另外，IBM InfoSphere BigInsights 为IBM官方的Hadoop产品，本文将用该产品作为Hadoop的链接对象，并且，将通过Cognos最新的Hadoop链接能力说明，来为Cognos...更容易将数据拖放到一个可以自动显示数据的环境中。 提供建模能力 使用搜索启用完全基于Web和基于意图的建模。
一些常用的ETL工具 Talend Open Stduio Clover ETL Elixir Pentaho Informatica IBM - Cognos Data Manager Oracle...- Data Integrator SAS - Data Integration Studio AB Inito, SAP - BUsiness Objects Data Integrator 一旦选择了...答：ETL是Extracting-Transfroming-Loading的缩写，指从任何外部系统提取、转换、载入数据到目标地。这是数据集成过程的三大基本步骤。...Extracting：从源数据中提取目标数据集 Transfroming：将目标数据集进行业务逻辑转换 Loading：以合适的格式将经过业务逻辑转换的数据集载入到目标地 问：为什么ETL测试是必须的？...，以从0到有的增强个人的能力，扩展知识面。
2、IBM Cognos Cognos是传统BI软件的领先者，自从被IBM公司拿47亿美元收购以后，更是如虎添翼，号称是业内唯一完整整合所有BI功能的商业智能平台。...Cognos在国内占领的份额不少，功能全面，学习者众多，但最近几年状态有所下滑，从它的中国官方论坛——Cognos商业智能社区的访客数、发帖量可见一斑。...由于BIEE本身没有OLAP Server，当用户需要进行OLAP分析时，系统需要将数据从数据库服务器中完全取出，抽取到其他OLAP Server的服务器进行处理。...所以执行维度汇总分析的操作时，BIEE会对数据库产生较大的压力。从图表方面来说，BIEE能支持常见的图表，满足企业日常图表的需要。...在BI软件市场，Qlik作为新型BI软件，提供多类型数据源接入、数据集可视化定义、自助多维数据分析和交互式故事板等功能，旨在以高效、低学习成本的使用方式，为业务人员提供自助式数据探索与可视化分析服务，洞悉数据背后隐藏的商业价值
它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。 最后，该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代，“数据”这个词非常重要，因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。...推荐的ETL工具 Hevo是一个无代码的数据管道平台，可以帮助您实时地将数据从任何源(数据库、云应用程序、sdk和流)移动到任何目的地。 主要特点: 易于实现:Hevo可以在几分钟内设置和运行。...#4) Sprinkle Sprinkle是一个端到端数据管理和分析平台，使用户能够自动完成从多个数据源收集数据、将数据转移到首选数据仓库、以及在路上构建报告的完整数据旅程。...Oracle Data Integrator支持IBM DB2、Teradata、Sybase、Netezza、Exadata等数据库。...SSIS导入/导出向导帮助将数据从源移动到目标。 实现了对SQL Server数据库的自动化维护。 用于编辑SSIS包的拖放用户界面。 数据转换包括文本文件和其他SQL server实例。
随着关系数据库管理系统（RDBMS）发展的日趋成熟，各企业ERP、EIP、CRM等系统的多年建设和数据积累，商务智能成为数据库领域发展的重点方向。...BI市场竞争十分激烈： 微软SQL Server最近几年几个版本的升级主要集中在对商务智能的改进， IBM收购Cognos， SAP收购BO， Oracle收购Hyperion。...然后由OLAP分析工具对数据仓库中的大量数据进行分析处理，建立多维数据集，最后由报表工具、Excel工具和其他客户端工具将多维数据分析的结果和数据挖掘的结果展现给用户。...整个BI的流程如下图所示： 4.SQL Server中的BI组件 前面说到ETL、数据仓库、多维数据集、OLAP、数据挖掘、Report等，这些在Microsoft的产品线上都有对应的产品和组件。...这里借用一个介绍SQL Server 2005 BI的图，同样在SQL 2008的BI中适用： ETL工具就是SSIS集成服务，数据仓库是使用SQL Server数据库引擎，多维数据集是使用SSAS来存储的
但是创建数据集市层需要额外的硬件资源，并集成它与数据平台其他的数据库。 三层架构（OLAP） 在数据集市层之上，我们通常会使用联机分析（OLAP）处理多维数据集（cube）。...OLAP 数据集是一类从多维度描述数据的特定数据库。关系型数据库只能表示二维数据，而 OLAP 允许在多维度下编译数据并且在维度之间移动。...以下这张架构图使用最广泛的体系结构，它由顶层、中层和底层组成。 底层：数据仓库服务器的数据库作为底层，通常是一个关系数据库系统，使用后端工具将数据清理、转换并加载到该层。...流行的报表工具，在旧数据仓库时代主要是IBM的BO、Oracle的BIEE、还有微软和cognos，整体打包在数据仓库解决方案里，报表作为一个组件存在。...分析型BI基于多维数据库的概念，能多维视角分析数据，通常是从数据仓库中抽取详细数据的一个子集并经过必要的聚集存储到OLAP存储器中供前端BI分析工具读取。
多维数据库的特点 后关系型数据库的主要特征是将多维处理和面向对象技术结合到关系数据库上。这种数据库使用强大而灵活的对象技术，将经过处理的多维数据模型的速度和可调整性结合起来。...并且，这种以稀疏数组 为基础的独特的多维数据库架构，是从已成为国际标准的数据库语言基础上继承和发展的，是已积累了实践经验的先进而可靠的技术。...利用了多维数据集的稀缺性，仅处理非 NULL 数据，以提高查询效率。更加适合于频繁使用的多维数据集中的分区和对快速查询响应的需要。能够极大地提高查询效率，因此可以更细的粒度进行分析。...例如，它的前端数据展现工具可以是Business Objects的BO、Lotus的Approach、Cognos的Impromptu或IBM的Query Management Facility；多维分析工具支持...Hyperion Essbase是多维数据库服务器，支持从广泛的数据源提取数据，但与 Oracle OLAP 将数据存储在关系数据库引擎外不同，它通常将数据存储在自己的专用服务器上，从而具有较快的查询响应以及计算分析能力
美国农业部建立一个门户网站，该网站能链接到348个农业数据集，包括诸如植物基因组学和当地天气情况的详尽数据库，计算机将通过对于数据的计算，找到最佳土壤、湿度、日照时间，准确判断农作物是否该施肥、浇水，或者打药...除此之外，农民还可以根据数据库分析出当地的市场价格，以及农作物种植搭配，达到资源利用最大化，避免因市场供需失衡给农民带来经济损失。很多公司由此开始进行数据的分析，为公民提供定制服务。 ...Cognos是IBM旗下一款财务报告分析软件，Sun World公司的预算和报告主管Steve Greenwood将许多不同的数据库的劳力、能源和价格数据整合到Cognos进行分析，了解不同工人分组的采摘速度...葡萄的收获季只持续大约6周时间，从7月初到8月中。根据Cognos分析，农场经理能够在每天早晨和白天的任意时间发现效率低下的小组并马上采取行动，确保葡萄在最短的时间内收获完毕。 ...经过Cognos软件分析，在使用新设计的棚架后，公司将采摘每箱葡萄的成本减少了0.50美元，按照每个夏天采摘600到700万箱的数量计算，每年可以至少节省300万美元。
这些通常是基于云的解决方案，并为从现有数据源到云数据仓库的ETL数据提供端到端支持。它们还可以支持不断增长的基于Web的数据流列表。...它们已经存在时间最长，许多是由非常大的公司（微软，IBM等）设计的，因此预先安装的客户群非常庞大。 其中一些工具包括一组一起使用的工具，可以自定义以解决特定问题。...IBM InfoSphere Information Server IBM InfoSphere Information Server是ETL工具，是IBM Information Platforms...Sybase ETL Server是一个可伸缩的分布式网格引擎，它使用转换流（使用Sybase ETL Development设计）连接到数据源并提取数据并将数据加载到数据目标。...错误处理：仅监控 转换：ETL，内置和Java功能 结论 今天对高级数据分析的需求需要一种现代的数据集成方法。无论您是要合并来自数据库，流媒体服务，文件还是其他来源的数据，选择正确的工具集都至关重要。
市场上有许多以BI为旗帜的产品，但它们实际上是纯数据工具。选择BI产品时，很多人都会眼花缭乱。我简单地从技术来源对市场上的BI工具进行分类，以便于理解。...缺点是它不是基于OLAP的BI报告工具，它不支持多维报告操作，例如基于同一维度的钻取表，需要通过链接才能实现多个表的展示；同时，由于做表前要通过sql语句锁定和加载分析的源数据，因此数据库的性能无法得到充分利用...也由于这些报告中的这些缺陷，润乾的新一代产品集算器定位于源数据库和报告之间的中间层，并致力于解决从数据库到报告的计算性能问题。...2、基于DW / BI理论的传统BI工具 国外代表厂商：IBM收购Cognos，Oracle收购BIEE，SAP收购BO 国内代表性制造商：亿信华辰的亿信ABI，思迈特SmartBI 这种类型的分析工具解决了多维报表操作和性能的问题...它使用了许多智能技术来提供产品自动化并允许用户操作。如数据表导入期间的自动建模技术，数据画像功能，多表自动关联技术，图表智能推荐技术以及图表动态自动关联等，让用户操作更加简便。
目前市面出现的数据分析BI工具，不管是从使用场景，还是适用人群上，都存在着绝对的差异。目前，市面上的BI工具种类繁多，客户在进行BI工具选型时，眼花缭乱，不知所措。...以下，就从技术来源上可以将市面上的BI工具做个简单分类，方便了解。...sql语句锁定和加载分析的源数据，不能充分使用数据库的性能，因此大数据量下的计算性能和高并发下的性能是其最大的弱项。...也正因为此类报表这些不足，润乾新一代产品集算器定位在源数据库与报表的中间层，致力于解决数据库到报表的计算性能问题。...2、基于DW/BI理论的传统BI工具 国外代表厂商： IBM收购的Cognos、Oracle的BIEE和SAP收购的BO 国内代表厂商： 亿信华辰的亿信ABI、思迈特的SmartBI 这类分析工具
)思考怎么使用数据仓库里的这些数据，创造更多的信息与价值；而不是发愁数据在哪里，数据对不对。...拿多维分析举个例子，数据仓库中只是提供了维度化的数据，但是基于某些工具，比如Ebay的kylen或者IBM的Cognos等，可以支持用户在一定范围内任意组合维度与指标，那这就上升到了决策支持的层面而不是...“高级数据仓储”层面了，也就是使用了数据仓库的数据，但不是数据仓库的功能。...比如MicroStrategy，SAP BW，微软 Analysis Server, IBM的Cognos，Oracle的OBIEE，这些传统BI工具不具备使数据集成标准化的能力，数据仓库的存在就是帮助他们建立数据治理结构...的技术大背景中，耗费巨大心力进行大规模的数据整合和数据集成操作是否还有必要？构建数仓的收益是否能大于你将付出的成本？
ETL 包含的过程是 Extract、Load、Transform的缩写 ELT的过程是，在抽取后将结果先写入目的地，然后利用数据库的聚合分析能力或者外部计算框架，如Spark来完成转换 目前数据主流框架是...，能够将原始数据展现给数据分析人员 ETL相关软件： 商业软件：Informatica PowerCenter、IBM InfoSphere DataStage、Oracle Data Integrator...是与数据直接打交道的语言，是与前端、后端语言进行交互的“中台”语言 SQL语言特点： 价值大，技术、产品、运营人员都要掌握SQL，使用无处不在 很少变化，SQL语言从诞生到现在，语法很少变化 入门并不难...因为基于完整的数据集，准确性能得到保证。...可以用 Spark streaming、Storm 和 Flink 等计框架算 Serving Layer（合并层），将历史数据计算与实时数据计算合并，输出到数据库，供下游分析 2.3 大数据典型技术
在数据源抽取后首先进行转换，然后将转换的结果写入目的地 ETL 包含的过程是 Extract、Load、Transform的缩写 ELT的过程是，在抽取后将结果先写入目的地，然后利用数据库的聚合分析能力或者外部计算框架...，而不是在加载阶段 ELT框架的优点就是保留了原始数据，能够将原始数据展现给数据分析人员 ETL相关软件： 商业软件：Informatica PowerCenter、IBM InfoSphere DataStage...、Oracle Data Integrator、Microsoft SQL Server Integration Services等 开源软件：Kettle、DataX、Sqoop 1.4 大数据与数据库管理系统...语言从诞生到现在，语法很少变化 入门并不难，很多人都会写SQL语句，但是效率差别很大 除了关系型数据库还有文档型数据库MongoDB、键值型数据库Redis、列存储数据库Cassandra等 提到大数据就不得不说...可以用 Spark streaming、Storm 和 Flink 等计框架算 Serving Layer（合并层），将历史数据计算与实时数据计算合并，输出到数据库，供下游分析 2.3 大数据典型技术
Jetbrains全系列IDE稳定放心使用 什么是ODS 操作数据存储ODS（OperationalData Store）是数据仓库体系结构中的一个可选部分，由业务系统产生的报表、细节数据的查询自然能够从...ODS是一个将面向主题的，动态增长的，非实时的，消除了原始数据库差异的，对原始库最大限度进行冗余处理后得到的数据集，通过ODS消除了数据间的关联细节，实现了对某一领域数据进行统一处理（比如查询、统计）的快捷方法...4、数据建模 ODS是站在记录层面访问的角度而设计的，DW或DM则是站在结果集层面访问的角度而设计的。ODS支持快速的数据更新，DW作为一个整体是面向查询的。...而ODS数据缓冲区的ETL规则一般只进行简单的汇总、计算，或者从操作型数据库中直接抽取而中间不进行任何转化。ODS统一信息视图区的数据一般都是从ODS数据缓冲区中抽取过来的。...数据集市可以在一定程度上解决访问数据仓库的瓶颈 Cognos 报表开发展现工具 Cube 数据立方体，Cognos基于文件的多维数据组织，用于多维分析 主数据 主要的业务数据，例如客户信息、卡、帐户 Metadata
而在未来几年 内，Oracle Database 11g、IBM DB2 Viper以及Microsoft SQL Server 2008将成为三大厂商的主流产品，商用关系数据库的市场竞争也将围绕这几大产品展开...而现在，Oracle将对数据库的优化 引入到后端，从存储层和数据库服务器层进行了进一步的优化。...IBM最终通过DB2在1983年将这一项目转化为数据库产品。这充分说明了DB2的深厚理论与技术根基，也使得数据库市场的竞争有了更多的可能性。...另外值得一提的是，2007年底IBM以50亿美元现金收购了Cognos，目的是为了强化IBM在商业智能软件领域的竞争力。...Oracle向数据仓库领域强化，IBM向商业智能领域巩固，这些都表明，传统关系数据库市场的硝烟已经逐渐散去，主要厂商基本接受了目前的市场现状与份额，而竞争已经从数据库开始延展到更广阔的层面。
预测分析： 预测分析 是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。...NoSQL数据库：非关系型数据库包括Key-value型(Redis)数据库、文档型(MonogoDB)数据库、图型(Neo4j)数据库;虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动...目前大数据流分析平台有很多、如开源的spark，以及ibm的 streams 。...数据可视化：数据可视化技术是指对各类型数据源(包括hadoop上的海量数据以及实时和接近实时的分布式数据)进行显示;当前国内外数据分析展示的产品很多，如果是企业单位以及政府单位建议使用 cognos ，...、裁剪，并共享多样化数据来加快数据分析; 数据校验：对分布式存储系统和数据库上的海量、高频率数据集进行数据校验，去除非法数据，补全缺失。
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