实现数据仓库和OLAP（联机分析处理）操作的Java应用程序需要借助一些相关的工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作，并提供一些示例代码和最佳实践。
正确分析使用数据可能会挖到宝藏。那么，作为个人或公司，如何选择分析和可视化数据的工具？
多维表达式 (MDX) 是用于在 MicrosoftAnalysis Services 中处理和检索多维数据的查询语言。MDX 基于 XML for Analysis (XMLA) 规范，并带有特定于 SQL ServerAnalysis Services 的扩展。MDX 使用由标识符、值、语句、函数和运算符组成的表达式，Analysis Services 可以通过计算表达式来检索某个对象（如集或成员）或标量值（如字符串或数字）。
第一篇是关于Power BI连接数据方式的对比。这是个老生常谈的话题。微软官方考试Exam70-778教材的第一章，就是重点介绍这个方面。这种基础性的知识点繁琐而且枯燥，就像一本字典，只有用到的时候才会去查阅。
话说上回，我们提到了Power BI连接数据的三种方式：导入（Import），直接查询（Direct Query）和实时连接（Live Connection）。我们日常工作和学习中，用得最多的可能是导入方式。该方式在功能上没有任何限制，最大限度地发挥了Power BI集数据清洗、建模、可视化等为一体的优势。但该方法也有不足。比如当数据量相对较大时（如几张表的记录有几十万条以上），导入和刷新数据，都会耗费相当长的时间，也占本地空间较多。
Saiku 作为分析平台，提供可视化的操作，能方便的对数据进行查询、分析，并提供图形化显示
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大数据中的大作为 对于大数据来说，业界这几周算是比较忙碌的。因为很多初创公司和一些老牌的公司都推出了数据分析和数据管理产品，以及更新了现有产品，提供更丰富的功能与性能。 虽然这些技术都还只是蓝图规划，但是一些常见的主题还是对其贯穿始终：为用户提供简单的获得数据的访问方式，更好的管理大规模数据以及预先分析的功能，例如Spark、HAWQ 和 Geode等新兴的大数据技术来实现更多的功能。 下面一起来看看吸引眼球的十五项大数据公告。虽然罗列了很多，但还不是全部内容，只是最近在加利福尼亚州圣何塞市Strata +
下面一起来看看吸引眼球的十五项大数据公告。虽然罗列了很多，但还不是全部内容，只是最近在加利福尼亚州圣何塞市Strata + Hadoop World大会上亮相的部分技术。
随着大数据的迅速发展，时下许多企业面临着最重要的现实问题是如何对大数据进行分析。只有通过大数据分析才能获取到更智能的，深入的，有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括其数量、速度、多样性等等，都呈现出大数据日益复杂的特点。因此，选择一款功能强大的大数据分析BI工具尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
然而，在微信里将Excel甩来甩去依然是相当一部分企业内平时工作交流沟通的“良好”习惯。
为了满足业务管理和决策的报表系统（包括传统报表、数据仓库、OLAP等）也被创建出来，企业主管通过报表了解企业的总体运行状态。 但是，随着企业间竞争的加剧和市场节奏的进一步加快，企业的日常管理需要对关键业务指标的更加实时的监控和反馈。比如：制造业需要更及时的仓库调度、金融业需要更实时的风险防范、电信业需要更及时的服务指标监控。于是，越来越多的企业提出实时企业的要求，传统的ERP等信息系统和报表系统无法满足这些需求。实时业务监控解决方案旨在更好支撑客户此类需求。 http://www.tuicool.com/articl... 当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
分析型系统进行联机数据分析，一般的数据来源是数据仓库，而数据仓库的数据来源为可操作型系统，可操作型 系统的数据来源于业务数据库中，那么我们常用的数据仓库的组成和架构一般如下图所示
本文来自社区伙伴对《DAX 权威指南（第二版）》的学习笔记，有问题可以留言或联系BI佐罗修改，感谢你的支持。
使用 FineReport 设计器设计模板，首先需要了解 FineReport 模板制作的思路，沿着其思路来了解 FineReport 报表中的所有功能。
SAP HANA中的报表可以在SAP的BusinessObjects应用程序套件的大多数部分完成
数据仓库的建设是一个过程，而不是一个项目。在这个过程中我们需要形成自己的规范，以方便管理和维护。在数据仓库的建设过程中，不仅会面临着公司业务迅速发展，业务系统迭代变更，需要对业务系统数据进行相应 的整合，形成公司完整的统一数据视图；而且基于数据仓库的应用也是多样化的，比如支撑自己企业的数据可视化平台、即席查询、对策略提供数据支持等。
☞ 03.OLAP引擎 [ Kylin Druid Presto Impala Kudu ADB ES .. ]
今天随着移动互联网、物联网、大数据、AI等技术的快速发展，数据已成为所有这些技术背后最重要，也是最具价值的“资产”，同时数据也是每一个商业决策的基石，越来越多的企业选择数字化转型，但数据驱动增长然充满挑战，企业数据孤岛严重、数据一致性难以保证、数据资产沉淀数据分散难以共用、数据分析项目上线经历数月，报表查询响应慢难以应对瞬息万变的市场环境，成本问题在数据量呈指数增长的前提下难以控制，因此在大数据的背景下，如何从海量的超大规模数据中快速获取有价值的信息，已经成为新时代的挑战。
导读：大家好，今天主要分享数据分析平台的平台演进以及我们在上面沉淀的一些数据分析方法是如何应用的。
数据应用，是真正体现数仓价值的部分，包括且又不局限于 数据可视化、BI、OLAP、即席查询，实时大屏，用户画像，推荐系统，数据分析，数据挖掘，人脸识别，风控反欺诈等等。
这篇博文讨论了在大数据环境中使用面向 OLAP 的数据库。重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎，探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。文章还介绍了 Druid 等新兴技术，用于对大型数据集进行实时分析。
本文已收录于Github仓库：《大数据成神之路》 地址：https://github.com/wangzhiwubigdata/God-Of-BigData
在Excel中，使用Power Pivot搭建的模型通常用透视表展现结果，如下图所示。
一旦加载器指示数据已被索引，您就可以继续下一部分来定义数据立方体并开始可视化数据。
数据挖掘又称知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Database），即“从数据中挖掘知识”。 丰富的数据以及对强有力的数据分析工具的需求，这种情况被描述为“数据丰富，但信息匮乏”。数据挖掘可以看作信息技术自然进化的结果。数据库和数据管理产业在一些关键功能的开发上不断发展：
腾讯云中间件 - 微服务团队产品2021年1月简报： 发布新品腾讯云微服务引擎 TSE。 腾讯微服务平台 TSF 新增功能：健康检查与注册中心联动；新增资源时可支持关联数据集；支持 Spring Cloud H 版本；全链路灰度发布支持跨命名空间；TSF 服务告警优化，容器集群导入云主机、安全组配置优化。 腾讯微服务观测台 TSW 广州地域发布；支持服务、接口、组件调用监控能力；支持具体接口调用多维度查询；支持系统内调用拓扑图动态发现。 消息队列 TDMQ 新增集群管理功能；环境更名为命名空间。
数据湖引擎是一种开源软件解决方案或云服务，它通过一组统一的api和数据模型为分析工作负载的各种数据源提供关键功能。数据湖引擎解决了快捷访问、加速分析处理、保护和屏蔽数据、管理数据集以及提供跨所有数据源的统一数据目录等方面的关键需求。
从事大数据行业的朋友应该都知道大数据已经上升到了国家战略高度，2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》。旨在通过建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策。
对于模型训练而言，优质数据集的重要性不言而喻。然而数据收集与处理工作十分繁杂耗时，往往给算法工程师及广大AI领域研究/学习者带来大量的低效体验……
近期因工作需要，尝试使用一些数据可视化手段做产品运营分析。自己之前对可视化的理解仅仅限于excel做做图表，但深入下去发现数据可视化远不限于此，可以说很多的工作的基本功。掌握必要的数据可视化手段，可以大大提升你的工作效率。下面将通过示例，尝试使用数据可视化手段分析国家、地域经济发展状态。数据来自于国家统计局(http://data.stats.gov.cn)公开披露数据(少部分2019年数据来自于互联网)。
随着科技的高速发展，数据在人类生活和决策中所占的比重越来越大，大数据的兴起只是说明了一种现象，面对如此广度和深度的大数据技术栈和工具集，如何学习和掌握好大数据分析这种技能，犹如盲人摸象，冷暖自知。不过技术的学习和应用也是相通的，条条大路通罗马，关键是要找准切入点，理论与实践结合，有全局观，工程化思维，对复杂系统设计开发与关键技术体系的主要矛盾要有所把握。熟悉大数据基础理论与算法、应用切入、以点带面、举一反三、横向扩展，从而构建完整的大数据知识结构和核心技术能力，这样的学习效果就会好很多。
还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？《利用Python进行数据分析》含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。
心血来潮一个周末都在研究MDX，昨天推文谈到的一些MDX资源中后，紧接着在笔记练习实操时，想起了过去接触过的这个MDX Studio工具，重新下载使用了，非常好用，特别是关键字智能提示和格式化MDX代码方面。在此推荐给大家。
商业智能（Business Intelligence）简称 BI，即通过数据挖掘与分析找到商业洞察，助力商业成功。
说明：由于数据全生命周期管理主题涉及内容较多，因此分两篇文章分享。数据全生命周期(采集、存储、整合、呈现与使用、分析与应用、归档和销毁）相关内容在此篇文章“数据全生命周期管理(一)”分享；数据全生命周期管理（元数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理、配套管理办法和流程和数据全生命周期管理监控平台设计）相关内容放在接下来文章“数据全生命周期管理(二)”分享。
南太平洋岛国汤加的一座海底火山，于当地时间 1 月 14 日、15 日，连续两次剧烈喷发，爆发出大量岩浆并引发海啸，海浪环绕地球足足两圈，导致环太平洋多国发布海啸预警。这次火山喷发初步评估VEI 等级为 5～6 级，或对全球航运和农业造成较大影响。
大数据可视化的新动态 Intetix Foundation（英明泰思基金会）由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立，致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家，以及分布在全球的志愿者，我们创造性地践行着我们的使命：为美好生活洞见数据价值。 1 引言 数据可视化是将数据以不同形式展现在不同系统中，其中包括属性和变量的单位信息[1]。基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源，来创建自定义分析。先进的分析集成了许多方法，为了支持交互式
大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。因此，我们通过本文给出一个常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解，部分定义参考了相应的文章。
作者刘永平经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。 很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步： 针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，
很多人都看过关于大数据方面的文章/书籍，但都是零散不成系统的，对自己并没有起到特别大的作用，所以本文希望能解决大家的疑惑，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。
作者经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。 很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步： 针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，何谈
最近在项目中再次接触到SAP的BW系统取数问题，需要将BW的数据取出来在PowerBI上重新建模进行数据分析和报表制作。
BI软件即商业智能软件，将来自企业的CRM、SCM、进销存等业务系统产生的数据进行有效整合，并对这些数据进行分析，进而转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策。目前市面上有各种各样的BI软件，功能上也是五花八门，不过从整体上可以分为传统BI软件和新型BI软件（又叫自助式BI软件）两大类。下面我们分别从这两个类别看下常见的BI软件有哪些。
大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起，但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本
今天跟大家分享Stata特别篇的下篇——多变量图表汇总！ 在多变量图表中，增加的变量仅仅限于定距变量，也可以是定类变量。 打开数据集： use "D:\Stata12.0\auto.dta", cl
本文介绍了全球技术领导者腾讯技术团队在移动互联网、大数据、人工智能、区块链等领域的技术研究和产品应用。通过构建一站式数据服务平台、探索数据智能和场景应用、打破数据孤岛实现数据资产化、提供数据治理解决方案、打造安全高效的数据全生命周期管控体系、实现数据智能应用闭环、提供一站式数据服务，帮助企业更好地管理和应用数据，提高企业的效率和收益。同时，还分享了在数据智能领域的最新技术探索，包括实时数据处理、数据资产、数据智能应用等，以及数据智能在金融、游戏、零售、政府等领域的应用案例。
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