随着 PowerBI 在 2020年2月的更新，增量刷新应该被投票投成了大众货，现在所有小伙伴都可以使用这个功能了。当然，其前提是 PowerBI Pro 帐号，也就是 9.9 美金/月/人的 Level，很合理。这彻底将自助式BI分析推向了成规模级。
目前，无论是大企业还是小企业，都面临着数字化转型的挑战。如何在大数据中获得更好地洞察力，有效改善用户体验，同时达到优化生产力的效果。在这个过程中，BI工具起到了举足轻重的作用。面对市场上众多的BI工具，许多企业不知道到底选择哪一款，笔者在此盘点了几款现在比较流行的BI工具，也是在各行各业中应用得最多的。
编者注： 随着行业对营销和推广效果的重视，数据的作用越来越大。而营销渠道的多样化，也导致数据来源的数量和数据本身的体量都越来越大。如何挖掘，分析和展现各种数据就成为所有公司的一个关注点。众多商业智能解
在企业的日常运营中离不开数据分析，各类数据的的汇总、整合分析和研究对于企业的发展和决策都起着不可或缺的作用。对于数据量小的型企业来说，做数据分析用Excel就够了，但是对于数据量大的企业，Excel就显得不那么适用了。许多中大型企业选择BI软件解决大数据分析问题。BI软件可以对接各种业务数据库、数据仓库和大数据平台，进行加工处理、分析挖掘与可视化展现，满足各种数据分析应用需求。笔者整理了一些好用的大数据分析BI软件，以供大家参考。
按照正常方式去点击刷新肯定会出错的。手动刷新时会将全部的表和数据源都刷新一遍，只要有一个数据源缺少凭据就会失败。
译者注：文章源址：https://blog.openbridge.com/is-tableau-right-for-you-10-point-checklist-to-make-the-right-decision-e43dbf9c63fd
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第3天，前面我们介绍了Tableau是什么，今天介绍如何用Tableau获取数据。你将学会： 如何连接到数据源？ 如何从 Excel 获取数据？ 如何从数据库获取数据？ 如何编辑数据？ 如何添加更多数据源？ 如何行列转置？ 1.连接到数据源 下面的案例Excel表里记录了咖啡销售数据。表中含有的字段：订单编号、订日期、门店、产品ID、顾客、数量。
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？
昨天Fayson写了一篇《如何安装Tableau并连接CDH的Hive/Impala》，后台关注人数当天增加了40人，有点大大超过Fayson的预期，首先还是谢谢各位关注Fayson的人。
相信大家在跑爬虫的过程中，也会好奇自己养的爬虫一分钟可以爬多少页面，多大的数据量，当然查询的方式多种多样。今天我来讲一种可视化的方法。
译者：吕东昊 审校：陈明艳 本文长度为3743字，预估阅读时间10分钟。 摘要：本文从数据连接器、数据处理、可视化等多个维度解析Tableau和 Google Data Studio二者区别。 P
看到腾讯云大数据发布了「腾讯云大数据 ES Serverless 惊喜体验赢大奖」征文活动
假设你已经在服务器上安装好了MySQL数据库了，这里以腾讯云服务器进行远程连接的操作。
Tableau简介：Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它帮助您生动地分析实际存在的任何结构化数据，以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。利用 Tableau 简便的拖放式界面，您可以自定义视图、布局、形状、颜色等等，帮助您展现自己的数据视角。其他详细的信息，自己可以百度！ 下面首先展示下用Tableau软件绘制的图形：
大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业
大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得
现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是
Cloud-init是一种广泛使用的行业标准方法，用于初始化云实例。云提供商使用 Cloud-init 来定制实例的网络配置、实例信息，甚至用户提供的配置指令。它也是一个可以在你的“家庭私有云”中使用的很好的工具，可以为你的家庭实验室的虚拟机和物理机的初始设置和配置添加一点自动化 —— 并了解更多关于大型云提供商是如何工作的信息。关于更多的细节和背景，请看我之前的文章《在你的树莓派家庭实验室中使用 Cloud-init》。
继上期数据中台技术汇栏目发布DataSimba——企业级一站式大数据智能服务平台，本期介绍DataSimba的数据采集平台。
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本文所涉及的机器环境如下：Windows XP SP3，MS SQL Server 2005，MySQL Server 5.1。
所谓增量刷新，是指增量刷新数据。一般情况下，在PowerBI或PowerBI Desktop中点击【刷新】按钮，会将数据源的数据全部刷新一遍，如果数据源数据很多，而每次变化的很少，例如只有最近一日发生变化，那这种不问青红皂白就直接全部刷新的方法显然会耗时耗力。很可惜在默认情况下，PowerBI就只支持这种数据刷新方式。
前言 数据的世界正在发生急剧变化，任何人都应该访问自己需要的数据，并具备获取任何数据的洞察力，而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件，还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性： Data connection：Tableau Desktop可直接连接S
嵌入式分析 在传统业务应用程序（如HR系统，CRM或ERP）的范围内提供商业智能。这些分析在用户的正常工作流程中提供上下文敏感的决策支持。
ShardingSphere-Jdbc定位为轻量级Java框架，在Java的Jdbc层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，可理解为增强版的Jdbc驱动，完全兼容Jdbc和各种ORM框架
ShardingSphere-Jdbc 定位为轻量级Java框架，在Java的Jdbc层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，可理解为增强版的Jdbc驱动，完全兼容Jdbc和各种ORM框架
既然是入门肯定会有很多深入的知识我不是很懂，不过没关系，以后如果有机会接触的话，在慢慢在工作中学呗。
ShardingSphere-Jdbc定位为轻量级Java框架，在Java的Jdbc层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，可理解为增强版的Jdbc驱动，完全兼容Jdbc和各种ORM框架。
2月23日，Tapdata 系列研讨会第3期如约而至，Tapdata 项目经理马建平「在线教学」，从功能架构、具体操作、术语讲解等多个内容板块展开，基于历史高频问题与观众现场提问，点对点突破，以期针对性地帮助大家快速拿下 Tapdata Cloud 日常使用过程中的常见痛点及困惑。
自助式商业智能（BI）工具Domo通过能够快速建立数据连接并开启分析的网页版BI工具解决了自助式BI的难题，目前售价是每个用户每年2,000美金。不像其他的工具，如Zoho，DOMO不需要下载任何桌面
在搜索商业智能（BI）工具时，可能每个BI供应商都将其产品称为唯一的“最佳”解决方案进行宣传，晕乎转向。笔者身边有很多在数据中心工作的朋友，也有各种IT信息部的大佬，也见惯了各家上门兜售产品的厂商。
如果公司使用有一个多版本的项目，由于特殊需求，数据库必须放在他们本地，但是公司又需要汇总整个的数据做数据分析，这样就要实时更新每一服务器上的数据库来保证他们的数据为最新的并且要提取他们数据到总部来做数据分析。以前在这上面浪费大量的人力物力，贵公司出一款实时同步数据以及占用资源低，并且支持多个数据库互相同步的的解决方案。所以满心欢喜的来试用本产品。
Grafana是一款开源的可视化软件，可以搭配数据源实现一个数据的展示和分析；Grafana功能强大，有着丰富的插件，本文将使用Grafana搭配Zabbix的数据源进行资源监控的可视化展示分析。
在内部系统（比如 CRM、ERP、数据看板等）需要定制化开发的情况下，大多数团队会使用基于 Web 框架从头开始开发，如 React、Vue，然而这些框架上手存在一定困难，打包、部署、库的选择等方面对代码新手来说也可能具有挑战性，更不用说还得从头开始设计访问控制 (RBAC) 和数据的管理。本篇文章将主要讨论 Superblocks，这是一款最新的低代码开发工具，它正在迅速改变内部系统开发的格局。
任务调度是一个通用的计算机概念，可以简单地理解为计算机基于一定时间频率，自动执行一项进程任务。任务调度是操作系统的重要组成部分，Windows系统中的定时任务和Linux的Crontab都是常用的系统级调度器，被广泛应用于各种定时执行程序的场景。在传统商业智能BI领域，系统的调度器也经常被作为ETL作业的调度器。作业任务会通过T+1或者更高的时间频率进行调度执行。
有这样一个观点，在如今的数字化时代，对企业而言，数据就像是煤和石油那样珍贵。企业正在数据的海洋中畅游，其中蕴含着宝贵的知识。而能够在其需要的时候挖掘出所需要的商业智能，是掌舵企业前行方向的关键。
近日，Gartner 研究公司发布了最新的分析和商业智能软件平台魔力象限报告。该报告根据每个玩家在市场上的实力将其分为四类——领导者、挑战者、有远见者和利基玩家。上榜企业共21家，其中，Qlik、Tableau、ThoughtSpot和微软都是分析和商业智能平台的顶级提供商。
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，是数据仓库的生命线。
停机迁移包括停服迁移与非停服迁移，停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务，并在最短时间内完成数据迁移，此时需要注意停服时间；非停服迁移，即停止所有写数据服务，查询服务并不停止，同样要注意停服时间，防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后，还需要进行数据核对，通常首先要校验迁移前后数据量是否一致，其次还可对迁移前后数据逐条进行校验，还可进行流量回放，保证迁移前后业务表现完全一致。
在前面基础功能实现的过程中，我们后台管理系统及移动端的用户，在进行数据访问时，都是直接操作数据库MySQL的。结构如下图：
译者：严小鳙，iCDO翻译志愿者。 前言：今天我们将为大家介绍一款适合中小企业的自助BI工具。 它简单易学，当然同时也存在着局限性。接下来就让我们来详细解读。 自助性商业智能（BI）工具Qlik Sense Enterprise Server（文中简写为QSES），其基础版本的使用权限是1,500美元开始（具体的价格分析在这篇文章的末尾）。Qlik是自助性BI工具领域的新手，但增速很快。它有一套丰富的产品和相关联的使用案例，虽然这些案例可能会让你刚开始使用时颇感困惑。 QSES 可以通过网页浏览器在本地PC
在Linux或Unix系统中，您可以使用cat命令或tail命令来查看日志文件的内容。以下是常用的命令示例： 使用cat命令查看完整的日志文件内容： cat /path/to/your/logfile.log 使用tail命令查看日志文件的末尾部分（默认显示最后10行）： tail /path/to/your/logfile.log 您也可以使用-n参数指定显示的行数，例如显示最后20行： tail -n 20 /path/to/your/logfile.log 如果日志文件比较大，可以使用less命令进行分页查看： less /path/to/your/logfile.log 使用space键向下翻页，使用b键向上翻页，使用q键退出查看。 如果您希望在实时监视日志文件的更新，可以使用tail命令的-f参数： tail -f /path/to/your/logfile.log 这将实时显示日志文件的末尾部分，并持续监视文件的更新。
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。
Apache Kylin是一个开源的大数据分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力（可以把Kylin定义为OLAP on Hadoop）。Apache Kylin于2015年11月正式毕业成为Apache基金会(ASF) 顶级项目，是第一个由中国团队完整贡献到Apache的顶级项目。
Spring Boot作为一种快速开发框架，广泛应用于Java项目中。在一些大型应用中，数据库的读写分离是提升性能和扩展性的一种重要手段。本文将介绍如何在Spring Boot项目中优雅地实现读写分离，并通过适当的代码插入，详细展开实现步骤，同时进行拓展和分析。
Tableau数据分析-Chapter01条形图、堆积图、直方图 Tableau数据分析-Chapter02数据预处理、折线图、饼图 Tableau数据分析-Chapter03基本表、树状图、气泡图、词云 Tableau数据分析-Chapter04标靶图、甘特图、瀑布图 Tableau数据分析-Chapter05数据集合并、符号地图 Tableau数据分析-Chapter06填充地图、多维地图、混合地图 Tableau数据分析-Chapter07多边形地图和背景地图 Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集 Tableau数据分析-Chapter09粒度、聚合与比率 Tableau数据分析-Chapter10 人口金字塔、漏斗图、箱线图 Tableau中国五城市六年PM2.5数据挖掘
对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。
Zabbix是一款出色的监控工具，可从服务器，虚拟机和其他类型的网络设备收集数据，因此您可以分析趋势或问题。它针对新出现的问题提供了功能丰富的通知，但内置的数据分析和可视化工具并不易于使用。您可以将图表组合到仪表板中，但首先需要创建它们，并且实际上不存在创建显示实时数据的图形的简单方法。此外，无法将来自不同主机的数据收集到单个图表上。虽然每个新版本的情况都在好转，但它远非理想。
现在让我们为我们的主题运行一个生成器（producer），然后向主题中发送一些数据！
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