当然可以。要将 OLAP 多维数据集公开为 OData 以便使用 PowerPivot,您需要遵循以下步骤:
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公司最近要升级数据库,SQL Server 2008R2-->2012。再开始升级之前先找了点资料分析一下2012的新特性和功能,提前预热一下。 2012中主要关注一下三个领域: 性能:改进的核心支持、列存储索、更强的压缩能力和alwayson等功能; 自助服务:借助于新的数据探索工具(如Power View),SQL Azure Bussiness Intellingence(BI)、数据质量和主数据选项,以及PowerPivot for SharePoint 的改进,使用户在任何时候任何地方都可以访问数
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大家好,我是小黎子!一个专注于数据分析整体数据仓库解决方案的程序猿!今天小黎子就给大家介绍一个数据分析工具由Microsoft出品的全新数据可视化工具Power BI。微软Excel很早就支持了数据透视表,并基于Excel开发了相关BI插件,如Power Query,PowerPrivot,Power View和Power Map等。这些插件让Excel如同装上了翅膀,瞬间高大上。由于Excel的普及和可操作性简单,加上数据透视表技术已经深入人心,所以全新的Power BI数据可视化工具呼之欲出,相比Qlik,Tableau等产品,有着无可比拟的天然优势。我们看一下最新2019数据分析魔力象限:
.NET开发领域的总体趋势是互操作性,葡萄城全功能 .NET控件集 ComponentOne 在2018将延续这一趋势:无论是 .NET平台,ASP.NET Core,Xamarin还是未来计划中的XAML标准,互操作性是所有应用程序的关键,这也将作为我们未来产品规划的核心,我们将继续创新和加强现有产品。
OLAP(On-Line Analysis Processing)在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术;OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据;OLAP用于支持复杂的分析操作,侧重于对管理人员的决策支持,可以满足分析人员快速、灵活地进行大数据复量的复杂查询的要求,并且以一种直观、易懂的形式呈现查询结果,辅助决策。 上面是OLAP的一些不同的解释,本文将从以下几个方面介绍OLAP。 开源OLAP引擎:Mondrian快速入门 OLAP的基本概念 OLAP的特点 OLAP的操作
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。
Tableau是一款优秀的数据可视化分析软件,这几天安装之后,感觉它不仅可以实现对各种数据的可视化绘制操作,并支持多个视图按照故事进行组织,同时具有强大的数据连接操作。支持各种数据源。当然最强大的肯定还是它的server版,可以实现与desktop版的无缝对接。
本节为《Chapter 1:Why Python for Excel?》的第一部分,简单地讲解了Excel的历史,Excel编程的最佳实践,以及Excel为适应发展而作出的变化。 当你每天花费很多时间
作为数据仓库实施的核心组件,OLAP 为商业智能 (BI) 和决策支持应用程序提供快速、灵活的多维数据分析。 什么是 OLAP? OLAP(用于在线分析处理)是一种软件,用于对来自数据仓库、数据集市或其他一些统一的集中式数据存储的大量数据进行高速多维分析。 大多数业务数据都有多个维度——数据被分解为多个类别以进行展示、跟踪或分析。例如,销售数据可能具有与位置(地区、国家、州/省、商店)、时间(年、月、周、日)、产品(服装、男/女/童、品牌、类型)相关的多个维度,和更多。 但在数据仓库中,数据集存储在表中,
很久没更新博客了,加上刚过年,现在准备重新开战,继续自己的学习之路。本文已同步到Web API2系列文章中http://www.cnblogs.com/aehyok/p/3446289.html。
SQL Server 2012致力提供大规模且低成本的分析数据和数据仓库解决方案,并保证实现规模化和灵活性。在大数据时代Microsoft也做出了一些完善。 结构化、非结构化、实时数据 ●支持多格式数据的平台:完整的平台可支持结构化、非结构化和实时的数据。SQL Server 2012支持可伸缩的可伸缩的关系型数据库和数据仓库产品的结构化数据。值得一提的是,在SQL Server 2012中还添加了对企业级Hadoop分布式非结构化数据的支持。同时StreamInsight作为Microsoft推出的流数据
早在 1993年,关系数据库之父 E.F.Codd[1] 提出了 OLAP 概念,不遗余力指出面向记录的OLTP关系型数据库从根本上不适合查询分析的需求。
OLAP(OnLine Analytical Processing),即联机分析处理。OLAP对业务数据执行多维分析,并提供复杂计算,趋势分析和复杂数据建模的能力。它主要用于支持企业决策管理分析,是许多商务智能(BI)应用程序背后的技术。OLAP使最终用户可以对多个维度的数据进行即席分析,从而获取他们所需知识,以便更好地制定决策。OLAP技术已被定义为实现“快速访问共享的多维信息”的能力。
这些术语经常相互混淆,那么它们的主要区别是什么?您如何根据自己的情况选择合适的术语? 我们生活在一个数据驱动的时代,使用数据做出更明智决策并更快响应不断变化的需求的组织更有可能脱颖而出。您可以在新的服务产品(例如拼车应用程序)以及推动零售的强大系统(电子商务和店内交易)中看到这些数据。 在数据科学领域,有两种类型的数据处理系统:在线分析处理(OLAP)和在线事务处理(OLTP)。主要区别在于,一种使用数据来获得有价值的见解,而另一种则纯粹是可操作的。但是,有一些有意义的方法可以使用这两个系统来解决数据问题
随着市场环境的复杂化,在数据分析中,能否提供更具商业洞察力的数据信息正在成为考核业务员能力的重要参考指标。加强以下两大块能力至关重要:
画像数据的产出、画像平台工程化实现都会涉及OLAP技术领域,本节先介绍一下OLAP是什么以及相关技术的发展历程。
Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库,提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由 eBay 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的表。
过了一段时间,你越来越对工作的价值产生了怀疑:我读了十几年书,为啥还在做重复工作?
开放数据协议(OData)是一个查询和更新数据的Web协议。OData是基于诸如HTTP和AtomPub的国际标准创建的,它提供了一个跨平台的数据通信的方案。OData应用了web技术如HTTP、Atom发布协议(AtomPub)和JSON等来提供对不同应用程序,服务和存储的信息访问。SharePoint 2010, SQL Server 2008 R2, PowerPivot, Windows Azure Table Storage, 和第三方的产品像 IBM’s WebSphere eXtreme Sc
OLAP是英文Online Analytical Processing的缩写,中文称为联机分析处理。它是一种基于多维数据模型的分析处理技术,用于从不同的角度进行数据挖掘和分析,以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。
商务智能,即BI(Business Intelligence),是一种将存储于各种信息系统中的数据转换成有用信息的技术,它起源于经理信息系统(EIS),是决策支持系统(DSS)的继承和拔高。它通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。在企业做大做强的过程中,商务智能扮演着至关重要的角色,它使企业能精确地把握不断变化的商业环境,作出快速而准确的管理决策。
在SOA的世界中,最重要的一个概念就是契约(contract)。在云计算的世界中,有关通信的最重要的概念也是契约。XML具有强大对数据的描述能力,Atom格式和AtomPub都建立在XML之上,在Google和微软的推动下,也已经成为标准。但是,Atom/AtomPub和ODBC/OLEDB这样的真正数据交互协议相比较,还有着根本上的欠缺:缺乏数据类型的具体描述,降低了交互性能。缺乏对数据查询的控制能力,比如返回特定的数据集合的区间,或者说分页能力等等。微软基于EDM模型释出了:OData,这里也可以看出E
今年SQL Server 30岁了!SQL Server 这些年来不断发展,本文介绍了这些年来的一些变化和版本。
作为一名程序员,对于SQL的使用算是基础中的基础,虽然也写了很多年的SQL,但常常还是记不清一些常见的命令,故而通过一篇博文巩固相关的记忆,并把T-SQL本身的一些新特性再进行一次学习。 首先回顾基础的概念,这部分可以跳过哈,比较枯燥。结构化查询语言SQL是基于集合理论和谓词逻辑的,大学课程中数字逻辑和离散数学主要会涉及这部分的内容。 集合理论是数学家Georg Cantor创建,是基于关系模型的数学分支。集合的定义为,任意集合体是我们感知或者想到的,能够确定的、互异对象m的整体。 谓
对于sql开发人员来说,需要了解开发的数据库应用于哪种类型,下面对数据库的应用做了分类
译者注:作者揭示了近些年来出现了越来越多的数据源,如何将这些数据源进行连接是一个比较困扰的话题,本文就这个话题,根据调查的结果展开了描述。以下为译文。 第四届年度全球调查显示了当前数据的使用趋势,以及如何将SaaS、RDBMS、NoSQL和大数据这些数据源连接起来的挑战。 上周,Progress发布了一项调查,该调查显示,越来越多的企业采用了大数据,SaaS数据源呈现出了爆炸式的增长,关系型数据库正在持续被使用,以及NoSQL也正在逐渐被采用。那些接受调查的回答者们称,他们面临的最大挑战就是持续增长的数据源
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。
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。
OLAP(Online AnalyticalProcessing)是一种数据处理技术,专门设计用于支持复杂的分析操作,侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持。
关于数据仓库的概念、原理、建设方法论,网上已经有很多内容了,也有很多的经典书籍,本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。
数据仓库:数据仓库是一个支持管理决策的数据集合。数据是面向主题的、集成的、不易丢失的并且是时间变量。数据仓库是所有操作环境和外部数据源的快照集合。它并不需要非常精确,因为它必须在特定的时间基础上从操作环境中提取出来。 数据集市:数据仓库只限于单个主题的区域,例如顾客、部门、地点等。数据集市在从数据仓库获取数据时可以依赖于数据仓库,或者当它们从操作系统中获取数据时就不依赖于数据仓库。 事实:事实是数据仓库中的信息单元,也是多维空间中的一个单元,受分析单元的限制。事实存储于一张表中(当使用关系数据库时)或者是多
1. 多维数据库简介 多维数据库(Multi Dimesional Database,MDD)可以简单地理解为:将数据存放在一个n维数组中,而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵,人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维,与关系数据库相比,它的优势在于可以提高数据处理速度,加快反应时间,提高查询效率。MDD的信息是以数组形式存放的,所以它可以在不影响索引的情况下更新数据。因此MDD非常适合于读写应用。 1.1. 关系数据库存在的问题 利用SQL进行关系数据库查询的局限性: 1) 查询因需要“join”多个表而变得比较烦琐 ,查询语句(SQL) 不好编程; 2) 数据处理的开销往往因关系型数据库要访问复杂数据而变得很大。 关系型数据库管理系统本身局限性: 1) 数据模型上的限制 关系数据库所采用的两维表数据模型,不能有效地处理在大多数事务处理应用中,典型存在的多维数据。其不可避免的结果是,在复杂方式下,相互作用表的数量激增,而且还不能很好地提供模拟现实数据关系的模型。关系数据库由于其所用数据模型较多,还可能造成存储空间的海量增加和大量浪费,并且会导致系统的响应性能不断下降。而且,在现实数据中,有许多类型是关系数据库不能较好地处理的 。 2) 性能上的限制 为静态应用例如报表生成,而设计的关系型数据库管理系统,并没有经过针对高效事务处理而进行的优化过程。其结果往往是某些关系型数据库产品,在对GUI和Web的事务处理过程中,没有达到预期的效果。除非增加更多的硬件投资,但这并不能从根本上解决问题。 用关系数据库的两维表数据模型,可以处理在大多数事务处理应用中的典型多维数据,但其结果往往是建立和使用大量的数据表格,仍很难建立起能模拟现实世界的数据模型。并且在数据需要作报表输出时,又要反过来将已分散设置的大量的两维数据表,再利用索引等技术进行表的连接后,才能找到全部所需的数据,而这又势必影响到应用系统的响应速度。 3) 扩展伸缩性上的限制 关系数据库技术在有效支持应用和数据复杂性上的能力是受限制的。关系数据库原先依据的规范化设计方法,对于复杂事务处理数据库系统的设计和性能优化来说,已经无能为力。此外,高昂的开发和维护费用也让企业难以承受。 4) 关系数据库的检索策略,如复合索引和并发锁定技术,在使用上会造成复杂性和局限性。 1.2. 多维数据库的相关定义 维(Dimension):是人们观察数据的特定角度,是考虑问题时的一类属性,属性集合构成一个维(时间维、地理维等)。 维的层次(Level):人们观察数据的某个特定角度(即某个维)还可以存在细节程度不同的各个描述方面(时间维:日期、月份、季度、年)。 维的成员(Member):维的一个取值,是数据项在某维中位置的描述。(“某年某月某日”是在时间维上位置的描述)。 度量(Measure):多维数组的取值。(2000年1月,上海,笔记本电脑,0000)。 OLAP的基本多维分析操作有钻取(Drill-up和Drill-down)、切片(Slice)和切块(Dice)、以及旋转(Pivot)等。 钻取:是改变维的层次,变换分析的粒度。它包括向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据,或者减少维数;而Drill-down则相反,它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 切片和切块:是在一部分维上选定值后,关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个,则是切片;如果有三个或以上,则是切块。 旋转:是变换维的方向,即在表格中重新安排维的放置(例如行列互换)。 1.3. 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。由于它独有的可兼容性,对于开发高性能的交换处理应用程序来说,后关系型数据库非常理想.在后关系型数据库管理系统中,采用了更现代化的多维模型,作为数据库引擎。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。 多维数据模型能使数据建模更加简单,因为开发人员能够方便地用它来描述出复杂的现实世界结构,而不必忽略现实世界的问题,或把问题强行表现成技术上能够处理的形态,而且多维数据模型使执行复杂处理的时间大大缩短。例如开发一个服装连锁店信息管理系统时,如果用关系数据库,就需要建立许多表,一张表用来说明每种款式所具有的颜色和尺寸,另一张表用来建立服装和供应商之间的映射,并表示它是否已被卖出,此外还需要建一些表来表示价格变化、各店的库存等等。每成交一笔生意,所有这些表都需要修改,很快这些关系数据库就会变得笨重而
网管产品需要从数据仓库的角度来看,才能获得完整的视图。数据集成真正从大数据的角度来看,才能明白其中的挑战。一个运行了20多年的数据架构,必然有其合理性。也正是因为年代久远,存量过多,才导致举步维艰。在Cloud和5G时代,超密度网络集成和大数据洞察需求给电信供应商带来新的挑战,从数据仓库到数据湖,不仅仅架构的变革,更是思维方式的升级。本文尝试梳理数据架构的演进过程。 01 数据仓库历史沿革 1970年,关系数据库的研究原型System R 和INGRES开始出现,这两个系统的设计目标都是面向on-line
星型模型是最简单的数据集市模型,是最广泛用于开发数据仓库和维度数据集市的方法。星型模型由一个或多个引用任意数量的维度表的事实表组成。 星型模型是雪花模型的一个重要特例,对于处理更简单的查询更有效。
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以上是在大数据处理方面常用的四种技术原理, 上面这些处理数据的方式极大程度的提高了单位时间内数据处理的能力, 但是其还是没有摆脱数据量和查询时间的线性关系。 于是在OLAP处理方式上, 我们多了一种:
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我们一直在追赶续期的迭代。在过去十年中,我们看到了数据处理技术突破性技术进步后的突破性进展,并且在2015年我们已经到了Spark的时代。
文章只列出了若干产品的对比,还有很多产品为列其中,欢迎各位对可视化感兴趣的朋友荐文、讨论,请给公众留言,谢谢! 此文摘自IT168,感谢作者王玉圆。 大数据的核心不是“大”,也不是“数据”,而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段,商业智能和分析平台成为大数据部署中的关键环节。然而,获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署,而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为,数据分析人才的欠缺可能会成为影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要
OLAP的标准概念叫作“联机分析处理系统”,与之对应的是OLTP“联机事务处理系统”。OLTP对于事务性的要求非常高,常用于银行、证券等系统,但运行速度相对有限。有感于此,关系数据库之父Codd便在1993年提出了OLAP的概念,认为用户的很多决策需要依赖大量的计算与多维的分析才能解决,并作为一类单独的产品,与OLTP区分开来。
核心原理: 1. 多维数据模型: OLAP的核心是一个多维数据模型,通常体现为数据立方体(Data Cube)。数据立方体由维度(Dimensions)、层次(Levels)和度量(Measures)组成。维度代表分析的角度,如时间、地理位置或产品类型;层次则提供了维度内的粒度细化,如年、季度、月;度量是分析的具体数值,如销售额、利润等。 2. 预计算与缓存: 为了加快查询速度,OLAP引擎通常采用预计算(Precomputation)策略,通过预先计算并存储可能的查询结果(如聚合数据),减少实时计算负担。这包括使用技术如cube构建,其中汇总数据被提前计算并存储起来,以便快速响应查询。 3. MPP架构(Massively Parallel Processing): 许多现代OLAP引擎采用MPP架构,如Apache Kylin和ClickHouse,这种架构中,数据分布在多个节点上,每个节点独立处理自己的数据部分,然后汇总结果。MPP系统提供了水平扩展性,能够处理PB级别的数据集,并保持高性能。 4. 列式存储: 与传统的行式存储相比,OLAP引擎常采用列式存储,这种存储方式特别适合于数据分析场景,因为它可以显著加速涉及大量聚合操作的查询。列式存储减少了需要读取的数据量,并且可以更有效地利用CPU的向量化执行能力。 5. 向量化执行引擎: 一些OLAP引擎,如ClickHouse,采用了向量化执行引擎,这意味着它们会批量处理数据而不是逐行处理,从而提高了CPU的利用率和处理速度。SIMD(Single Instruction Multiple Data)指令集进一步优化了这种处理方式。 6. 索引与压缩: 为了提高数据访问速度,OLAP引擎使用高效的索引结构,如稀疏索引和B树,以及数据压缩技术,减少存储空间需求并加速数据检索过程。 7. 实时与近实时处理: 随着技术的发展,一些OLAP引擎如Apache Druid,专注于实时或近实时分析,能够在数据流入系统后几乎立即对其进行处理和分析,满足即时决策支持的需求。 OLAP引擎能够在大数据环境下提供快速、灵活的分析能力,支撑企业决策和业务洞察。
现在越来越多的企业开始使用商业智能BI软件,用来整合企业中现有的各种数据,对这些数据按照不同的需求进行处理分析,并快速准确地形成分析报告,为企业决策提供数据支持,帮助企业做出明智的业务经营决策。
"用户数据视图" 概念 : 在数据分析时 , 用于面向分析的数据模型 , 用于为分析人员提供 多种观察数据的视角 , 和 面向分析的操作 ;
Sam花了一整天的尝试,仍然没有在Verizon Media漏洞赏金计划中有所收获,于是,他决定先退出做一些其他事情。他上网准备订购星巴克的礼品卡,作为朋友的生日礼物。
OLTP(在线事务处理)支持在 ATM 和在线银行、收银机和电子商务以及我们每天与之交互的许多其他服务背后进行快速、准确的数据处理。 什么是 OLTP? OLTP 或在线事务处理允许大量人员(通常通过 Internet)实时执行大量数据库事务。 数据库事务是对数据库中数据的更改、插入、删除或查询。OLTP 系统(以及它们支持的数据库交易)推动了我们每天进行的许多金融交易,包括网上银行和 ATM 交易、电子商务和店内购物,以及酒店和航空公司预订等等。在每种情况下,数据库交易也保留为相应金融交易的记录。OLT
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?
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