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白话讲解商业智能 BI DW和挖掘 DM

商业智能 BI DW、挖掘 DM商业智能BI(Business Intelligence) 。相比于挖掘,它是一个更大的概念。 商业智能可以说是基于,经过了挖掘后,得到了商业价值的过程。所以说是个金矿,挖掘是炼金术,而商业报告则是黄金。?DW(Data Warehouse) 。 它可以说是 BI 这个房子的地基,搭建好 DW 这个地基之后,才能进行分析使用,最后产生价值。可以说是的升级概念. 和并无明显差别都是通过技术来存储的。 在商业智能 BI 中经常会使用到挖掘技术。挖掘的核心包括分类、聚类、预测、关联分析等任务,通过这些炼金术,我们可以从中得到宝藏,比如商业报告。? 比如中有之间的各种复杂关系,为了描述这些关系,元可以对进行定义,刻画的抽取和转换规则,存储与主题有关的各种信息。

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BI、ETL和开发(大开发)会有区别吗?

首先说说系统构建过程中一些主要的环节:1. 收集2. ETL3. 报表系统的开发4. 基础技术环境的构建、维护5. 算法、挖掘6. 类似于AB测试系统各个应用系统的开发7. ETL,将收集过来的进行清洗、转换,在此过程中形成的层次化结构。 这个环节需要一个根具体的业务需要,通过ETL过程形成的层次化体系结构以及抽象概念系统,以便于后续的报表开发和分析、挖掘。3. 报表系统开发。 算法、挖掘。在ETL结果之上进行分析、挖掘任务。工作过程中可能需要一些新的,这就需要和收集、ETL相关的人员进行沟通,以达成工作目标。6. 这个环节与收集阶段结合,就生成一个系统闭环。7. 安全、备份。非常重要的工作,的访问权限限制、的冗余备份机制,都要逐步建立起来,灾难恢复机制要经常进行测试,做好最后一道防线。

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    BI分析 基础入门:一些常见概念解释

    是企业惟一、真实、可靠的综合平台。 ,进行转换、清洗,并最终加载到目标中。 概念模型必须换成逻辑模型,才能在DBMS中实现。逻辑模型是业务抽象到DBMS中,物理模型是逻辑模型的具体实现。的物理模型较常见的操作型的物理模型有很大不同。 而的建立并不上为了支撑即时操作,或者说,是来源于即时操作产生的,而不是直接来源于即时操作。所以它的质量是由操作性系统来保证的,而不是由几个范式来保证的。 而且为了更好的跟踪历史信息,以及更快的产生报表,的物理模型中存在着大量冗余字段。 的物理模型分为星型和雪花型两种。

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    一文总结BI湖和中台内涵与差异

    平台逐步从BI报表为主到分析为主、到预测为主、再到操作智能为目标。? 图1.发展阶段划分商务智能(BI,Business Intelligence)是一种以提供决策分析性的运营为目的而建立的信息系统。 在前10年,BI报表项目比较多,是项目的前期预热项目(主要分析为主的阶段,是的初级阶段),制作一些可视化报表展现给管理者。 1.3能提供什么?图4.提供价值1.4系统构成系统除了包含分析产品本身之外,还包含集成、存储、计算、门户展现、平台管理等其它一系列的产品。? 图6.产品构成二湖(Data Lake)是Pentaho的CTO James Dixon提出来的(Pentaho作为一家BI公司在理念上是挺先进的),是一种存储理念——即在系统或存储中以自然格式存储的方法

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    辨析BI湖和中台内涵及差异点(建议收藏)

    前言随着大技术的不断更新和迭代,管理工具得到了飞速的发展,相关概念如雨后春笋一般应运而生,如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、湖、中台等,这些概念特别容易混淆,本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析 一平台逐步从BI报表为主到分析为主、到预测为主、再到操作智能为目标。? 图1.发展阶段划分商务智能(BI,Business Intelligence)是一种以提供决策分析性的运营为目的而建立的信息系统。 在前10年,BI报表项目比较多,是项目的前期预热项目(主要分析为主的阶段,是的初级阶段),制作一些可视化报表展现给管理者。 图6.产品构成二湖(Data Lake)是Pentaho的CTO James Dixon提出来的(Pentaho作为一家BI公司在理念上是挺先进的),是一种存储理念——即在系统或存储中以自然格式存储的方法

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    BI:企业分析决策真的离不开吗?

    企业如果想要实行“驱动决策-决策推动业务发展”的机制,就必须先有充当中央存储,供BI查询和调取,然后再在BI上进行的分析与可视化。 但分析和商业决策发展至今,企业想要实现驱动决策,是否还是无法绕过?在现代商业环境中重新定义BI,我们又能不能找到合适的替代方案? BI背后的引擎(或管道) :从字面意义上即,是为了把操作型集成到统一的环境中,以提供决策型访问。 BI(商业智能):BI是分析并获取洞察力、从而帮助企业做出决策的一系列方法、技术和软件。相比BI中还包含了挖掘,可视化,多维分析,标签分类等方面。 1.gif 传统BI项目的构建路径决定了其必须依赖才能进行分析。

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    从60%的BI项目失败,看出从业者那些不堪的乱象

    但是,说句不客气的话,大部分BI项目都是失败的,至少是问题重重,根本达不到客户的要求,质量、系统性能是首当其冲的主要问题。从业人员中,50%以上都严重不合格,做出来的东西质量也就可想而知。 然后是加载到集市,在加载前,代理键的分配,迟到维度信息的处理,早到事实的处理,这些都考验设计者的智慧和经验。 好了,终于装载到了,下面要做什么呢?大家都知道要做剧集。但是,可能的查询成千上万,你聚集哪些? 2、建模大部分建模师也都知道维度建模、去范式设计,大的方面基本上都知道。 先把建模、聚集的设计、 ETL的设计做好了,然后再从OS、DBMS、SQL三方面去优化,哪些segment应该放在不同的硬盘上,如何partition,哪些聚集放到哪些partition上

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    企业上商业智能BI前要建吗?

    大家都知道,企业要做分析,商业智能BI二者缺一不可。许多人在疑惑,我的还没有建立起来,怎么做商业智能BI呢?真得在做商业智能BI之前先建吗? 无论哪一种BI项目,都需要从各级管理者的决策性思维出发,建立分主题的模型,从而形成,无论其存在形式如何,的分析思路必然贯穿于整个项目,并涵盖各个层级的发展战略和业务表单。 一般来说,应该单独建立,以减少对业务的干扰。他利用的实现。他借助于实现。如关系型,多维、内存等,这些都可以作为来使用。 商业智能BI的逻辑商业智能(Business Intelligence)是一种对商业信息进行收集、管理和分析的过程,它通常包括技术、(或场)、联机分析处理(OLAP)等几个方面,其实现涉及可视化 由此不难看出,任何BI项目,都需要从各级管理者的决策性思维出发,建立分主题的模型,从而形成,无论其存在形式如何,分析思想都必须贯穿于整个项目,并涵盖各个层次的发展战略和业务表单,随时纳入外部

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    ①:概述

    有了这些快照以后,用户便可将其汇总,生成各历史阶段的分析报告;组件的核心组件有四个:各源,ETL,,前端应用。如下图所示:?1. 前端应用和操作型一样,通常提供具有直接访问功能的前端应用,这些应用也被称为BI(商务智能)应用;集市(data mart)集市可以理解为是一种小型,它只包含单个主题 ,它的来自。 当用户或者应用程序不需要不必要不允许用到整个时,非独立集市就可以简单为用户提供一个的子集。开发流程在系列的第五篇 中,曾详细分析了系统的开发流程。 的开发流程和的比较相似,因此本文仅就其中区别进行分析。下图为的开发流程:?较之系统开发,开发只多出ETL工程部分。

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    你根本不懂!对于80%的大公司只是地基,它才是房子

    在具体企业分析项目中,会将它们中的若干个结合起来,实现一个完整的企业分析技术方案,整体架构如下图:定义,我们这里不看那些复杂的解释,给大家举个例子:其实可以看成是BI的基础版本、 的输入方式各种各样的源,最终的输出用于企业的分析、挖掘、报表等方向,支撑企业决策所以从广义BI上来理解,BI的基石,BI系统提供良好的基础,为分析决策提供支持 接下来再说说狭义BI的关系。传统的BI方案的、ETL、OLAP分析、挖掘,前端报表展现的各个环节都是不同的产品,不同的专人负责。假设一个分析报告要改动,涉及到层。 比如FineBI,作为分析工具,简单容易、可视化酷炫、性能好、稳定性强是其优点,我就不过多赘述。在利用BI工具构建BI系统的时候并不一定需要,在的基础上搭建也行。 其实很多企业做的时候,都忽略了BI的差异,只去搞底层,不去做服务和应用,其实就是把给狭义化了。

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    *了解相关技术 *了解设计过程建造,运行及维护*了解OLAP及多维模型 决策支持系统及其演化 一般将分为:分析型与操作型 操作型:由企业的基本业务系统产生的,用于联机处理环境 集成:最重要的特性,分为抽取转换,清理(过滤)和装载 不可更新:中的以批量方式处理,不进行一般主义上的更新。随时间变化:不断捕捉的体系结构与环境从层次角度的体系结构来看,典型的体系结构包括:操作型、操作型存储、集市和个体层从功能结构看,可分为处理、管理和应用三个层次组织 细化程度越高,粒度越小粒度影响到量及系统能回答的查询的类型 进行组织时,应根当前应用的需求进行多粒度级设计。满足多角度,多层次查询要求。 维护的基本思路: 根某种维护策略,在一定条件下触发维护操作;维护操作捕捉到源中的变化;通过一定策略对中的进行相应的更新操作,以保持两者的一致性。

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    ②-集市建模

    前言建模包含了几种建模技术,除了之前在系列中介绍过的ER建模和关系建模,还包括专门针对的维度建模技术。 本文将详细介绍维度建模技术,并重点讨论三种基于ER建模关系建模维度建模的总体建模体系:规范化,维度建模,以及独立集市。 建模体系之规范化所谓建模体系,指的是从无到有的一整套建模方法。最常见的三种建模体系分别为:规范化,维度建模,独立集市。 很多书将它们称为建模方法,但笔者认为建模体系更能准确表达意思,请允许我自作主张一次吧:)。下面首先来介绍规范化建模体系之维度建模非维度建模(dimensionally modeled data warehouse)是一种使用交错维度进行建模的,其总体架构如下图所示:?

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    系列之关于自动化技术

    目前市面上的BI工具都在提及敏捷BI解决方案。敏捷BI解决方案所提供的自动化技术支持主要是从源取BI前端工具展现。这样的敏捷BI解决方案在企业量不是很庞大的情况下,还是很好的支撑运行。 真正要做到敏捷BI整体解决方案,还是需要在源和BI前端工具的中间加入。在中处理对于源没有任何侵入性,也不会对源系统造成影响。 的搭建可能大家用过SSDT工具应该知道,搭建还是很繁琐的。搭建还是需要借助自动化工具。   问问你的的自动化软件供应商的这个简单的问题: “你们实施BI项目有多少实施顾问,实施需要的周期?”一个健全的实施BI项目的团队,如果已经做到了工具大部分自动化处理。 许多的自动化工具限制你只是一个目标平台,而其他人将让你在更多的创建

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    关于的架构及3大类组件工具选型

    企业架构关于,有一种简单粗暴的说法,就是“任何都是通过集成工具连接一端的原始和另一端的分析界面的”。 但简单有其弊端和适用性:传统上的存储从 100GB 起,直连可能会导致查询处理速度慢,因为要直接从查询准确的,或者是准确的输入,过程中要过滤掉很多非必要,这对以及前端BI 顶层:顶层是前端应用层,连接并从获取或者API,通常的应用包括查询、报表制作、BI分析、挖掘还有一些其他的应用开发。 前端应用工具主要就是和不同环节的交互,这些应用一般可以分为4类:查询和报表工具BI即席分析工具挖掘工具各种基于集市的应用开发工具其中分析工具主要针对OLAP服务器, 分析型BI基于多维的概念,能多维视角分析,通常是从中抽取详细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。

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    系列 | 漫谈第四篇NO.4 『应用』(BI&OLAP)

    应用,是真正体现价值的部分,包括且又不局限于 可视化、BI、OLAP、即席查询,实时大屏,用户画像,推荐系统,分析,挖掘,人脸识别,风控反欺诈等等。? 架构图 本文侧重于应用之BI可视化和OLAP。一、BI可视化工具1.1 BI现状大时代商业智能(BI)和可视化诉求更为强烈,淘宝大屏更是风靡全球!可视化是大『最后一公里』。 与OLAP的关系是互补的,现代OLAP系统一般以作为基础,即从中抽取详细的一个子集并经过必要的聚集存储到OLAP存储器中供前端分析工具读取。 adb优势和特性 超大规模:极致弹性轻松扩展至PB级规模简单易用:全面兼容MySQL协议和BI工具实时化分析:通过实时同步,报表延时1分钟内查询速度快:传统关系型的5-10倍性能基于adb实时架构 五、本文结束语☆☞ 对于架构,不管是湖,还是中台,应用才是价值体现所在☆☞ 对于可视化BI工具,通幽洞微,建议熟练掌握2-3款即可,理解工具思想和实现方式☆☞ 对于OLAP

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    商业智能BI软件所涉及的核心技术

    1、(Data Warehouse)是一种语义上一致的存储,是指从多个源收集的信息,以一种一致的存储方式保存所得到的集合。 的特点是面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的集合。 实施BI首先要从企业内部和企业外部不同的源,如CRM、SCM、ERP系统及其他应用系统等搜集有用的,进行转换和合并,因此需要集市技术的支持。 与OLAP的关系是互补的,现代OLAP系统一般以作为基础,即从中抽取详细的一个子集并经过必要的聚集存储到OLAP存储器中供前端分析工具读取。 作为商业智能BI软件的核心技术,OLAP可以在使用多维模型的集市上进行,充分发挥OLAP的联机分析的功能和特性。

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    商业分析从入门到入职(4)初识商务智能

    文章目录一、商务智能含义二、系统三、BI系统 1.常见BI 2.Power BI一、商务智能含义之前可能听说过Power BI、Tableau等用于商业分析的工具,但是你可能会认为它们就是用来制作图 (2)一个系统包括以下部分:业务源() 可以将多个源的进行整合,如财务、商业管理、客户关系管理、产品、销售等等,需要进行单独和整合分析。 (Data Warehouse) 现在孤岛现象比较严重、很难整合,散落分布于各种系统,如生产系统、物流系统、销售系统、财务系统等。可以对进行整合。 二、系统一个典型的系统如下: ?最底层是分散的和遗留(legacy data),如CRM、财务、产品等。 将这些以某种方式自动同步到Data Warehouse。 要分析的经常是历史的叠加,很少删除,可以分析出一定的历史趋势。三、BI系统1.常见BI常见的BI包括Oracle、SAP、Microsoft。

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    之架构

    架构 的核心功能从源系统抽取,通过清洗、转换、标准化,将加载到BI平台,进而满足业务用户的分析和决策支持。架构包含三个部分:架构、应用程序架构、底层设施。 ? 桌面系统不同的应用对桌面系统也有不同的要求,开发工具主要有Window、Mac面系统,部署服务器主要有Unix桌面系统,系统BI应用程序主要有Window、Mac、移动设备桌面系统。 网络网络是底层设施的基础,特别是大时代对网络的要求越来越高。 BI应用程序架构 处理的后台,业务用户并不关心后台怎么处理。BI应用是呈现的前台,是业务用户进行查询的入口。 BI应用程序的体验也是衡量是否成功的主要因素。 BI分析周期 业务分析从监视活动开始识别某个问题或时机,进而采取行动,最终回到监视该活动产生的结果上来,达到驱动业务增长的目的。 读取日志 读取操作日志信息,同步到中。一般日志的有效期比较短,一旦发生要重跑的情况,可能以前的日志已经被清空了。 消息队列 把事务信息放到消息队列里,以流的形式同步到

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    架构分层

    架构分层BI的常见体系架构如下图:?BI结构中是属于服务层,标准上也可以分为四层:ODS(临时存储层)、PDW(层)、DM(集市层)和APP(应用层)。 ODS层分为增量更新或者全量更新;PDW层一致的、准确的、干净的,一般遵循三范式设计;DM层和APP层是属于需要什么就拉取什么,报表展现,属于同一级别。 BI结构中各层次的位置如下图所示:? 为什么需要分层: (1)用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),因此会存在大量冗余的;(2)如果不分层的话,如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个清洗过程 ,工作量巨大;(3)通过分层管理可以简化清洗的过程,因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成,相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作,把一个大的黑盒变成了一个白盒,每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解

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    系列 | 漫谈第四篇NO.4 『应用』(BI&OLAP)

    应用,是真正体现价值的部分,包括且又不局限于 可视化、BI、OLAP、即席查询,实时大屏,用户画像,推荐系统,分析,挖掘,人脸识别,风控反欺诈等等。? 架构图 本文侧重于应用之BI可视化和OLAP。一、BI可视化工具1.1 BI现状大时代商业智能(BI)和可视化诉求更为强烈,淘宝大屏更是风靡全球!可视化是大『最后一公里』。 与OLAP的关系是互补的,现代OLAP系统一般以作为基础,即从中抽取详细的一个子集并经过必要的聚集存储到OLAP存储器中供前端分析工具读取。 adb优势和特性 超大规模:极致弹性轻松扩展至PB级规模简单易用:全面兼容MySQL协议和BI工具实时化分析:通过实时同步,报表延时1分钟内查询速度快:传统关系型的5-10倍性能基于adb实时架构 五、本文结束语☆☞ 对于架构,不管是湖,还是中台,应用才是价值体现所在☆☞ 对于可视化BI工具,通幽洞微,建议熟练掌握2-3款即可,理解工具思想和实现方式☆☞ 对于OLAP

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