需要每一天对数据库做一个备份，oracle数据库，linux系统。 备份命令采用最简单的导出\导入。 首先确认服务器是否开启任务计划服务，只有root用户才能对crond服务进行开启和关闭 [root@enfo124 ~]# service crond status crond (pid 1758) is running... [root@enfo124 ~]# service crond stop Stopping crond:
📷 目的 本文介绍了一些在保护 IBM Cognos 10 BI 环境时需要考虑的最佳实践和准则。 本文的目标读者是负责设计 IBM Cognos 10 架构和/或开发项目的 IBM Cognos 1
大数据标志着业务分析的新时代到来，各商业组织现在有机会就数据在容量、速度和多样性的传统处理能力不足问题上作出更加明智的决策。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 商业智能现在可以轻松访问非结构化源数据, 从而使业务分析人员能够接触到大量非结构化数据中发现的关键洞察。
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 人称T客 窦悦怡 自从将PC业务出售给联想起就开启了IBM的售卖之旅，随后相继出售了服务器业务，芯片业务，IBM 把 Informix 数据库“卖给”南大
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。
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。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理，为了满足这一目的，市场上有各种各样的ETL工具。
近些年，随着企业信息化的不断深入发展，商业智能BI工具越来越受到人们的关注。一款好用的BI工具不仅能有效整合企业各业务系统中的数据，提升工作效率，做出各种清晰直观的可视化数据分析报告，还能辅助企业及各业务部门做出更明智的经营决策。市场对BI工具需求的急剧增大，促进了BI行业的快速发展，目前市面上出现了大量的BI工具，功能也是五花八门。在此，笔者盘点了现在比较流行的6款BI工具，看看下面这些BI工具你用过哪个呢？
【摘要】大数据时代，不仅天气可以预测，土壤也可以进行数据分析。大数据可以保证食品质量，更可以保证食品安全，例如让国人忧心忡忡的牛奶。 2010年，全球极端气候导致巴基斯坦、中国和澳大利亚出现严重水灾，俄罗斯出现酷热天气，另外由于人类使用化石燃料导致温室气体不断增加，21世纪的天气已经变得非常地阴睛不定，这严重影响农业生产。Weather Bill公司（天气保险公司）CEO弗莱德伯格说： “全球农业产值近3万亿，但由于天气情况变化无常、难以预测，90%的损失都是由不可预测的天气导致的。” 进入大数
随着竞争的不断加剧，商业智能的应用已经在在企业的竞争中起到决定性的作用，通过商业智能，可以让企业的老板快速的对于市场信息做出敏捷的判断，及时掌握企业内部信息，以便更快，更好的应对市场的变化。与传统的企业对于商业智能的需求相比，教育的行业机构对商业智能有相似的需求。典型的学校系统或高校需求同样也需要商业智能以及报表生成功能合并入其运营系统。
Amber和Sandeep是一家咖啡连锁店的联合创始人。该连锁店购买了IBM Cognos Analytics，以识别有助于其成功的因素，并最终做出基于数据的决策。该数据集记录了咖啡店顾客的基本信息。
最好去官网直接down，不支持迅雷 只能用http下载。 下载前最好申请个ibm账号。
Amber和Sandeep是一家咖啡连锁店的联合创始人。该连锁店购买了IBM Cognos Analytics，以识别有助于其成功的因素，并最终做出基于数据的决策。该数据集记录了2019年4月咖啡店顾客的消费情况。
工具／产品／解决方案是数据科学家洞察数据的利器。KDNuggets网站对此观点进行了年度调查，来分析数据科学家在用哪些类型的工具，并提供了调查的匿名原始数据。
Amber和Sandeep是一家咖啡连锁店的联合创始人。该连锁店购买了IBM Cognos Analytics，以识别有助于其成功的因素，并最终做出基于数据的决策。该数据集记录了咖啡店产品的详细信息。
Apache Kylin 在 2014 年 10 月开源并加入 Apache 软件基金会的孵化器，一年后从孵化器毕业成为 Apache 顶级项目。从第一天起，Kylin 的标语是「Extreme OLAP Engine for Big Data」。五年来，Kylin 已经成为了大数据版图中一个不可或缺的角色，帮助了全球上千家企业进行高效的大数据分析。
常规报表工具一般都会提供报告分析功能。 Excel和BI @ Report都可以执行报告分析，但是Excel中分析的强度和维度可能相对简单，而BI @ Report的报告则更深入地分析了维度和复杂性。那么，我们目前常见的报表分析工具有哪些？小编来总结一下！
该案例描述了中国农业银行基于中兴通讯GoldenData大数据平台，实现了对海量数据的快速处理，提升了业务应用的性能，并支持了数据分析和决策制定等需求。
数据中台对一个企业，起着至关重要的作用。在数据中台这个称谓成型之前，各个企业也都在用不同的方式来尽可能地利用数据产生价值。只是在这个过程中，也不得不处理着数据带来的各种问题，比如各个业务系统经年累月以烟囱架构形式存在而导致的数据孤岛、数据隔离、数据不一致等等。数据中台对企业的真正意义是，让传统企业向科技企业升级，让IT系统集成向大数据集成升级，让工具/流程/管理向驱动业务运营升级。
数据中台对一个企业，起着至关重要的作用。在数据中台这个称谓成型之前，各个企业也都在用不同的方式来尽可能地利用数据产生价值。只是在这个过程中，也不得不处理着数据带来的各种问题，比如各个业务系统经年累月以烟囱架构形式存在而导致的数据孤岛、数据隔离、数据不一致等等。
2008年终于过去，这一年中国承受了太多的灾难，然而天灾之后，我们又不得不面对来势汹汹的经济危机，这样的一年让人难以忘怀。在期待美好的新一年时，也让我们一起回顾一下2008年数据库市场以及相关领域的风云变幻。
经常在后台收到粉丝留言，说公司准备上BI了，但苦于市面上BI工具太多，不知道该怎么选，让我帮忙出出主意。
大数据大发现 Gartner最近发布的商业智能与分析平台魔力象限中，Qlik和Tableau这两家力压老牌巨头如SAS、SAP、IBM等，几乎独占魔力象限领导者的宝座。 很荣幸，在上月31号举办的首届中国（杭州）工业大数据产业发展高峰论坛上，钱塘数据有幸和Qlik面对面，Qlik首席顾问王波也在场为500多位与会业内伙伴们作了《大数据大发现》演讲。PPT下拉 在专家看来，Qlik和Tableau后来居上的一个重要原因是这两家把BI从数据科学家手里回归到每一个普通人手中——人人都是数据分析师。而在互联网、大
很长一段时间，BI和数据仓库几乎都是如影随形、难舍难分。企业如果想要实行“数据驱动决策-决策推动业务发展”的机制，就必须先有数据仓库充当中央存储库，供BI查询和调取，然后再在BI上进行数据的分析与可视化。
调研发现，很多人对BI的理解侧重于数据的分析和展示，BI更多地被等同于数据分析与数据可视化。因此在大多数企业中，BI更多地是指分析和前端展示工具，而不是一个完整的体系。
在如今这个云计算盛行的年代，显而易见的是，不仅云服务厂商本身具有很大的影响力，而且云托管服务/云管理服务（Cloud Managed Services ）厂商一样也具有很重要的作用。这是因为，大量的企业可能仅仅是由于跟风而盲目的跃上了云端，他们并没有意识到云端的各种潜在挑战与风险，所造成的结果通常就是额外的成本与业务运行的不流畅。 托管服务商RKON Technologies的最近一项研究表明, 一半已进行了云迁移的企业希望用一种洽的方式再进行一次上云的过程。值得注意的是，该研究还发现，在上云时，企业们几
为什么要由他人做出报告，以便老板可以喜欢别人的报告？只是一些好看的图表产生了作用吗？
大数据文摘翻译:孙强 校对:于丽君(转载请保留) 企业IT部门已经发现了大数据商业智能的价值，但中小企业和初创企业因为缺钱少人却得不到数据分析带来的好处。分析PB(petabytes)级和EB(exabytes)级非结构化数据需要耗费大量资源。在做商业智能数据分析前，仅仅准备这些数据公司就需要耗费大量人力，物力及时间。其结果是，规模较小的企业，特别是还在初创阶段的企业，根本没有机会借助商业智能来改善业务。 Public Signals总裁，约翰·W·罗达特说“该信号隐藏在数据中。...问题是没有人看这些数据
简介及适用场景 如果想在数据仓库中快速查询结果，可以使用greenplum。 Greenplum数据库也简称GPDB。它拥有丰富的特性： 第一，完善的标准支持：GPDB完全支持ANSI SQL 2008标准和SQL OLAP 2003 扩展；从应用编程接口上讲，它支持ODBC和JDBC。完善的标准支持使得系统开发、维护和管理都大为方便。而现在的 NoSQL，NewSQL和Hadoop 对 SQL 的支持都不完善，不同的系统需要单独开发和管理，且移植性不好。 第二，支持分布式事务，支持ACID。保证数据的强一
1、当今的数据处理大致可以分成两大类： 联机事务处理On-Line Transaction Processing 联机分析处理On-Line Analytical Processing
数据仓库选型是整个数据中台项目的重中之重，是一切开发和应用的基础。而数据仓库的选型，其实就是Hive数仓和非Hive数仓的较量。Hive数仓以Hive为核心，搭建数据ETL流程，配合Kylin、Presto、HAWQ、Spark、ClickHouse等查询引擎完成数据的最终展现。而非Hive数仓则以Greenplum、Doris、GaussDB、HANA（基于SAP BW构建的数据仓库一般以HANA作为底层数据库）等支持分布式扩展的OLAP数据库为主，支持数据ETL加工和OLAP查询。
本文介绍了数据可视化的重要性和用途，通过实际案例讲解了数据可视化的实现方法，并介绍了几种主要的数据可视化工具。
无智能，不商业。在智能商业时代，BI正逐渐成为企业的标配。 然后，曾几何时，BI还只是数据达人和IT高手的专属工具。传统BI系统给人的印象，往往是沉重、缓慢、不接地气，并导致很多BI项目最终沦为面子工程，无法为企业创造真正的价值。 那么，在今天这样一个崇尚敏捷和平等的“移动+云”时代，能否让BI在专业和强大的同时，更加轻盈、时尚、易用，让你、我、他，都能随时随地从数据中发现趋势和见解，感受数据的力量，共享顿悟的喜悦？对企业来说，如何让新一代BI系统更快、更好地落地，真正为企业的战略规划和业务创新提供驱动力呢？
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 人称T客 前不久有海外媒体报道，联想获得SAP HANA平台在中国运营权，其中负责构建和运营工作完全甩给了联想，其中运营权限都包括哪些内容，值得探讨？SA
概述 商业信息和数据对于任何一个企业而言都是至关重要的。现在很多公司都投入了大量的人力、资金和时间对这些信息、数据进行分析和整理。 数据的分析和整理已经获得了巨大的潜在市场，因此为了使得这个过程更为简单，越来越多的软件供应商引入了ETL测试工具。 目前，有需要开源的ETL工具，供应商允许用户直接从他们的官方网站免费下载，但有可能升级到新版或企业版需要订阅付费。 所以我们需要根据企业的不同业务结构和模型，在选择ETL工具之前，对其进行分析。在这些开源的ETL工具的帮助下，我们将有机会尝试在不
框架只是在应用程序中广泛采用机器学习的中间步骤。我们需要的是更多的视觉产品，而这些可能还需要几年的时间。 当前的机器学习(ML)框架是ML的产品化过程中需要的一个中间步骤，它包含在应用程序环境中。为了
“每一张图片都能讲述一个故事，难道不是吗?”——引用 Rod Stewart 的歌词开始这篇文章。用数据讲故事被一些BI和数据可视化供应商视为一大卖点，但就像引用的这首1971年的老歌一样，数据讲述其
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。
随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热的十个大数据技术。 预测分析： 预测分析 是一种统计或数据挖掘解
随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热的十个大数据技术。 预测分析： 预测分析 是一种统计或数据挖掘解决
随着大数据分析市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热门的十个大数据技术。 1、预测分析 预测分析是一种统计或数据挖掘解决方
大数据已经融入到各行各业，哪些大数据技术是最受欢迎？哪些大数据技术潜力巨大？请听大讲台老师对10个最热门的大数据技术的介绍。
“做数据分析，不要建立一种以掌握的软件来给自己分级的心态，但是一定要用工具避免误入职业发展的歧途！”
根据国资委 79 号文件，关键行业、关键企业被要求到 2027 年百分百完成信创替代，替换范围包括芯片、操作系统、中间件、数据库等领域。这也意味着：自 2023 年开始，企业将进入信创关键成果期，没有太多试错可能，每一个环节的选型都需要慎重抉择，才有可能在 2027 年完成信创体系的整体建立。
2015年， 大数据 市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工 智能 、 物联网 的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop供应商Hortonworks与数据 分析 公司New Relic甚至已经上市。而国内，国家也将大数据纳入国策。 我们在年底盘点了2015年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。 1 BI——挑战 2015年对于商业智能(BI)分析市
1.第一个是Excel。这看起来很简单，但实际上并非如此。Excel不仅可以执行简单的二维表，复杂的嵌套表，还可以创建折线图，柱形图，条形图，面积图，饼图，雷达图，组合图和散点图。
今天，大数据似乎成了万灵药，从总统竞选到奥斯卡颁奖、从web安全到灾难预测，正如那句俗语：“当你手里有了锤子，什么都看上去像钉子。”当IT经理成功部署一套Hadoop系统后，任何事看上去都与大数据有关（事实也是如此）。类似的事情在云计算的普及中也出现过，一开始大家认为所有的IT都可以搬到云端，而现实是我们依然需要虚拟化技术和基础设施。 对于大数据来说，如果IT经理们初期不能正确选择应用领域，有可能会导致达不到期望值，招致麻烦。其实，综合来看，未来几年大数据在商业智能、土木工程和客户关系优化三个领域的应用
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。
数字化的今天，企业各个业务系统产生数据成倍地在增长，为了处理分析大量的数据问题，很多企业都寻求商业智能BI软件的帮助。一款合适的商业智能BI软件不仅能大大地提升公司的效率，还可以帮助企业做出正确的经验决策。因此选择一款好的商业智能BI软件至关重要。笔者整理了以下10款行业内比较知名的商业智能BI软件，以供大家参考。
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