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ocean wu

2018年中国企业数据化应用分析报告 - 0 views

  • 上线BI商业智能系统的企业,占据受访企业的22.47%。
    • ocean wu
       
      BI(Business Intelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。 更倾向于决策,对事实描述更多是基于群体共性,帮助决策者掌握宏观统计趋势,适合经营运营指标支撑类问题
  • 企业应用BI产品,最期待获得的数据价值,一是数据整合方面,二是数据展示效率,三是辅助管理决策。
  • 运营管理、营销、财务是企业应用BI最广泛,也是最为成功的三个领域。
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  • 企业对数据大屏有兴趣,希望通过炫酷的数据大屏效果,来满足参观、会议、生产现场的数据展示等场景需求。
  • 企业已愈加重视数据资产管理。
  • 企业对外部购买的数据和政府免费开放的数据需求越来越多
  • 越来越多的企业认识到服务和学习资源,对自己信息部门日后承担其BI项目运维与开发,有着至关重要的影响。
  • 对于机器学习、自然语言识别、人工智能这些未来BI的功能,企业并不感冒
  • 一半的受访企业认为,数据人才的培养和数据分析工具的选择,也是主要难点。
  • 超过六成的企业已经成立数据分析相关部门
ocean wu

常用的几种大数据架构剖析 - 0 views

  • BI系统来说,大概的架构图如下:
  • 大部分BI系统都基于关系型数据库,关系型数据库使用SQL语句进行操作,但是SQL在多维操作和分析的表示能力上相对较弱,所以Cube有自己独有的查询语言MDX,MDX表达式具有更强的多维表现能力,所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山,大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务,轻易便可搭建出一套Olap分析系统。
  • 从数据仓库升级到大数据架构,是不具备平滑演进的,基本等于推翻重做。大数据下的分布式存储强调数据的只读性质,所以类似于Hive,HDFS这些存储方式都不支持update,HDFS的write操作也不支持并行,这些特性导致其具有一定的局限性。
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  • 基于大数据架构的数据分析平台侧重于从以下几个维度去解决传统数据仓库做数据分析面临的瓶颈:
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