数据仓库建成之后，如何从投资中获得最大的收益？答案是分析数据。分析数据是指从数据仓库中观察和分析数据，以获得有价值的信息，即insight。一，数据分析的价值最有前景的数据分析是面向未来的数据分析，换种说法，就是利用数据仓库中的历史数据来预测。大多数商业智能环境中的分析是面向过去的，通过分析企业在经营过程产生的历史数据，来对企业的运营情况进行监控。通过报表工具，实现数据分析结果的可视化，比如，分析
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2023-06-08 13:34:27
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今天小编整理的主要内容是：商业智能（BI）什么是商业智能商业智能（Business Intelligence, BI）通常被理解为将组织中现有的数据转化为知识，帮组组织做出明智的业务经营决策。从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。商业智能的特点商业智能由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能涉及的数据量大，运作复杂
第三章 数据仓库自从数据仓库的概念被提出以来，它已经经历了从探索阶段到实用阶段的发展历程。在当前的经济形势下，企业面临着越来越大的市场竞争和经济增长的减缓，需要通过提高效率和准确性来应对挑战。数据仓库作为一种高效集成、管理数据的技术，已经成为企业管理和决策的重要工具之一。随着信息技术的广泛应用和数据的爆炸式增长，企业面临着组织和管理数据的难题，数据仓库作为一种高效的数据管理技术，可以帮助企业有效地
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2023-08-18 14:43:16
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一、简介 数据仓库(Data Warehouse,DW)由两个主要部分构成:首先是一个整合的决策支持数据库,其次是用于收集、清洗、转换、存储来自于各种操作型数据源和外部数据源数据的相关软件程序。两者结合以支持历史的、分析的和商务智能(Business Intelligence,BI)的需求。一个数据仓库也可能包括若干相关的数据集市,它们都是数据仓库数据库的子集副本。从广义上说,用于为商务智能提供
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2023-06-09 15:20:22
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抽取处理需要重点考虑增量抽取，也被称为变化数据捕获，简称CDC。 假设一个数据仓库系统，在每天夜里的业务低峰时间从操作型源系统抽取数据，那么增量抽取只需要过去24小时内发生变化的数据。变化数据捕获也是建立准实时数据仓库的关键技术。CDC能够帮助你识别从上次提取之后发生变化的数据。 常用的变化数据捕获方法有时间戳、快照、触发器和日志四种。时间戳方法需要源系统有相应的数据列表示最后的数据变化。（弱点：
商业智能(Busines lnteligence)简称BI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。
伴随数据库技术的提高和数据处理技术的发展以及各行业业务自动化的实现，商业领域产生了大量的业务数据，要从这海量数据中提取出真正有价值的信息，将数据转化为知识，以支持商业决策，需要用到能提取、存储有用信息，支持决策的数据仓库(DW)、联机分析处
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2008-12-18 18:49:25
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商业智能（Business Intelligence，简称：BI）数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、清洗、管理和分析汇聚数据，将这些数据转化为有用的信息，展示，可视化。利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行
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2023-08-12 13:57:05
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商业数据仓库（Business Data Warehouse，BDW）是一个用于集成和分析企业内部和外部数据的系统。它能够帮助企业更好地了解自己的业务状况，支持决策制定和业务改进。
首先，让我们来看一下实现商业数据仓库的步骤。我们可以用一个表格来展示这些步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据抽取 | 从各个业务系统和外部数据源中抽取数据 |
| 2. 数
定义通过规划、实施和控制过程，来提供决策支持数据，支持从事报告，查询和分析的知识工作者目标支持商务智能活动赋能商业分析和高效决策基于数据洞察寻找创新方式原则聚焦业务目标以始为终全局性的思考设计，局部性的行动和建设总结并持续优化提升透明度和自动化服务与数据仓库一起创建元数据协同不要千篇一律业务驱动因素运营支持智能合规需求商务智能活动输入业务需求可扩展性、运营、基础设施和支持的要求数据质量、安全及访问
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2023-08-08 21:46:25
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随着大数据技术的不断更新和迭代，数据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)、数据仓库、数据湖、数据中台等，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，便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。前言随着大数据技术的不断更新和迭代，数据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(D
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2023-09-26 13:38:32
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通常我们为应用程序建立数据库就好了，为什么还要建立数据仓库呢？它比我们通常建立的数据库好在哪里呢？首先看一下什么是商务智能BI？商务智能（Business Intelligence）指的是用于支持制定业务决策的技能、流程、技术、应用和实践。核心是通过数据提取、整理、分析，最终通过分析结果制定有关策略、规划，帮助企业了解新的趋势、抓住新的市场机会、发现潜在的威胁，达到资源的合理配置，节约成本提高效益
数据仓库的概念数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。1.面向主题：不同于操作型数据库，主题是个抽象概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面。涉及业务流程的方方面面，而不像操作型数据库一样相互隔离。2.集成的:操作型数据库通常与某些特定的应用相关，而数据库往往相互独立，他们是异构的。数据仓库是对原有的分散数据进行了整合，进行了数据类型转化
随着市场竞争的加剧和信息社会需求的发展，从大量数据中提取(检索、查询等) 制定市场策略的信息就显得越来越重要了。这种需求既要求联机服务，又涉及大量用 于决策的数据，而传统的数据库系统已无法满足这种需求。其具体体现在三个方面： 历史数据量很大。 辅助决策信息涉及许多部门的数据，而不同系统的数据难以集成。 由于访问数据的能力不足，它对大量数据的访问性能明显
一、知识点归纳（一）数据仓库建设的主要驱动力 1.运营支持职能 2.合规需求 3.商务智能活动（二）建设数据仓库的目标 &nbs
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2023-08-21 11:41:39
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# 商业数据仓库调度工具
在信息技术日新月异的今天，企业面对的数据量和复杂性与日俱增。为有效管理和利用这些数据，数据仓库（Data Warehouse）成为了不可或缺的组成部分。而商业数据仓库调度工具则起着至关重要的作用，自动化和调度数据的提取、转换和加载（ETL）过程。
## 什么是数据仓库？
数据仓库是一个集成化的数据存储系统，专门用于商业智能（BI）分析。它从不同数据源中提取数据，通过
商业智能(Busines lnteligence)简称BI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。
伴随数据库技术的提高和数据处理技术的发展以及各行业业务自动化的实现，商业领域产生了大量的业务数据，要从这海量数据中提取出真正有价值的信息，将数据转化为知识，以支持商业决策，需要用到能提取、存
数据仓库的概念输入数据分类业务数据 客户端交互，一般用关系数据库存储用户行为数据 来自客户端，使用埋点的方式，存储为日志文件： 前端页面，点击network–>筛选log–>URL解析–>一个请求，向后端发送商品名称 特点：点击多次，数量大；写入后台后，客户端不会查–>使用关系型数据库不划算爬虫数据 来自其他平台，尽量少用数据仓库总体介绍Hive数仓（数据的备份、清晰、聚合
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2023-10-27 12:28:17
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数据，对一个企业的重要性不言而喻，如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色，构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则可能使企业陷入无休止的问题之中，并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移，数据仓库是否也需要上云？上云
析型应用与数据仓库而设计，使数据仓库应用
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2023-06-30 23:54:50
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一 常见的缓存形式 :1.文件缓存 (为了避免I/O开销,尽量使用内存缓存)2.内存缓存 二 为什么要使用缓存缓存数据是为了让客户端很少甚至不访问数据库服务器进行的数据查询,高并发下,能最大程度降低对数据库服务器的访问压力一般的数据请求:用户请求->数据查询->连接数据库服务器并查询数据->将数据缓存起来(缓存方式: HTML , 内存 , [JSON, 序
