BI 系统负责从多个数据源中搜集数据，并将这些数据进行必要的转换后存储到一个统一的存储介质中，并提供给使用 者将这些数据转换为使用者所需信息的功能。一个 BI 系统通常包括 5 层： 1. 数据源层（data source layer）：由每日的操作数据、文本数据、Excel 表格、Access 数据库、其他外部数据组成； 2. 数据转换层（data transformation layer）
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2023-08-15 12:56:26
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随着很多企业规模越来越大，逐步健全了ERP、POS、CRM、OA等IT系统，沉淀了海量的数据资源，如果还是从单一系统来看数据，对于最高决策层来说，就很难全局了解整个公司的整体运营情况，这时，企业对BI的需求就应运而生。BI是一个复杂的系统，涉及到技术的方方面面，而对于企业要实现的功能来说，主要包括数据集成、数据可视化、数据分析等功能。国外的BI厂商更倾向于做BI功能中的某一点，比如专门做可视化，而
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2023-07-13 17:32:22
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文章目录1. 独立数据集市架构2. 辐射状企业信息工厂Inmon架构范式建模维度建模3. 混合辐射状架构与Kimball架构4. 其他大数据平台架构Lambda、Kappa、SMACK 目前，经过长时间的演进，各种数仓架构之间的区别变得越来越小，且不论哪种数仓架构，都会涉及维度建模。下面是几种常见的数仓架构。 1. 独立数据集市架构 如图，独立数据集市以部门为单位来构建，不需要考虑企业
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2023-08-16 18:53:03
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BI商业智能软件一般都会提供若干数据整合、数据查询、分析与评价、数据可视化及数据分享的手段，但是在BI项目的构建与实施过程中，如果不按照一定的应用组织思路、数据分析模式及分析流程使用这些工具或手段，呈现给最终用户的将是独立的工具集和离散的分析内容，BI系统的整体应用效果将大打折扣。同时，最终用户也了解数据分析模式及数据分析流程方面的一些常用理论和方法，以便形成自己的分析内容组织思路，从而有效开展
时常听到企业说，“我们要上BI”、“建设BI系统”、“构建BI决策平台”。那么BI到底是什么，具体要怎么建？今天一文给大家讲明白。BI是什么BI最初起源于固定报表，而数据仓库OLAP技术带动了BI的发展。BI就是基于联机事务处理（OLTP）产生的海量数据，将其从关系数据库中提取出来，通过联机分析处理（OLAP）或者数据挖掘等技术得出有价值的信息，为管理者提供决策支持。BI系统包含哪些模块数据采集：
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2023-09-24 07:45:25
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点击0元报名后领取>>>软考18本电子版教材 & 15个科目知识点速记 + 17套历年真题试卷 + 80篇软考优秀论文6G资料包 整个系统生命周期是以项目规划作为起点的，这个阶段需要做的是:评估组织本身是否具备实施商业智能的条件，确定系统的规模和范围，规划各种资源并启动项日。 第二步是进行企业需求定义。一个商业智能项目的成功不是取决于技术，而是取决于它是否
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2023-08-10 12:59:23
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随着数字化时代的到来，数字经济已经以极高的增长速度取代传统经济成为当下国民经济的重要支柱，为了在新兴数字市场竞争中取得优势，国企和央企率先公布了数字化转型规划，提前进入以用户为中心，创建或重塑一种新的商业模式，进迈入商业创新的路径。企业进行数字化转型过程中，因为数字化建设的需要，商业智能BI成为了火热的市场宠儿，这种火热还因为企业的应用得到了高度的评价。随着数字化领域的日新月异，越来越多的企业开始
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2023-07-24 21:13:17
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文章目录Kimball的DW/BI架构1. 业务系统（数据源系统）2. 获取-转换-加载（ETL）系统3. 用于支持BI（商业智能）决策的展现区4. 商业智能应用 引言：DW，即Data Warehouse，数据仓库；BI，即Business Intelligence，商业智能。数据仓库存在的目的即为商业智能服务，二者相伴相生，故在此讨论DW/BI系统架构。 Kimball的DW/BI架构
谈起商业智能BI，也许大家并不陌生，但你是否了解国内的各类BI系统架构？自国内商业智能发展以来，就系统结构方面已经历了多次优化性的变革。目前国内商业智能BI系统的经典架构的模式包括数据层、业务层和应用层三部分。数据层基本上就是ETL过程，即数据仓库技术，是将数据从来源端经过抽取、转换、加载至目标端的过程。业务层主要是OLAP（联机分析处理）和Data Mining（数据挖掘）的过程。在应用层里主要
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2023-09-08 07:37:19
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# 如何实现“bi平台技术架构”
## 总体流程
首先，让我们通过一个表格来展示整个实现“bi平台技术架构”的流程：
| 步骤 | 描述 |
|----|-------|
| 1 | 定义需求 |
| 2 | 设计数据模型 |
| 3 | 构建数据仓库 |
| 4 | 数据ETL |
| 5 | 构建可视化报表 |
| 6 | 部署BI平台 |
## 详细步骤及代码
### 1. 定义需
大型网站架构演化特点：高并发、大流量高可用海量数据用户分布广泛、网络情况复杂安全环境恶劣需求快速变更、发布频繁渐进式开发演化发展历程
0. 演变原因
在现有架构下，我们来看看数据存储的瓶颈是什么？
数据量的总大小 一个机器放不下
数据的索引（B+ Tree）一个机器的内存放不下&nbs
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2023-10-09 22:16:29
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商业智能系统应具有的主要功能： 读取数据——可读取多种格式（如Excel、Access、以Tab分割的txt和固定长的txt等）的文件，同时可读取关系型数据库 (对应ODBC)中的数据。 分析功能——关联/限定 关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。 数
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2023-08-16 15:08:55
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业务需求某家位列国内五大电信运营商之列的通信公司（以下简称“通信公司”）在多年的运营过程中，积累了大量的业务数据，分散在各个运营系统中（计费系统、九七工程、网管系统等）。这些系统主要是面向公司的日常运行和维护，虽拥有最全面详细的内容，但是却无法满足公司如市场分析、客户分析的需求。也就是说，这些数据库系统像一个个孤岛，很难得到综合利用。而这些数据分析对于公司的发展来说却是至关重要的。互联网技术的发展
BI 是商业智能（Business Intelligence）的缩写，是数据分析领域的一个大类，其内容包含多维分析、报表查询、数据可视化、系统管理等方面，属于典型的 OLAP（在线联机分析）业务。构成 BI 系统的各部分关系大概这样：固定报表和多维分析彼此独立，前者用于业务复杂、格式固定的报表查询，后者用于相对简单的用户自助查询；固定报表和多维分析都具备实施部分数据可视化的能力；BI 系统外围是相
公司要用BI报表给业务来分析查询数据，对比了几个BI报表，不是收费，就是一般最后决定用superset BI报表，开始去git上找源码开始搭建环境了。我们是5月中下旬开始下的，当时superset的最新版本是0.36,我们从主分支master直接下载。我们之前一直弄java,python很少弄，走了很多坑，无数坑。 强烈建议 superset最好不要在window去弄强烈建议 super
你记得上次换手机是什么时候吗？也许你忘了具体时间，但换机的理由不会忘：老手机太慢了！（看心情换机的土豪除外）由于软件的不断膨胀，导致手机、电脑的性能越来越差，用户备受煎熬，遂产生了换机的念头。手机慢了你可以随时换掉，公司的BI平台慢了，你就得被迫忍受了。随着数据的爆炸性增长，BI系统要处理数据越来越多，动辄TB级、甚至PB级。于是，服务器宕机、反应迟钝、查询缓慢等各种性能问题接踵而来。BI系统的用
商业智能（BI，Business Intelligence），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，快速准确的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。 商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术
在开始介绍大数据平台通用架构之前，我们回顾下20世纪传统系统架构特点是哪些？简单介绍下传统架构特色：1、视图与业务分开；视图层负责交互UI，业务模型层负责业务实现，逻辑控制负责程序内部功能调度；三层结构分划明显，耦合性高。这种架构沿用至今，只是目前的架构中更喜欢考虑松耦合、高内聚（偏向接口适配广的产品化组件），同时过去的传统RDMS数据库已经无法满足低时延，高并发的产品需求。那么我们同样按照MVC
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2023-07-16 19:43:21
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1.什么是分布式关于“分布式系统”的定义，我们先看下书中是怎么说的。《分布式系统原理和范型》一书中是这样定义分布式系统的：“分布式系统是若干独立计算机的集合，这些计算机对于用户来说就像是单个相关系统”。 关于这个定义，我们直观的感受就是： 首先，这种系统相对来说很厉害，由好几台主机组成。以谷歌、亚马逊等服务商而言，他们的数据中心都由上万台主机支撑起来的。 其次，虽然很它很厉害，但对于外人来说，是感
如今的企业都在选择开源BI系统，提升企业信息化的水平。那么开源BI系统到底该如何选择？在目前的百度上面有着许许多多类似的内容，本文就整理了其中优秀的5款工具，帮助大家选择合适的软件。 1、SmartbiSmartbi是国内大名鼎鼎的思迈特软件公司的王牌产品，在国内市场口碑位居榜首。它内置了成熟的数据分析模型，不需要写复杂的公式或代码就可以完成个项目的计算分析。界面
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2023-07-25 16:17:42
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