数据集成就是将多个数据源合并存放在一个数据存储中（如数据仓库），从而方便后续的数据挖掘工作
大数据项目中 80% 的工作都和数据集成有关，这里的数据集成有更广泛的意义，包括了数据清洗、数据抽取、数据集成和数据变换等操作这是因为数据挖掘前，我们需要的数据往往分布在不同的数据源中，需要考虑字段表达是否一样，以及属性是否冗余数据集成的两种架构：ELT 和 ETL
数据工程师的工作包括了数据的 ETL 和
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2023-07-18 17:30:30
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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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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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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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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
简单了解大数据Hadoop最初指代的是分布式文件系统HDFS和Mapreduce计算框架，但是它一路高歌猛进，在此基础之上像搭积木一般快速发展成为一个庞大的生态（包括Yarn,Hive,HBase,Spark等十种之多） 为解决海量数据下分析查询性能问题，数据仓库的基础上衍生出的概念 1、对数据仓库进行分层，通过层层递进形成数据集市，减少最终查询的数据体量2、提出数据立方体的概念，通过对数据预先处
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2023-08-08 10:16:08
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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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# 数据分析BI架构实现指南
## 1. 整体流程概述
为了实现数据分析BI架构，我们首先需要了解整个流程，然后逐步实施每个步骤。下面是实现数据分析BI架构的流程表格：
```mermaid
gantt
title 数据分析BI架构实现流程
dateFormat YYYY-MM-DD
section 设计
确定需求 :done, 20
大体方向为 临时提数-->报表系统及数据仓库建设-->自助数据分析平台-->数据应用 此方向是根据其基础性进行排序,非固定顺序, 如在临时提数阶段,也可以建设数据仓库,提高临时提数的质量与速度. 临时提数: 在初期, 因无一个成熟的报表系统,故业务部门会有很多日常数据需求, 此时BI会做很多临时提数需求.在这个过程
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2023-07-07 10:58:13
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BI是什么？商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、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。听起来好高大上啊，憧憬着自己如何挥斥方遒，为公司提供数据分析以支持决策。什么是BI工程师？商务智能工程师是商业智能行业的工程师。从需求分析师到数据仓库架构师、ETL工程师、数据分析工程师、报表开发工程师、数
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2023-08-15 12:54:45
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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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数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下：可以看到在BI系统里
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2023-07-10 11:45:11
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一、知识点归纳（一）数据架构的基本组成部分1.数据架构成果，包括不同层级的模型、定义、数据流，这些通常被称为数据架构的构件2.数据架构活动，用于形成、部署和实现数据架构的目标3.数据架构行为，包括影响企业数据架构的不同角色之间的协作、思维方式和技能（二）数据架构是数据管理的基础（三）数据架构的构件包括1.当前状态的描述2.数据需求的定义3.数据整合的指引4.数据管控策略中要求的数据资产管理规范（四
# Java集成BI报表教程
## 1. 引言
在Java开发中，很多时候需要生成和展示业务报表。为了实现功能强大、可视化的报表，我们可以集成BI（Business Intelligence）报表工具。本文将教你如何在Java项目中集成BI报表，并提供详细的步骤和代码示例。
## 2. 集成BI报表的流程
以下是集成BI报表的整个流程，通过表格形式展示：
| 步骤序号 | 步骤名称 | 描
一、构建工具 构建工具可以自动化的完成构建项目过程中的各个阶段，包括文件系统新建，编译代码，测试，生成报告等等。JAVA中主要有Ant和Maven 2。相对来说，Maven更能培养用户更好的编程习惯。1. 是基于过程式的任务驱动。就是通过build.xml详细一步步的描述过程中的任务。Ant包含丰富的内置任务集，包含从编译到单元测试，网络
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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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
很多同学抱怨：自己东做一点，西做一点，没有见过完整的数据分析体系是啥样？实际上早在10年前， 很多大型银行就已经建立了很完善的数据分析体系，只是因为行业特殊性，导致外人知道的不多。今天跟大家详细介绍一下。一、建设的出发点满足业务需求，是建设数据分析体系的出发点，也是最终目的和最高要求。要注意的是，“业务需求”并没有统一的标准。不同部门，不同身份的人，需求是不一样的。从大的方面看，可以分作三个层级：
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2023-10-13 22:29:40
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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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