市面上的BI工具形形色色,功能性能包装得十分亮丽,但实际应用中我们往往更关注的是朴实的技术特性和解决方案.对于大数据,未来的应用趋势不可抵挡,很多企业也正存在大数据分析处理展现的需求,以下我们列举市面上主流的三款BI系统,就“大数据”特性展开探讨,主要是与Hadoop.Spark.多维分析数据库的对接和性能. Tableau的大数据策略 1.目前,Tableau适用的大数据生态系统连接包括: Hadoop:Cloudera Impala 和 Hive.Hortonworks Hive.MapR…

在这个信息爆炸式增长的时代,挖掘数据的潜在价值显得尤为重要.越来越多的人将目光聚集于商业智能领域--BI(Business Intelligence),通过数据分析软件对来自不同的数据源进行统一的处理和管理,并通过灵活的展示方式,辅助企业进行决策. BI工具市场需求日益旺盛,各种BI工具厂商也如雨后春笋一般不断涌现,竞争日益激烈,但也同时加速了国内BI技术的发展与成熟.那如何在如此多的BI工具中选择最适合自己企业的呢?你可以从以下5个方面考虑. 1.目标受众:这个BI工具是为工程师还是为商业用户…

前几天建了一个数据仓库方向的小群,收集了大家的一些问题,其中有个问题,一哥很想去谈一谈--现在做传统数仓,如何快速转到大数据数据呢?其实一哥知道的很多同事都是从传统数据仓库转到大数据的,今天就结合身边的同事经历来一起分享一下. 数据仓库 数据仓库:数据仓库系统的主要应用主要是OLAP(On-Line Analytical Processing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果.也就是说,数据仓库汇总有可能有很多维度数据的统计分析结果,取百家之长(各个数据源的数据),…

一.Hbase 1. HBase shell窗口进入 执行hbase shell 2. HBase表的创建 # 语法:create <table>, {NAME => <family>, VERSIONS => <VERSIONS>}# 例如:创建表user,有两个family name:id,f2,且版本数前者为3,后者为1 hbase(main)> create 'user',{NAME => 'id', VERSIONS => 3},…

​随着数字化时代的到来,数据已经成为企业无形的资源,企业对员工的数据分析能力也提出了新的要求.掌握一定的数据分析能力无疑会大大增加自己在职场中的竞争力,但并不是所有人都具备专业的数据分析基础,尤其是虽然常与数据接触的业务人员.由于企业对数据分析需求的日益增长,数据人才出现缺口,自助式BI工具应运而生.即使不懂SQL.数据库,也能轻松驾驭自助式BI工具实现数据分析. 自助式BI工具是大数据前端分析工具,旨在帮助业务人员实现自行选择.清洗.分析数据并实现数据可视化等功能.相对于传统的BI工具,自助式…

这里不再阐述商业智能的概念了,关于BI,就从过往的了解,搜索以及知乎的一些问答,大家困惑的点主要集中于大数据与BI的关系,BI的一些技术问题,以及BI行业和个人职业前景的发展.这里归纳成8个问题点,每个问题都做了精心的解答,希望能给大家带来帮助. 问题1:商业智能BI和大数据是什么关系,如何选择? BI(BusinessIntelligence)即商业智能,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. 大数据(B…

商业智能(BI,Business Intelligence).它是一套完整的解决方式,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,高速准确的提供报表并提出决策根据.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及其应用. 眼下,商业智能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.商务智能系统中的数据来自…

看到这个题目,你是否总感觉云里雾里?你是否真正懂什么叫“大数据”?商业智能BI和大数据又有着什么千丝万缕的联系?为什么说商业智能BI能在大数据中发挥价值? 大数据,指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取.管理.处理.并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯.大数据拥有四个特征:数据量大.数据种类多.更新速度快.蕴藏的价值大但密度低.大数据虽然蕴含极大的价值,但是如果仅仅停留在数据收集.整理.存储和简单报表阶段的话,大数据就是一堆“IT库存”,成本高…

微博的诞生.云计算.物联网.移动互联网等各种爆炸式数据,给商业智能的蓬勃发展提供了良好的“大数据”环境.大数据为BI带来了海量数据.对挖掘来说,大数据量要更容易对比.抢夺大数据市场,需要具备一定的实力,报表的呈现和简易分析只是停留在“B”的阶段,要想达到“I”的阶段,必须要结合整个大环境.大行业的数据来判断分析并给出真正有价值的信息和决策建议,这取决于你能拿到多广多深的数据和你的数据挖掘分析以及建模能力. BI与大数据的区别在于,大数据能够基于BI工具进行大容量数据和非机构化数据进行处理,与传统…

大数据 ≠BI商业智能,大数据也不是传统商业智能的简单升级. 1.大数据和BI两者的区别 BI(BusinessIntelligence)即商业智能,它是企业数据化管理的一整套的方案,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,解决的是管理运营战略的问题. 大数据(Big Data)是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力来适应海量.高增长率和多…