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Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案,是Apache的一个开源项目名称,核心部分包括HDFS及MapReduce.其中,HDFS是分布式文件系统,MapReduce是分布式计算引擎.时至今日,Hadoop在技术上已经得到验证.认可甚至到了成熟期,同时也衍生出了一个庞大的生态圈,比较知名的包括HBase.Hive.Spark等.HBase是基于HDFS的分布式列式数据库,HIVE是一个基于HBase数据仓库系统.Impala为存储在HDFS和HBase中的数据提供了实时SQL查询功能,基于H…
​在大数据,云计算,工业4.0,物联网等概念概念炒得飞起的年代,现在已经变成某宝天天给我推送我感兴趣的东西.由此可见数据和科技正在慢慢深刻地改变我们的生活. 随着时代的发展,各个企业的内部决策方式也是发生着巨大的变化,而缩短企业内部的决策时间和提高决策的效率是各个企业追求的目标. 1.可视化报表呈现 运用商业智能BI中的可视化图表可以将企业日常的业务数据(财务.供应链.人力.运营.市场.销售.产品等)全面展现出来,再通过各种数据分析维度筛选.关联.跳转.钻取等方式查看各类业务指标.让企业管理者对…
​商业智能bi行业现状.传统的报表系统技术上已经相当成熟,大家熟悉的Excel等都已经被广泛使用.但是,随着数据的增多,需求的提高,传统报表系统面临的挑战也越来越多. 1. 数据太多,信息太少 密密麻麻的表格堆砌了大量数据,到底有多少业务人员仔细看每一个数据?到底这些数据代表了什么信息.什么趋势?级别越高的领导,越需要简明的信息. 2. 难以交互分析.了解各种组合 定制好的报表过于死板.例如,我们可以在一张表中列出不同地区.不同产品的销量,另一张表中列出不同地区.不同年龄段顾客的销量.业务问题经…
转自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6704077 从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,觉得它们很是神秘,而神秘的东西常能勾起我的兴趣,在看过介绍它们的文章或论文之后,觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,最近凡是空闲时,便在看“Hadoop”…
摘自http://articles.e-works.net.cn/bi/Article126429.htm 1.前言 互联网时代企业数据呈现爆发式增长,全面考验着企业的数据处理和分析能力.面对大容量.多样性.高增长的数据很多企业往往无所适从,除了耗费大量管理和存储成本外并没有给企业带来真正的价值,大量的数据堆积给企业带来了巨大的挑战.然而数据已经渗透到了企业内外各个层面,因此想要从庞大的企业数据中"掘金"就必须有信息化应用强有力的支撑. 近年来大数据.云计算.移动应用.社交等新兴技术风…
制造业是我国国民经济的支柱产业,是我国经济增长的主导部门和经济转型的基础,如今我国制造业面临技术工艺不精.缺乏市场意识.商贸流通环节多.物流成本大.仓储效率低下等问题,正处在转型的特殊时期. 内忧: 从企业信息化管理角度来看,我国制造企业由于信息化水平相对较低,集成应用制约企业业务能力的提升,致使粗放型制造改革缓慢,供应链.产业结构不合理,最终导致产能过剩. 外患: 发达国家已将注意力转至高端的技术和营销环节.以德国提出的“工业4.0”的战略发展计划为导向,制造业未来将朝着供应,制造,销售信息数…
在展望2017年商业智能 BI 发展趋势前,我们先来了解一下商业智能 BI 发展的几个重要阶段. 传统 BI 和新型 BI 的分水岭(2013年) 大背景 在2013年以前相当长的一个周期(2005年-2013年),市场主要流行的商业智能BI产品以 SAP BO.Oracle BIEE.IBM Cognos 等老牌巨头为主.Microsoft 旗下的BI产品到SQL Server 2005 才开始推出了一套比较完整的产品解决方案(SSIS.SSAS.SSRS),但总体来说在市场上的声音也比较薄弱…
当今大数据互联网时代飞速发展,德国提出了工业化4.0, 美国提出了产业互联网,而中国提出了两化深度融合战略.越来越多的企业家开始安耐不住了,开始担心自己的企业是否跟的上时代的变化,是否使用了商业智能BI. 实践证明,无论何事应当随应大数据时代的潮流,不可逆向而为之.不然与时代迟早脱节,企业从而造成严重的后果,得不偿失.            近年来,企业信息化越来越普及,企业数据仓库已无形中存在.中小企业到底需要一个数据仓库还是BI系统. 商业智能(BI)是决策支持的另外一个名称.本质上,BI指…
商业智能BI的本质对企业来说,商业智能BI不能直接产生决策,而是利用BI工具处理后的数据来支持决策.核心是通过构建数据仓库平台,有效整合数据.组织数据,为分析决策提供支持并实现其价值. 传统的DW/OLAP模式(数据抽取ETL->数据仓库DW->维度建模->在线分析处理OLAP->前端展示)或DB/Report(数据库->SQL或宜用的SQL设计器->报表)模式的所谓的商业智能BI,在处理业务决策支持的过程中,比如把数据按不同的可视化方法展示出来之后,便于提取要点,观察…
商业智能BI的本质 对企业来说,商业智能BI不能直接产生决策,而是利用BI工具处理后的数据来支持决策.核心是通过构建数据仓库平台,有效整合数据.组织数据,为分析决策提供支持并实现其价值. 传统的DW/OLAP模式(数据抽取ETL->数据仓库DW->维度建模->在线分析处理OLAP->前端展示)或DB/Report(数据库->SQL或宜用的SQL设计器->报表)模式的所谓的商业智能BI,在处理业务决策支持的过程中,比如把数据按不同的可视化方法展示出来之后,便于提取要点,观…