数据库概念结构设计
和BI和报表不同,市面上少有为客户提供定制化数据分析和挖掘的商业工具或者项目服务,因为行业性太强,需要非常熟悉业务、数据、平台,所以我见过基本都是自己养数据分析团队或者挖这类的人才。
OLAP是将数据多维视角呈现分析,数据挖掘则是应用的算法来揭示数据的规律性,比如相关性、模式和趋势等。数据挖掘工具就是做这个的,它能让一些算法和过程自动化。
OLAP数据集是一类从多维度描述数据的特定数据库。关系型数据库只能表示二维数据,而OLAP允许在多维度下编译数据并且在维度之间移动。
数据仓库平台的搭建,最终是为了梳理出有用数据、提供有价值信息,帮助业务做出正确决策。前端应用工具主要就是和数据仓库不同环节的数据交互,这些应用一般可以分为4类:
数据库需求分析怎么写
OLAP的业务价值在于允许对数据进行切片、切片以多维度分析,以提供对所有企业数据或特定数据集市的访问,现在基本已成为主流的架构应用。
开始之前给大家分享一份《数据仓库建设方案》,包含了数仓的技术架构、数仓建设关键动作、数仓载体/工具、配置参考、大数据场景支撑案例等内容。限时免费下载!
通常用来生成一些固定类报表,自动化报表,支持打印和计算等大批量批处理作业。流行的报表工具,在旧数据仓库时代主要是IBM的BO、Oracle的BIEE、还有微软和cognos,整体打包在数据仓库解决方案里,报表作为一个组件存在。但是随着传统型数仓,架构重成本贵,很多公司在项目上会自己考虑设计架构,而不是直接强套昂贵的解决方案,包括很多开源组件/平台的使用。
有关报表工具,现在项目上用的比较多的是帆软FineReport,针对不同企业数仓架构以及报表需求的适用性较广。比如对接各种数据库直接生成报表;对采集整理后的数据进行多维报表展现,支撑业务分析报表;对接集团性数据仓库,构建数据中心平台,形成决策分析平台。
数据库名词解释大全
BI一般都集成了OLAP服务器和报表展示功能。分析型BI基于多维数据库的概念,能多维视角分析数据,通常是从数据仓库中抽取详细数据的一个子集并经过必要的聚集存储到OLAP存储器中供前端BI分析工具读取。
BI在前端通过拖拽数据字段,多维度实施展现数据,最终生成各种分析报告。常用的BI工具有PowerBI、Tableau、FineBI,还有开源的superset。
转换:用ODS中的增量或者全量数据来刷新DW中的表加载:每insert数据到一张表都可以称为数据加载关于ETL工具的选型,这里罗列了一张对比表,基本囊括常用的ETL工具。
两层架构就是在前端应用层和EDW层增加了数据集市层。数据集市是包含特定主题域信息的低级别存储库。简而言之,它是一个在特定主题(例如销售、运营、市场等)下延伸了EDW的较小数据库。
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