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BI、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)中臺等數(shù)據(jù)管理工具的系統(tǒng)解析(數(shù)據(jù)倉庫 bi技術(shù))

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷更新和迭代,數(shù)據(jù)管理工具得到了飛速的發(fā)展,相關(guān)概念如雨后春筍一般應(yīng)運(yùn)而生,如從最初決策支持系統(tǒng)(DSS)商業(yè)智能(BI)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)中臺等,這些概念特別容易混淆,本文對這些名詞術(shù)語及內(nèi)涵進(jìn)行系統(tǒng)的解析,便于讀者對數(shù)據(jù)平臺相關(guān)的概念有全面的認(rèn)識。

一、BI

BI、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)中臺等數(shù)據(jù)管理工具的系統(tǒng)解析(數(shù)據(jù)倉庫 bi技術(shù))

商務(wù)智能(BI,Business Intelligence是一種以提供決策分析性的運(yùn)營數(shù)據(jù)為目的而建立的信息系統(tǒng)。它將數(shù)據(jù)倉庫、在線分析處理、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)與客戶關(guān)系管理等應(yīng)用系統(tǒng)結(jié)合起來,并應(yīng)用于企業(yè)活動(dòng)實(shí)際過程當(dāng)中,最終實(shí)現(xiàn)服務(wù)于管理層決策的目的 。

BI利用信息科技,將分散于企業(yè)內(nèi)、外部各種數(shù)據(jù)加以整合并轉(zhuǎn)換成知識,并依據(jù)某些特定的主題需求,進(jìn)行決策分析和運(yùn)算;用戶則通過報(bào)表、圖表、多維度分析的方式,尋找解決業(yè)務(wù)問題所需要的方案;這些結(jié)果將呈報(bào)給決策者,以支持策略性的決策和定義組織績效,或者融入智能知識庫自動(dòng)向客戶推送 。

二、數(shù)據(jù)倉庫

BI、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)中臺等數(shù)據(jù)管理工具的系統(tǒng)解析(數(shù)據(jù)倉庫 bi技術(shù))

數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse),也稱為企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫,它是一個(gè)面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合存儲系統(tǒng),它將來自不同來源的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)聚合起來,用于業(yè)務(wù)智能領(lǐng)域的比較和分析,數(shù)據(jù)倉庫是包含多種數(shù)據(jù)的存儲庫,并且是高度建模的 。

數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的作用能實(shí)現(xiàn)跨業(yè)務(wù)線、跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合,為管理分析和業(yè)務(wù)決策提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)倉庫能夠從根本上幫助人們把公司的運(yùn)營數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成為高價(jià)值的可以獲取的信息或知識,并且在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)候通過恰當(dāng)?shù)姆绞桨亚‘?dāng)?shù)男畔鬟f給恰當(dāng)?shù)娜?。

三、數(shù)據(jù)湖

BI、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)中臺等數(shù)據(jù)管理工具的系統(tǒng)解析(數(shù)據(jù)倉庫 bi技術(shù))

數(shù)據(jù)湖(Data Lake)是Pentaho公司CTO James Dixon提出來一種數(shù)據(jù)存儲理念——即在系統(tǒng)或存儲庫中以自然格式存儲數(shù)據(jù)的方法。數(shù)據(jù)湖作為一個(gè)集中的存儲庫,可以在其中存儲任意規(guī)模的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)湖中,可以存儲不需要對其進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),這樣就可以運(yùn)行不同類型的分析 。

數(shù)據(jù)湖能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中式管理等多種能力。數(shù)據(jù)湖融合了先進(jìn)的數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù),幫助企業(yè)構(gòu)建更加優(yōu)化的數(shù)據(jù)運(yùn)營模型,為企業(yè)提供預(yù)測分析、推薦模型等能力,這些模型能夠刺激企業(yè)能力的持續(xù)增長,不斷賦能于企業(yè)增長 。

四、數(shù)據(jù)中臺

BI、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)中臺等數(shù)據(jù)管理工具的系統(tǒng)解析(數(shù)據(jù)倉庫 bi技術(shù))

“數(shù)據(jù)中臺”這個(gè)新概念最早于2014年被阿里芬蘭引入國內(nèi),目前仍處于“定義混亂期”,不同的人對數(shù)據(jù)中臺都有著各自的理解。部分?jǐn)?shù)據(jù)專家將其解讀為數(shù)據(jù)中臺是一套可持續(xù)“讓企業(yè)的數(shù)據(jù)用起來”的機(jī)制,是一種戰(zhàn)略選擇和組織形式,是依據(jù)企業(yè)特有的業(yè)務(wù)模式和組織架構(gòu),通過有形的產(chǎn)品和實(shí)施方法論支撐,構(gòu)建的一套持續(xù)不斷把數(shù)據(jù)變成資產(chǎn)并服務(wù)于業(yè)務(wù)的機(jī)制。阿里云在對數(shù)據(jù)中臺的戰(zhàn)略解讀中提出“中臺包含先進(jìn)技術(shù)(技術(shù)競爭力) ,但不僅僅是技術(shù),更重要的是組織可以依托先進(jìn)技術(shù),利用其所擁有的核心資源(資源競爭力) ,構(gòu)建其在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的競爭力、話語權(quán),及生態(tài)向心力(生態(tài)競爭力) , 中臺是一種能力(技術(shù)、使能、賦能、創(chuàng)新、生態(tài)) ?!?/span>

數(shù)據(jù)中臺通過對企業(yè)內(nèi)外部多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)采集、治理、建模、分析和應(yīng)用,使數(shù)據(jù)對內(nèi)優(yōu)化 管理提高業(yè)務(wù)價(jià)值,對外進(jìn)行數(shù)據(jù)合作讓業(yè)務(wù)價(jià)值得到釋放,使之成為企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理中樞。數(shù)據(jù)中臺建立后,會形成數(shù)據(jù)API服務(wù),為企業(yè)和客戶提供高效各種數(shù)據(jù)服務(wù) 。

五、數(shù)據(jù)倉庫 VS 數(shù)據(jù)湖

在儲存方面上,數(shù)據(jù)湖能處理所有類型的數(shù)據(jù),如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等,數(shù)據(jù)的類型依賴于數(shù)據(jù)源系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)格式。數(shù)據(jù)倉庫,主要處理歷史的、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),通常從事務(wù)系統(tǒng)中提取 。

數(shù)據(jù)湖適用于深度分析,它擁有足夠強(qiáng)的計(jì)算能力用于處理和分析所有類型的數(shù)據(jù),可以做數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)倉庫主要是處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),將它們或者轉(zhuǎn)化為多維數(shù)據(jù),或者轉(zhuǎn)換為報(bào)表,以滿足后續(xù)的高級報(bào)表及數(shù)據(jù)分析需求 。

與數(shù)據(jù)倉庫相比,數(shù)據(jù)湖缺乏結(jié)構(gòu)性,而且更靈活,并且提供了更高的敏捷性。數(shù)據(jù)倉庫具有高性能、可重復(fù)性的特點(diǎn) 。

六、數(shù)據(jù)倉庫 VS 數(shù)據(jù)中臺

數(shù)據(jù)倉庫的出發(fā)點(diǎn)為一個(gè)支撐性的技術(shù)系統(tǒng),強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量和元數(shù)據(jù)管理;而數(shù)據(jù)中臺的第一出發(fā)點(diǎn)不是數(shù)據(jù)而是業(yè)務(wù),更加注重思考業(yè)務(wù)問題需要什么樣的數(shù)據(jù)服務(wù) 。

在具體的技術(shù)處理環(huán)節(jié),二者也有明顯不同,數(shù)據(jù)的預(yù)處理流程正在從傳統(tǒng)的ETL結(jié)構(gòu)向ELT結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫集成處理架構(gòu)是ETL結(jié)構(gòu),這是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的重要一環(huán),即用戶從數(shù)據(jù)源抽取出所需的數(shù)據(jù),經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗,將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中去。而大數(shù)據(jù)背景下的架構(gòu)體系是ELT結(jié)構(gòu),其根據(jù)上層的應(yīng)用需求,隨時(shí)從數(shù)據(jù)中臺中抽取想要的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析 。

七、數(shù)據(jù)倉庫 VS BI

商業(yè)智能 BI 相比于數(shù)據(jù)倉庫,它是一個(gè)更大的概念。商業(yè)智能可以說是基于數(shù)據(jù)倉庫,經(jīng)過了數(shù)據(jù)挖掘后,得到了商業(yè)價(jià)值的過程。所以說數(shù)據(jù)倉庫是個(gè)金礦,數(shù)據(jù)挖掘是煉金術(shù),而商業(yè)報(bào)告則是黃金。數(shù)據(jù)倉庫就像是 BI 這個(gè)房子的地基,搭建好 DW 這個(gè)地基之后,才能進(jìn)行分析使用,最后產(chǎn)生價(jià)值 。

文字來源:肉眼品世界(微信公眾號)

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