电商卷皮BI的实践演进和架构体系—猫友会大讲坛第4期
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大家好，我是卷皮BI团队负责人柴楹，今天在这里给大家分享一下卷皮的BI和大数据的一些东西。
首先我们来聊一下BI和大数据。BI和大数据到底有什么关系和不同。
BI主要有三方面的技术，包括DW，OLAP，DM。目标就是提高企业经营和决策的质量和效率。 数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理和决策。OLAP: On-Line Analytical Processing?使分析人员、管理人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。 (OLAP委员会的定义)。Data Mining是通过数学模型发现隐藏的、潜在的规律，以辅助决策。? 传统BI和数据仓库大约是98-99年从国外进入中国，经过十几年的发展，更多的是做企业级的数据中心，主要应用在电信业和银行业，需求更多的是做报表和进行一些分析等等。传统的BI主要想实现从宏观到微观、从广度到深度、从定量到定性各种层次的决策分析。 大数据是什么？通俗的讲，就是体量特别大的数据集，这个数据集大到无法用传统的数据库工具或者分析工具进行处理。大数据主要有三个特点： 第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。 第二，数据类型繁多，例如网络日志、视频、图片、地理位置信息等等各种结构化非结构化的数据。 第三，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 一般的大数据平台都有几个过程：数据采集、数据存储、数据处理和数据展现，当然处理的数据也提供做分析和挖掘。 ???????大数据在08年的时候还没有很多人提及，但是随着互联网的快速发展，技术的变革，大数据越来越流行，现在也是逢技术论坛，必谈大数据。 大数据同传统BI比较，多了一个专门的数据采集阶段，主要是因为数据种类多，数量大，从结构化的数据到非结构化的数据。但是其存储、处理及可视化的思想等都和传统BI如出一辙。 ??????总结一下，大数据是从BI中发展来的，但现在BI也借助着互联网和大数据的快速发展，有了第二春，因为无论数据方面，还是技术方面，大数据都给BI提供了翔实的基础。???? ????以上是抛砖引玉的给大家介绍一下BI和大数据，具体的我就不展开了，有兴趣的同学可以自己去多了解一下。下面我来介绍一下我们卷皮的BI体系。 （编辑：核心网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
