数据仓库

很多人在工作过程中遭受了足以影响其未来的人生伤害，而大数据有望给他们的工作环境带来一场革新，这给他们带来了希望。

所谓数据可视化是对大型数据库或数据仓库中的数据的可视化，它是可视化技术在非空间数据领域的应用，使人们不再局限于通过关系数据表来观察和分析数据信息，还能以更直观的方式看到数据及其结构关系。

本文将企业大数据体系的构建分为六个层级，但并非是线性过程，每个层级之间或有基础关系，但并不是说一定要逐层构建。

显然，如何降低企业的经营风险，如何及时正确获取企业完整的信息，如何使企业管理策略得到贯彻与保障以及如何建立科学的评价分析体系是决策者们最关心的问题。

我把大数据的概念总结为四个字：大、全、细、时。

乔丹为耐克代言说的是Just do IT而不是Just do DT

做分析也需要考虑公司 和运营层面的的东西，不要仅仅站在 数据和分析师的层面做分析，需要多和同事沟通。不要指责同事，人家这么做肯定是有他的道理的。术业有专攻，他们有自己的能力方面。

NoSQL不是万能药，采用技术最好不要跟风，选择适合自己数据和应用的才是最好的哟。

为了更好的使大家了解行业现状，我们整理出了2016大数据版图英文对应公司的中文介绍，以飨读者。若与前文重复，则不再列出。

首先来看看阿里是如何宣传其数加平台的，爆点还是蛮多的，以下引自网上新闻： 2016年1月阿里云全球首发了可以提供一站式大数据处理能力的平台——“数加”，并全新亮相了20款新产品，覆盖数据采集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等数据生产全链条，据说“这些技术至少领先业界三年”。 大数据计算服务(MaxCompute)、分析型数据库(Analyt…

Simple，Not Easy 笔者产生了第几个疑问： 用户自有数据的管理是不是足够了 如何保障这些平台提供的地理大数据的准确性 地理可视化是本还是末 如果要给2015年的地理信息行业打一个标签，地理大数据一定是其中之一。在信息技术飞速发展的今天，“大数据”作为一种潮流铺天盖地的席卷了各行各业，从央视的春运迁徙图到旅游热点预测，从大数据工程师奇货可居到马云布…

品觉导读： 很多机构难以获得准确的数据来支撑他们的日常决策。原因就是坏数据。坏数据也称脏数据，是指错误的、具有误导性的、格式非法的信息。 但凡任何一间数据仓库，势必存在着某种形式的坏数据。完全避免坏数据的产生几乎是不可能的，但数据管理可以很好地帮你保持数据的干净。 原文翻译： 信息和数据是一家机构最具战略意义的资产。数据仓库研究所（The Data Ware…

分享记录： 下面是具体的模型设计，一般在数据仓库行业，业务模型有两类，一类是企业自有的数据模型，一类是行业模型，比如金融业：天睿，银行业、保险业、制造业、医疗生命科学行业，这些一般是实施顾问团队总结的。但这些行业模型在中国市场运行的不太好，除了金融和电信稍好点，其他行业因发展较快、业务变化较快，迭代较国外快很多。我不建议以自上而下的方式、预先用一个模型将自己…

分享记录： 数据仓库在业界的定义，是数据仓库之前BILL最早提出的。数据仓库的建设需要一个过程，是一个方法论。数据仓库建设是把企业中所有的数据整合，加工，分析的过程。用于解决数据经营，管理问题。他不像一个产品或者数据库一样，可直接购买。 OLTP就是我们通常说的所谓业务系统。它和数据仓库是有明显差异，业务系统重在当前数据，重在是插入，比如我们一个电商交易数据…

BI数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。 FineBI的BI数据仓库的构建主要包括确定需求，确…