传统bi与大数据分析,大数据bi有何不同?

这个问题很深奥，应该请教专家。如何选择大数据分析项目技术:越来越多的企业开始关注BI和分析提供商，希望解决大数据环境下的业务问题。不幸的是，获得大数据的可见性说起来容易做起来难。而且随着供应商不断突破大数据分析项目的各种难题，越来越多的产品投放市场，企业要选择一款最符合自己需求的产品并不容易。这样，大数据就等于数据管理和数据分析，这就忽略了大数据所面临的业务挑战的复杂性的一个重要方面。

在许多情况下，所有分离的数据都需要集成，以便在更广的层面上产生影响。这对大数据分析系统的业务规则、表连接和其他组件可能具有重要意义。在考虑存储和查询管理时，大数据由于其复杂性，与传统数据完全不同；正因为如此，分析数据库和数据分析软件的供应商不得不加紧努力，帮助公司处理大数据问题。

1、宜信ABI宜信ABI是宜信华辰开发的一款多功能数据分析平台。支持连接各种类型的数据源，包括:关系数据库、分布式数据库、文件数据源、接口数据源等。它还可以灵活地支持跨数据源和数据库的数据分析。内置仓库实现工具，通过拖拽流程设计，实现数据抽取、清洗、转换、加载和调度。支持业务人员自己分析，拖拽做数据分析。2.TableauTableau是国外流行的数据可视化工具，可视化功能强大，对计算机硬件要求高，部署复杂。

目前在数据挖掘领域比较简单，只内置了预测和聚类两种挖掘分析算法，但支持R语言等挖掘语言的集成。3.QlikViewQlikView很灵活，有多种显示风格。它允许您设置和调整每个对象的每个小方面，并自定义仪表板的可视化和外观。QlikView数据文件(QVD文件)的引入在一定程度上替代了ETL工具的功能，它具有集成的ETL(提取、转换和加载)引擎，可以执行普通的数据清洗操作，但可能价格昂贵。

大数据的核心是云技术和BI。人们经常误解大数据和云计算之间的关系。而且会把它们混在一起，用一句话来解释:云计算是硬件资源的虚拟化；大数据是对海量数据的高效处理。如果做一个更形象的解释，云计算相当于我们的电脑和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化，然后分配使用；大数据相当于一个海量数据的“数据库”。整体来看，未来的趋势是云计算作为底层的计算资源，支持上层的大数据处理，大数据的发展趋势是实时交互查询效率和分析能力。目前的大数据处理一直在向类似于传统数据库体验的方向发展。

类型的复杂性和海量性由数据存储层解决，快速性和及时性的要求由数据处理层解决，数值由数据分析层解决。数据首先要通过存储层进行存储，然后根据数据需求和目标建立相应的数据模型和数据分析指标体系，对数据进行分析，产生价值。中间及时性是由中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成的。

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在军工领域，合作客户包括:军委联合参谋部(原总参)、军委后勤保障部(原总参)、军委装备发展部(原总装)、装备研究院、战略支援、军事科学院、研究所、航天科工集团、中国航天科技集团、中国船舶重工集团公司、中国船舶重工集团公司、第一研究院、训练装备院、装备技术研究院等单位。

1。数据分析的灵活性不一样。1.传统BI表样是固定的，定期统计数量，一人制作多人查看。2.新BI即时响应需求变化，以DIY为主，也可以分享给他人观看。比如FineBI可以自己DIY。第二，数据分析操作的复杂程度不同。1.传统的BI复杂表格样本具有很强的数据可视化效果。2.新的BI定义迅速，交互性强，旨在探索数据。它可以自动关联数据表之间的链接，并形成可视化界面，用户可以通过轻松点击来分析数据。

0引言随着计算机应用的深入，大量的数据存储在计算机中，信息的存储、管理、使用和维护变得越来越重要，而传统的数据库管理系统却难以满足其要求。为了解决大数据量、异构数据集成和访问数据的响应速度等问题，采用数据仓库技术为最终用户提供处理所需决策信息的有效方法。1数据仓库数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的、时变的数据集合，支持管理者进行决策。

从目前数据仓库的发展来看，数据可以存储在不同类型的数据库中。数据仓库是以统一的模型将异构数据源存储在单个站点中，以支持管理决策。数据仓库技术包括数据清洗、数据集成、在线分析处理(OLAP)和数据挖掘(DM)。OLAP是一个多维度的查询分析工具，支持决策者围绕决策主题，从多个角度、多个层次对数据进行分析。OLAP侧重于数据的交互性、快速响应速度和多维视图，而DM侧重于自动发现数据中隐藏的模式和有用的信息。

大数据BI是一款能够处理和分析大数据的BI软件。与传统BI软件不同，大数据BI可以完成TB级数据的实时分析。大数据可以概括为四个V，数据量大，速度快，种类多，价值密度低。大数据作为目前IT行业最火的词汇，紧随其后的是数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等，逐渐成为行业人士争相追逐的利润焦点。

编辑开源大数据生态系统的主要功能1。HadoopHDFS、HadoopMapReduce、HBase、Hive逐渐诞生，早期的Hadoop生态系统逐渐形成，2.Hypertable是一个替代方案。它存在于Hadoop生态系统之外，但曾经有过一些用户，一体化数据库/数据仓库IBM Puredata (Netezza)、Oracle数据库云服务器。