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来自 四川福彩快乐12app下载 2019-11-07 21:59 的文章
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##[卷皮]BI的举办产生和架构类别

现如今,辅助决策型数据产品仍然占据非常重要的地位,而智能决策型数据产品则是未来的发展趋势。

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。

第三方平台:云端系统,使用门槛比较低,但对数据量有些限制,适合中小型企业,数据量不是那么大的,具体问到多大,像数据观可以满足PB级别的数据需求,相当于1,048,576 GB。

2.优势与核心价值

  1. 精准的营销:通过精准的push提升用户到达率;针对不同群体用户做专题活动;对于濒危用户进行挽留等等。
  2. 个性化的推荐:业内所说的千人千面,每个人专属的商品的排序;其他的推荐场景,例如猜你喜欢和热门推荐。但是对于第一次来的用户,没有任何行为信息,更多以热门推荐为主。目前我们也在做基于用户实时的浏览行为,进行实时的商品推荐。
    3.精准的服务:对于不同会员的等级进行差异化的服务,例如信用好的用户如果选择退货,那么我们可以先退钱后收货,但是对于信用等级不够高的用户,那么我们会收到货以后再退钱等;优化客服的服务,对于接入的客户,更加了解客户的信息,便于提高服务质量。

最后:
自建BI:周期长,使用门槛高,需要专业的人员支持,但可以处理大量数据,对于数据量庞大的企业来说,是比较合适的,但不太适合中小型企业。

直接方式的交易变现,间接方式通过辅助决策减少损失,同样也是一种利润和价值。

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数据覆盖程度广而全:

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  1. 数据太多,信息太少
    密密麻麻的表格堆砌了大量数据,到底有多少业务人员仔细看每一个数据?到底这些数据代表了什么信息、什么趋势?级别越高的领导,越需要简明的信息。如果我是老板,我可能只需要一句话:目前我们的情况是好、是中还是差?
  2. 难以交互分析、了解各种组合
    定制好的报表过于死板。例如,我们可以在一张表中列出不同地区、不同产品的销量,另一张表中列出不同地区、不同年龄段顾客的销量。但是,这两张表无法回答诸如“华北地区中青年顾客购买数码相机类型产品的情况”等问题。业务问题经常需要多个角度的交互分析。
  3. 难以挖掘出潜在的规则
    报表系统列出的往往是表面上的数据信息,但是海量数据深处潜在含有哪些规则呢?什么客户对我们价值最大,产品之间相互关联的程度如何?越是深层的规则,对于决策支持的价值越大,但是,也越难挖掘出来。
  4. 难以追溯历史,数据形成孤岛
    业务系统很多,数据存在于不同地方。太旧的数据(例如一年前的数据)往往被业务系统备份出去,导致宏观分析、长期历史分析难度很大。 因此,随着时代的发展,传统报表系统已经不能满足日益增长的业务需求了,企业期待着新的技术。

如今,国内外的互联网巨头Facebook、Google、BAT等市场估值非常高的一个重要原因,就是:他们手中都握有非常宝贵的用户数据资源,拥有着丰富的数据金矿。

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用SaaS的好处是不用专业IT人员也行,业务人员可以根据实际业务情况进行数据分析,其实最了解业务的还是业务人员本身,脱离了业务的数据分析都是耍流氓。

  1. 数据产品定义

Q1:查询HBase中的数据有没有用什么SQL引擎呢?有的话用的是什么SQL查询引擎?
A1:我们没有用什么SQL引擎,我们主要是靠row-key的设计。
Q2:hadoop平台的部署是通过? ambari这些吗?
A2:我们使用cloudera的版本的。
Q3:老师好,能否大概讲解一下怎么根据用户画像做推荐,这里面用到什么技术点。
A3:主要还是数据挖掘的算法,有聚类,协同过滤,商品相似度之类的算法,不过针对不同的业务场景使用的算法不一样。技术上,我们是用的sparkR。
Q4:我们现在olap目前正在使用apache kylin,saiku和kykin结合怎么样,有过调研没?
A4:Saiku直接 kylin我们还没有用过,不过应该是OK的,因为saiku主要是界面展现。
Q5:BI挖掘的用户画像和鹰眼系统,有什么离线指标来评价相关的数据质量?
A5:类似用户画像的性别,主要看两个方面,覆盖率和准确率,覆盖率提升了,也许准确率就会下降,后续我们可以持续跟踪用户的行为,或者进行一些实际的回访,来验证并优化我们的数据模型。鹰眼更多的是基于规则引擎做的。
Q6:数据meta管理是怎么做的?
A6:业务上我们对所有的数据指标口径进行统一,所有展示数据的地方都是一致的,然后对于变更等等流程都有一定的管理。

这一类型的BI工具包括:

数据产品之所以产生,是因为有对应的需求领域。

我们BI的产品体系主要有两条线,也就是两只脚走路。
先说一下数据服务线的数据产品,这部分产品主要是支撑公司内所有的数据需求,满足不同层次的人看数据的需要。因为这个也是BI的基础,基本的数据服务你满足,后面业务部门才能配合一起做其他智慧运营的数据产品。智慧运营线主要想将数据渗透到公司业务部门人员工作的每一个环节中,辅助业务部门人员能够更加好的做好运营工作。具体的应用有精准化营销系统、个性化的推荐系统、鹰眼的反欺诈系统和智能选品系统等。
以上就是我们卷皮BI的数据、架构和产品的体系。

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上次写了一篇《数据产品经理,原来并不是数据 产品经理的结合》,里面探讨了数据领域的基本逻辑、对于数据产品的认知、数据产品经理的工作以及数据产品的设计流程。

电商卷皮BI的实践演进和架构体系—猫友会大讲坛第4期
https://mp.weixin.qq.com/s/wbnxBp8Kbypk1qRMMVfsBw

AI和BI的最大区别在于AI能通过学习得出自己的结论,而BI则是呈现数据统计结果为人类得出结论提供支持。

目前的数据服务方式技术特征太过明显,技术部门的关注重点也侧重在技术实现,这就助长了“技术傲慢”的出现,这样的思维限制了数据加工人员的服务意识。

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三、Ad hoc(即席查询)报表和分析; 在线分析处理(也成为OLAP立方体)
即席查询(Ad Hoc)是用户根据自己的需求,灵活的选择查询条件,系统能够根据用户的选择生成相应的统计报表。即席查询与普通应用查询最大的不同是普通的应用查询是定制开发的,而即席查询是由用户自定义查询条件的。
OLAP的优势
首先必须说的是,OLAP的优势是基于数据仓库面向主题、集成的、保留历史及不可变更的数据存储,以及多维模型多视角多层次的数据组织形式,如果脱离的这两点,OLAP将不复存在,也就没有优势可言。

此处暂且不做进一步展开。

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分析算法融合度高:

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。

综上所述,BI就是一种能让企业更好驾驭数据的服务
经典的BI架构

但是,如何体现业务特点?怎样跟业务流程结合?如何更为灵活地进行交互探索?

首先介绍一下我们卷皮BI的数据体系,分为四层:
第一层是基础平台层,包括BI所有的数据的接入,加工等等;
第二层是数据服务层,主要给业务部门提供报表和OLAP分析系统、给分析师提供自助取数平台等等;
第三层是智慧运营层,主要是把数据以数据产品的方式渗透到业务部门的日常工作中,例如精细化的运营,针对不同的区域或者人群进行不同的运营策略;
第四层是决策支持。当然决策支持可以说是在数据服务层和智慧运营层都在做,因为也是以数据支撑每一个具体的业务决策。但是这里讲的第四层的决策更多是以重大决策为主。举个例子:公司选择区域扩张策略,或者仓库选址,还有新业务模式探索等等方向性的决策。
目前我们BI团队处于第三层阶段,正在推进各项智慧运营数据产品的建设。

引导查询工具主要是针对预定义数据集和度量方式,而自服务BI工具支持商业用户添加数据并在执行他们的分析师定义新的度量方式,无需IT技术人员参与。

而技术人员在开发过程中更注重于技术问题的解决,无法从业务使用需求来考虑报表的易用性、信息组织合理性等问题。这种对业务理解的欠缺导致传统数据服务对业务的支撑力不足。

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。

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为了一套系统,还得配备专业人员,需求提出来还得等实现,并不能做到随时随地随用,满足对市场快速反应的要求。

数据产品其实是随着技术发展形成的一种新型数据应用形式。

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大数据时代的到来,数据实现了从“被动储存”到“驱动决策”的角色转变。传统的数据服务方式已不再适应当下的情况,数据资产价值的深入挖掘和转换变得十分重要,新型的数据应用——数据产品应运而生。那么,数据产品究竟有多大的价值?未来的发展前景又将如何呢?以下,笔者将详细讲述。

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如果还是以传统的思想去处理数据,虽然暂时能满足企业的需求但最终会落后于时代。

传统数据服务方式一定程度上解决了企业决策支持、业务运营情况了解、目标问题分析等问题。但是在大数据时代,围绕数据资产价值的深入挖掘和转换,传统模式已经呈现出了诸多不足。

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。

我们知道多维数据模型可以从不同的角度和层面来观察数据,同时可以用上面介绍的各类OLAP操作对数据进行聚合、细分和选取,这样提高了分析的灵活性,可以从不同角度不同层面对数据进行细分和汇总,满足不同分析的需求。 是不是觉得其实OLAP并没有想象中的那么复杂,一旦多维数据模型建成后,在上面做OLAP其实是一件很cool的事情。

四、数据产品的未来走向

第二个,就是我们的鹰眼系统,也就是反欺诈系统。目前定位是主要是实时的甄别异常订单。鹰眼系统主要做两方面的事情,识别坏人和识别坏事。目前我们的鹰眼系统一共有4个子系统:鹰眼马甲系统、鹰眼售后系统、鹰眼订单甄别、鹰眼诚信系统。

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我们经常接到推销电话,比如:你刚买了一套房子,接着就会有装修推销不断打来,不仅知道你房子所在位置,还知道你房屋面积等细节信息。

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  1. 业务理解不够,支撑能力不到位

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一款数据产品要想深得人心、被广泛应用,就必须在自身数据组织方面大量投入,使之具备强大的竞争能力。

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BI让企业所有员工都能查看和分析自己的数据,以更好的提高业务能力和发现问题。
比如一线员工关注的每天的具体数据;中层,管理层关心的自己部门的KPI指标,运营情况; 决策层则需要有俯瞰整个企业的视角和掌握企业脉动的能力。他们更关心的整个企业运行的关键指标。

当然,根据行业、数据体量、数据形态的不同,所涉及数据的加工处理及使用流程及其产品价值点也会不同。现如今存在的数据产品,可能只是单一的数据产品,也可能是整个数据体系,亦或是处于数据体系中的某一部分力求形成产品化。着眼点不同,其具体作用和价值也会略有不同。

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数据展品的展现离不开数据的支持,那么数据的权威性,以及信息及时性就是考量数据产品是否有竞争优势的一个重要标准。

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基于多维模型的数据组织让数据的展示更加直观,它就像是我们平常看待各种事物的方式,可以从多个角度多个层面去发现事物的不同特性,而OLAP正是将这种寻常的思维模型应用到了数据分析上。

在大数据时代的浪潮中,谁手中掌握的数据资产更加丰富、完善、质量更高,谁就会在未来占有先发优势。

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在企业中通常会充斥着各式各样的数据,这些数据包括来自客户、企业内部、合作伙伴、竞争对手。通常,我们在工作中无法利用到这些大量数据,也不能将其转换为易于操作的信息来为团队带来收益的增长和运营效率的提升。
商业智能(BI)工具的出现就是为了解决这类问题,它可以帮助企业把杂乱的数据转换成对团队组织有帮助的信息。

  1. 覆盖范围狭窄,决策手段不彻底

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当前数据服务形式覆盖范围也有很大限制,表现在:数据使用流程、数据使用时机、数据使用主体和数据使用形式等方面。

卷皮的三个数据产品

什么是AI?

随着如今互联网行业数据量的增加,技术与业务部门结合非常紧密,一切技术手段都服务于业务部门,甚至数据本身也可以成为一种全新的盈利模式,因此催生了更多的创新性数据应用出现。

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这是做好的一个例子,右边可以设定按照哪些字段进行筛选

决策逻辑是大多数传统数据应用所欠缺的,它们只是简单地展示了需求方的数据展现需求。

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点击图形上的一个区域,会自动进行数据筛选,将选择块作为其他图形的筛选条件,方便用户查询使用。

当然,关于数据资产的整体信息比较丰富,从数据治理到数据管理,再到数据资产的盘活和质量提升,以及后面的流通经营,是一套很深的逻辑。

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。

经过几年的积累,大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。这些系统的统一特点都是:通过业务人员或者用户的操作,最终对数据库进行增加、修改、删除等操作。
上述系统可统一称为OLTP(Online Transaction Process,在线事务处理),指的就是系统运行了一段时间以后,必然帮助企事业单位收集大量的历史数据。但是,在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说,只是一些无法看懂的天书。业务人员所需要的是信息,是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息。此时,如何把数据转化为信息,使得业务人员(包括管理者)能够充分掌握、利用这些信息,并且辅助决策,就是商业智能主要解决的问题。
如何把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息?大部分的答案是报表系统。简单说,报表系统已经可以称作是BI了,它是BI的低端实现。 现在的企业,大部分已经进入了中端BI,叫做数据分析。有一些企业已经开始进入高端BI,叫做数据挖掘。而我国的企业,目前大部分还停留在报表阶段。

有的小伙伴在从事数据产品,但觉得数据产品的价值不止于此,不仅仅是辅助决策。

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而一款好的数据产品,应该可以帮助用户思考。尤其是将平时遇到业务痛点时的决策逻辑,部分或全部融合到数据产品后,通过便捷的交互方式,使得决策过程显性化,提高用户的决策效率。

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BI(Business Intelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等各种数据。需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。商业智能本身是一个涵盖性术语,包括应用、架构和工具,以及获取和分析信息以提升和优化决策与性能。但随着数据的激增以及业务的环境变换,传统的BI已经无法满足企业的增长需求,越来越多的企业BI平台需要加入数据分析能力。

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根据定义可以知道:数据产品的首要任务是:帮助人们决策,从而驱使行动的产生。数据本身也是一种价值,但除了数据交易之外,基本不会直接用于创造利润。

接下来介绍一下我们卷皮BI的架构体系。我们主要有五大基础平台:
一、数据采集同步平台:负责接入所有的数据源,用户行为的数据是通过埋点直接生产到kafka,数据库之间的抽取用的阿里开源的datax,实时库的同步用也是阿里开源的otter,然后竞品数据是用爬虫平台采集来的。
二、实时计算平台:我们直接上的Spark Streaming,它直接去消费kafka中的数据。虽然Spark Streaming不是真正的流计算,而是高频率的批处理,没有storm的实时性好,但是目前秒级的延迟我们还是接受的,因为Scala语言开发起来更加简洁,而且Spark后续可以支撑更多,例如我们的挖掘就直接用的SparkR。其中还涉及一些内存计算我们用的是memcached和redis,实时数据计算的数据一般直接存储到hbase或者es里面,便于更快的检索。
三、离线计算平台:主要用的hadoop平台,Mysql里面有极少量的存储过程,当前DW全部都在HDFS上,Mysql更多存储的是为报表展示的数据集市类的表。
四、数据服务平台:主要是对外的平台,报表系统,即席查询,OLAP分析系统,数据分析和挖掘等,然后BI也会给公司其他业务研发团队提供各种数据支撑,统一都是走BI自己搭建的数据服务层。
五、运维监控平台:调度系统用的阿里开源的Zeus,然后针对我们自己的需求进行很多二次开发;日志收集分析用的ELK;监控平台负责BI这边所有的硬件软件还有数据质量等等监控;当然这里还要做BI的元数据管理。
这五大技术平台是BI的物质基础,基于这些物质基础,才能继续产出我们的上层建筑:数据产品。

BI分析工具的种类

其实,创造利润的方式要从两个角度看:一方面是直接方式;一方面是间接方式。

BI&大数据是什么?

传统的BI工具和分析架构依然处于描述阶段,而且目前的BI只能帮助用户解决两个问题“正在发生什么?”和“发生过什么?”,但未来BI需要能够回答“将要发生什么?”因此,预测,指导和认知性的运算就是必须的。随着人工智能技术的发展,这三种技术正在逐渐加强,他们可以将日常工作进行完全自动化,并通过不间断的重复性任务对未来的发展方向进行准确的预测。 通过这些先进的分析方式,人们不仅可以将数据进行更快更准确的分析,也可以将决策交给机器学习来降低人为错误从而提升公司的利润。同时,机器学习可以发现人们目前无法看到的潜在新机会和模式。

  1. 服务意识不足,目标手段不统一

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数据展现方式

比如:现在各种天气预报APP,在传统获取温度的基础上衍生出诸如穿衣助手和洗车指数等概念。

最后这个产品是OLAP分析系统,图片是一个截图,左边这边有维度和度量,通过拖拽到中间的行或者列进行生成相应的表格,右边可以把表格的数据变成各种图形。业内这种类型的分析工具其实比较多,例如Microstrategy,Tableau等。但这些都是商业的,我们更多还是基于开源来做。

相比传统报表平台,BI有着更丰富更易实现的功能

题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

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分析的灵活性

而现在,由于数据产品的丰富特性,它可以内嵌各种复杂算法,并且通过交互使用获得反馈,以进一步迭代优化,直至更为准确地反应规律来指导活动决策。


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目的是:尽量让使用者在最短的时间内,获取到数据产品希望从当前数据变化趋势里展现的关键信息。

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商业智能BI的三个层次--数据报表、数据分析、数据挖掘

二、数据产品之前的传统服务方式

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前几年,利用这类工具只能做一些静态预先设定好的静态报表,但是现在企业用户可以利用各种类型工具增删改查、比较、可视化的分析数据。这类BI工具的基本是数据集和记录方式是提前定义好的,但是在执行分析的时候会随着使用者的即时需求而变化。

对很多人来说,数据分析能力是大数据应用的灵魂,而“算法将会深刻地改变世界”。

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数据报表:

那么数据产品究竟该如何定义,其优势与核心价值又是什么呢?

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举例:

对于传统应用来说,结合算法非常困难,基本上数据挖掘工作跟数据展现、统计、决策支持是在两个平行线,只是对数据挖掘成果的应用环节,会用到那些报表、图表形式。

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报表
仪表盘和记分卡
公司绩效管理
电子表格

相对于传统数据应用以数字为基础的服务形式,数据产品则在数据信息传递的形式方面更加形象和便利。

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在之前的文章中,有提到数据的价值主要体现在:是否帮助人们做出了正确、明智的决策?

我们主要用了如下几个开源的项目
Saiku提供了一个多维分析的用户操作界面,可以通过简单拖拉拽的方式迅速生成报表,它的主要工作是根据事先配置好的schema,将用户的操作转化成MDX语句提供给Mondrian引擎执行。
Mondrian是一个OLAP分析的引擎,主要工作是根据事先配置好的schema,将输入的多维分析语句 MDX (Multidimensional Expressions )翻译成目标数据库/数据引擎的执行语言(比如SQL)。
Presto是一个分布式SQL查询引擎, 它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析。它支持标准的ANSI SQL,包括复杂查询、聚合(aggregation)、连接(join)和窗口函数(window functions)。
当前这个架构是我们第三个版本的架构。
第一个版本我们是直接用的Mondrian Mysql,但是我们发现Mondrian的界面太丑了,所以在第二版加入了Saiku。但是随着业务数据量的增加,Mysql的查询性能很快就到瓶颈了,所以在第三个版本用Presto替代了Mysql。
在这套架构里面Saiku提供了界面的支持,Mondrain提供了schema到MDX的转换,并构建SQL语句,向Prestodb查询数据,Prestodb执行查询任务,返回其结果,Saiku显示结果,输出报表。整个OLAP系统我们需要关注Saiku的二次开发,Mondrain schema.xml生成及其读取数据和维表方面的优化。
但是当前这个架构目前也逐渐遇到瓶颈,对于像具体到每一个用户成单路径的数据的分析时候查询还是需要比较久的时间,所以我们现在依然在调整,希望把kylin加入进来。
kylin是apache软件基金会的顶级项目,一个开源的分布式多维分析工具。Kylin通过预计算所有合理的维度组合下各个指标的值并把计算结果存储到HBASE中的方式,大大提高分布式多维分析的查询效率。Kylin接收sql查询语句作为输入,以查询结果作为输出。对于可以离线分析的业务数据,可以用kylin的框架,而对于实时分析的业务数据还是可以用来Presto支持。
以上就是我们卷皮BI的一些经验的分享。最后送给大家一句话:数据本身不是最终价值,带有分析的数据,渗透到业务中,影响到决策才产生价值

这些工具的使用者有两种角色:信息消费者和分析设计者,他们共享共同发布用自服务BI创建的应用。

决策逻辑便捷显性:

第一是用户画像。卷皮是电商平台,我们必须要充分的了解我们的用户,所以卷皮BI也基于自有的用户消费数据、行为数据,进行相应的算法模型去挖掘用户的特征,给用户打上各种标签。当然也接入一些外部的数据来验证我们的标签。目前的用户标签,主要分为四个方面:自然属性,兴趣偏好,消费特征,生命周期。

查询效率

这种情况通常是你的个人购房信息被泄露和出售,这其实就是一种数据信息。以小见大,我们可想而知拥有丰富的数据资产,在当今及未来时代中的重要性。

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。

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本文由 @慕斯姑娘 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

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。

人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
典型应用如无人驾驶汽车、自动的语言识别和产生、发现概念和提取摘要(对检测潜在风险并协助人类快速理解海量且实时变化的信息非常有用)。

因此现如今的数据覆盖度广、时效性强,也为数据产品提供了重要支持。

Q&A

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传统的数据服务方式包含:报表、指标、图表、OLAP工具等。

鹰眼系统的核心模块是BRMS(业务规则管理系统),基于规则引擎(Drools)。工作人员可通过Web UI制定规则,形成规则库,每个规则都有个阈值。实时的数据结合数据集市的历史数据,在规则引擎里面进行判断,如果超出的规则的阈值,则进行相应的操作,如告警,转人工审核等。
鹰眼的WebUI是我们自己开发的界面,便于我们的业务运营人员,基于一些现有的指标来配置规则,调整阈值。JP-drools是在drools 我们在外面封装了一层,主要是为了做到分布式部署、历史库共享和规则的热部署。

其次,数据源需要能被BI工具识别和使用。尽管大多数数据源可以很容易被BI工具访问,但也有很多具体的数据源是不能访问的。第三,数据源必须能被业务人员理解,这通常需要业务人员经常与IT人员一起工作,理解待分析数据表结构和定义。最后,不管BI工具号称的有多简单,实际上都需要IT人员帮助培训和支持才能有效使用,才能真正提高业务人员的工作效率,提高这些工具的投资回报率。

本书部分内容根据高伟老师的《数据资产管理》读书笔记而展开,欢迎大家一起交流。

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  1. 加工过程漫长,工作效率不彰显

** 卷皮的BI**

二、自服务BI和分析。这类型工具支持业务执行临时查询分析数据。这种分析可能只是一次性的,也可能分享给其他人反复执行。

所以,从某种意义上说,这类数据产品已经摆脱了过去OLAP的系统定位,融入到了生产流程之中,并且体现为数据驱动的巨大价值。

然后基于用户画像,我们团队的精准化小组,就在做以下三个方面的事情:

数据分析、数据挖掘:

暂不多言,本文我们重点讲数据资产的应用形式—数据产品。

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随着企业数据积累增多,数据加工的过程越来越繁琐漫长,因此,要在业务部门要求的时间内完成数据统计结果变得极为困难。

多维模型的建立是基于对OLAP操作的优化基础上的,比如基于各个维的索引、对于一些常用查询所建的视图等,这些优化使得对百万千万甚至上亿数量级的运算变得得心应手。

一、从数据资产的角度看数据产品

BI分析工具可以分成三大类,每一种都有其特定的BI风格和功能
一、报表。这种类型主要是传统的BI风格,业务人员已经用了很多年了,他们用这种工具针对特定数据反复进行分析。例如:某老板需要检查单品销量;营销经理需要比较各种营销活动的效果。(以上已改)

行动流程数据驱动:

比如:数据挖掘、数据可视化 、高级的数据分析

那么,作为数据产品,仅停留在发现问题、分析问题是不够的,还需解决问题的能力,这就涉及行动流程。

传统的报表系统技术上已经相当成熟,大家熟悉的Excel、水晶报表、Reporting Service等都已经被广泛使用。但是,随着数据的增多,需求的提高,传统报表系统面临的挑战也越来越多。

三、备受瞩目的新型数据应用-数据产品

数据分析和数据挖掘的时代正在来临。值得注意的是,数据分析和数据挖掘系统的目的是带给我们更多的决策支持价值,并不是取代数据报表。报表系统依然有其不可取代的优势,并且将会长期与数据分析、挖掘系统一起并存下去。
数据挖掘看穿你的需求
广义上说,任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来,数据挖掘就是BI。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题,选择一种或者多种挖掘算法,找到数据下面隐藏的规律,这些规律往往被用来预测、支持决策。

展现形式丰富形象:

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我们现在常说:数据驱动业务发展和创新。

从企业信息架构上来说

  1. 展现形式单一,信息传递不便捷

一个简单的关系:数据-->信息-->价值
BI就是通过处理数据帮助用户获取收益的过程。我们提供的是一种服务而多于提供产品。传统的企业通过报表平台(主要是报表,图表)获取企业的运营状况信息,而放在当前的大数据环境下,显然是不够的。

之后很多小伙伴加我交流,有人虽然目前在做数据产品的相关工作,但对于自己所做产品的价值以及未来所能发挥的水平还有很多疑问。所以,这篇文章我们再来聊聊数据产品的核心价值到底在哪?

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由此衍生出数据产品分为:辅助决策型数据产品和智能决策型数据产品。

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比如:当数据产品分析某个细分用户群时,发现最近一个月其活跃度明显下滑,那就可以自动触发一个营销流程,通过针对性的信息推荐或是优惠活动,更好地提升细分用户群的活跃度。

当数据已经上升为资产,成为与物质资产和人力资源同样重要的生产要素,成为生产和经营的重要环节,数据资产的使用也成为提高产业竞争力的关键要素。那么,如将这些数据资产盘活并使用,从未成为企业的竞争命脉,数据产品就是其中的一种方式。

在上述传统形势下,数据产品作为一种新型的数据应用,应运而生。

前三种大家可能比较熟悉,而OLAP工具是一种数据分析工具,它在传统固化样式的报表和图表基础上,增加了多维观察、数据钻取的能力,从而可满足更为灵活的业务统计需求,对决策人员和高层管理员进行决策支持。

这些需求不能得到很好的满足,导致整体信息传递受限,也不利于决策辅助支持。

那么在此之前,都有哪些传统的服务方式呢?

传统应用工具技术性较强,通常是业务人员提需求,技术人员来满足。

从IT到DT是时代发展的趋势。过去,数据是被很多人忽视的,而如今随着大数据概念的广泛深入,数据开始从“被动存储”向“数据驱动决策”转变。

一起加油,共勉!

相比于传统数据服务形式,数据产品是一种可以充分发挥数据价值去辅助用户做出更优决策的一种创新产品形式。它在用户的决策行动过程中,可以更好地展示信息、提供工具,从而辅助决策制定。

传统数据应用基本上是以数字形式来传递信息,缺少对数据内在关系和信息模式的展现,也无法加入数据分析算法来进行深入探索。

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