数据分析系统的总体架构(多维数据库)
多维数据分析方法详解概要
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5．转轴（pivot or rotate）
转轴就是改变维的方向。
交换“时 间”和 “经济性 质”轴
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3.3 维度表与事实表的连接
维度表和事实表相互独立，又互相关联并 构成一个统一的架构。 构建多维数据集时常用的架构： 星型架构 雪花型架构 星型雪花架构 在SQL Server 2000中，这些架构的中 心都是一个事实数据表。
维的一个取值称为该维的一个维度成员（简称维 成员）。 如果一个维是多级别的，那么该维的维度成员是 在不同维级别的取值的组合。 例如，考虑时间维具有日、月、年这3个级别， 分别在日、月、年上各取一个值组合起来，就得 到了时间维的一个维成员，即“某年某月某日”。
8多维数据集ຫໍສະໝຸດ 例93.2 多维数据分析方法
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4. 维的级别（Dimension Level）
人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可 以存在不同的细节程度，我们称这些维度的不同 的细节程度为维的级别。 一个维往往具有多个级别. 例如描述时间维时，可以从月、季度、年等不同 级别来描述，那么月、季度、年等就是时间维的 级别。
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5. 维度成员（Dimension Member）
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1. 多维数据集（Cube）
多维数据集由于其多维的特性通常被形象 地称作立方体（Cube）， 多维数据集是一个数据集合，通常从数据 仓库的子集构造，并组织和汇总成一个由 一组维度和度量值定义的多维结构。 SQL Server 2000中一个多维数据集最 多可包含128个维度和1024个度量值。
某个维度表不与事实表直接关联，而是与 另一个维表关联。 可以进一步细化查看数据的粒度。 维度表和与其相关联的其他维度表也是靠 外码关联的。 也以事实数据表为核心。
基于大数据的数据分析系统架构简版
基于大数据的数据分析系统架构引言概述:随着大数据时代的到来，数据分析系统架构扮演着至关重要的角色。
基于大数据的数据分析系统架构能够帮助企业从海量的数据中获取有价值的信息和洞察，从而支持决策制定和业务优化。
本文将详细介绍基于大数据的数据分析系统架构，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等五个大点。
正文内容:1. 数据采集1.1 数据源选择：根据业务需求和数据特点，选择合适的数据源，如传感器数据、日志数据、社交媒体数据等。
1.2 数据获取：通过API接口、爬虫等方式实时或定期获取数据，并确保数据的完整性和准确性。
1.3 数据清洗：对原始数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、处理缺失值、处理异常值等，以提高后续分析的准确性和可信度。
2. 数据存储2.1 存储架构选择：根据数据量和访问需求选择合适的存储架构，如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
2.2 数据分区：将数据按照一定的规则进行分区存储，以提高数据的查询效率和可扩展性。
2.3 数据备份和恢复：建立合理的数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。
3. 数据处理3.1 数据提取和转换：从存储系统中提取数据，并进行必要的转换和整合，以满足后续分析的需求。
3.2 数据建模：根据业务需求和分析目标，对数据进行建模和转换，如特征工程、维度建模等。
3.3 数据计算和聚合：利用分布式计算框架，对数据进行计算和聚合，以支持复杂的数据分析和挖掘算法。
4. 数据分析4.1 探索性数据分析：通过可视化和统计分析等手段，对数据进行探索，发现数据的分布、关联性和异常情况等。
4.2 预测建模：基于历史数据和机器学习算法，构建预测模型，用于预测未来的趋势和结果。
4.3 决策支持：根据数据分析的结果，提供决策支持和优化建议，帮助企业做出更明智的决策。
5. 数据可视化5.1 可视化工具选择：选择合适的可视化工具，如Tableau、Power BI等，以展示数据分析的结果和洞察。
多维数据分析与可视化系统设计
多维数据分析与可视化系统设计随着科技的不断发展和数据量的不断增加，如何利用大数据来进行精确的决策成为了各行各业迫切的需求。
多维数据分析与可视化系统的设计，正是为了满足这个需求而产生的，它可以帮助人们更好地理解和利用大数据，为决策者提供准确的信息。
多维数据分析是一种基于多个维度的数据进行分析的方法。
在传统的二维数据分析中，我们只能从一方面来看待问题，而多维数据分析则允许我们从不同的角度对数据进行观察和分析。
通过对多个维度的数据进行交叉分析，可以发现数据之间的内在关联，深入挖掘数据的潜在价值。
而可视化系统则是将这些分析结果以图形化的形式展示出来，让人们能够直观地理解和掌握数据的信息。
在设计多维数据分析与可视化系统时，首先需要明确系统的目标和功能。
系统的目标可以是为了解决某个具体的业务问题，也可以是为了提供决策支持和预测分析等。
根据系统的目标，确定需要分析的数据来源和指标，以及所需的分析方法和模型。
其次，在设计系统的用户界面时，需要考虑用户的使用习惯和需求。
用户界面应该简洁明了，易于操作，使用户能够快速找到所需的功能和信息，并进行相应的数据分析和可视化操作。
同时，系统还应提供一定程度的个性化设置，满足不同用户的需求和喜好。
在数据分析方面，系统需要提供一系列的数据处理和分析功能，如数据清洗、数据聚合、数据查询等。
同时，还需要支持多种数据分析方法，如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
这些功能应该易于使用和扩展，以满足不同用户的需求。
在可视化方面，系统应该提供多种图表和图形化工具，以展示分析结果和数据关系。
常见的图表包括折线图、柱状图、饼图、雷达图等，它们能够将复杂的数据关系以直观的方式展示出来，帮助用户更好地理解数据。
此外，系统还可以支持交互式可视化，使用户能够根据自己的需求进行数据筛选、排序和对比等操作。
另外，系统还应该具备较强的数据存储和处理能力。
它可以支持多种数据源的连接和导入，如数据库、文本文件、Excel表格等。
多维数据综合分析系统及其分析方法与制作流程
图片简介:本技术公开的属于数据分析技术领域，具体为一种多维数据综合分析系统，该多维数据综合分析系统包括数据存储数据库、基站数据库、数据关联模块、数据分析模块、数据表格图形绘制模块和数据标记模块，该多维数据综合分析系统的分析方法的具体步骤如下：S1：获取话单文件、账单文件和取证文件获取并存储在数据存储数据库内，通过特定的模型和算法，在巨量的话单、账单、电子取证信息中进行数据关联碰撞，分析出符合条件的数据，通过特有的显示模型提供给用户分析线索；能够对被调查人员进行多方位的数据行为刻画，对比分析出被调查人员在某些特定时间/事件内的联系对象、活动轨迹、资金交易、交易对象等信息。
技术要求1.一种多维数据综合分析系统，其特征在于，该多维数据综合分析系统包括数据存储数据库、基站数据库、数据关联模块、数据分析模块、数据表格图形绘制模块和数据标记模块；所述数据分析模块包括话单分析单元、账单分析单元和综合分析单元；所述数据存储数据库、基站数据库之间相互建立联系，所述数据存储数据库存储话单文件、账单文件和取证文件，所述数据关联模块收集时间信息、空间信息和事件信息；所述话单文件、账单文件和取证文件存储到数据存储数据库内，所述数据存储数据库的输出端与数据关联模块连接，所述数据关联模块的输出端与数据分析模块连接，所述数据分析模块的输出端与数据表格图形绘制模块连接，所述数据表格图形绘制模块的输出端与数据标记模块连接。
2.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述话单文件包括通话记录、基站信息和离线地图。
3.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述账单文件包括交易记录和银行信息。
4.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述取证文件为电子取证信息。
5.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述话单分析单元、账单分析单元的输出端与综合分析单元连接，所述综合分析单元经过用户授权进行分析操作。
基于大数据的数据分析系统架构
基于大数据的数据分析系统架构随着互联网和物联网的迅速发展，大数据时代已经到来。
大数据的应用可以有效地帮助企业和组织进行决策和规划，提高效率和竞争力。
数据分析是大数据应用的核心环节之一，它可以从大量的数据中提取有价值的信息和洞察，并为企业提供决策支持。
基于大数据的数据分析系统架构是一个用于管理和处理大数据的完整系统。
它包括数据收集、数据存储、数据处理和数据可视化等组成部分。
以下是一个基于大数据的数据分析系统架构的简要介绍。
首先是数据收集部分。
在大数据时代，数据是最为重要的资源之一。
数据的收集主要包括两个方面：一是在线数据的收集，即通过互联网和物联网等渠道收集来自各个系统和设备的实时数据；二是离线数据的收集，即通过第三方数据提供商或自有数据源获取历史数据和外部数据。
数据收集需要采用合适的数据采集工具和技术，确保数据的高质量和实时性。
其次是数据存储部分。
由于大数据的规模庞大，传统的数据库已经无法满足存储和处理大数据的需求。
因此，数据存储部分通常采用分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）。
HDFS可以将大数据切分为多个块并存储在不同的计算节点上，提高数据的并发读写能力和可扩展性。
然后是数据处理部分。
在数据分析系统中，数据处理是一个非常关键的环节。
数据处理主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据挖掘等过程。
数据清洗可以去除数据中的噪声和错误，保证数据的准确性和完整性；数据集成可以将多个数据源的数据整合到一起，形成一个统一的数据集；数据转换可以将数据转化为适合分析和建模的格式；数据挖掘可以发现数据中的规律和模式，提取有价值的信息和洞察。
数据处理需要采用合适的数据处理工具和算法，如Hadoop MapReduce和Spark，以提高数据处理的效率和准确性。
最后是数据可视化部分。
数据可视化是将数据转化为可视化图表和图形的过程，可以直观地展示数据的潜在价值和关联性。
数据可视化可以帮助用户更好地理解和解释数据，并支持决策和规划。
大数据系统架构概述
✓ 阿里云对象存储(OSS) - 阿里云对象存储 (Object Storage Service, OSS)是阿里云对外提供
的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务
✓ 表格存储 (Table Store) - 它是构建在阿里云飞天分布式系统之上的NoSQL数据存储服务,提
大数据系统架构概述
• 总体架构设计原则
总体架构概述
✓ 满足大数据的V3要求
▪ 大数据容量的加载、处理和分析 - 要求大数据应用平台经过扩展可 以支持 GB、TB、PB、EB甚至ZB规模的数据集
▪ 各种类型数据的加载、处理和分析 - 支持各种各样的数据类型,支持
处理交易数据、各种非结构化数据、机器数据以及其他新数据结构
供海量结构化数据的存储和实时访问
✓ 大数据计算服务(MaxCompute) - 大数据计算服务(MaxCompute，原名 ODPS)是一种快速、
完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案
阿里云飞天的特色
• 阿里云飞天 OpenStack 和 Hadoop 的不同
✓ OpenStack和 Hadoop是软件，它们并没有解决客户的CAPEX 投入问题、运维人员投
阿里云飞天系统体系架构
• 飞天(Apsara)是由阿里云自主研发、服务全球的超大规模通用计算操作系统 • 它可以将遍布全球的百万级服务器连成一台超级计算机、以在线公共服务的方
式为社会提供计算能力
• 飞天已经为全球200多个国家和地区的创新创业企业、政府、机构等提供服务
阿里云飞天系统体系架构
• 阿里云飞天整体架构 - 飞天平台的体系架构如图所示，整个飞天平台包括
3）OTS和ODPS可以配合使用，前者支持大规模并发的日常访问（例如铁路 售票前台系统），然后每隔24小时就把交易数据推入ODPS支撑的数据仓库，利 用后者进行进一步的业务分析。
2020年上半年系统集成项目管理工程师真题 综合知识试题解析
系统集成项目管理工程师综合知识试题及解析1、在信息传输模型中,（）属于译码器。
A.压缩编码器B.量化器C.解调器D.TCP/IP 网络【参考答案】： C p4【解析】译码器是编码器的逆变设备，把信道上送来的信号（原始信息与噪声的叠加）转换成信宿能接受的信号，可包括解调器、译码器、数模转换器等。
2、（）不属于企业信息化应用系统。
A.供应链管理（SCM）B.企业资源规划（ERP）C.客户关系管理（CRM）D.面向服务的架构（SOA）【参考答案】： D p46 p169【解析】面向服务的体系架构（SOA）是系统的开发方法。
3、关于信息资源的描述，不正确的是（）。
A.信息资源的利用具有同质性，相同信息在不同用户中体现相同的价值B.信息资源具有广泛性，人们对其检索和利用，不受时间、空间、语言、地域和行业的制约C.信息资源具有流动性，通过信息网可以快速传输D.信息资源具有融合性特点，整合不同的信息资源并分析和挖掘，可以得到比分散信息资源更高的价值【参考答案】： A p10【解析】能够重复适用，其价值在使用中得到体现。
信息资源的利用具有很强的目标导向，不同的信息在不同的用户中体现不同的价值。
信息资源具有广泛性，人们对其检索和利用，不受时间、空间、语言、地域和行业的制约。
是社会公共财富、也是商品、可以被交易或者交换。
具有流动性，通过信息网可以快速传输。
多态性，信息资源可以以数字、文字、图像、声音、视频等多种形态存在。
信息资源具有融合性特点，整合不同的信息资源并分析和挖掘，可以得到比分散信息资源更高的价值。
4、电子政务类型中，属于政府对公众的是（）。
A.G2BB.G2EC.G2GD.G2C【参考答】：D p30【解析】政府间的电子政务 G2G；政府对企业的电子政务 G2B 政府对公众的电子政务 G2C 2020年上半年系统集成项目管理工程师真题及答案政府对公务员的电子政务 G2E5、关于电子商务的描述，正确的是（）。
基于大数据的数据分析系统架构
基于大数据的数据分析系统架构随着信息技术的发展和互联网的普及，我们正处于一个大数据时代。
大数据对于企业的发展和决策具有重要意义，因此大数据分析系统成为了必不可少的工具。
一个基于大数据的数据分析系统架构应该具备以下几个主要组成部分：1. 数据获取和存储：数据获取是数据分析的第一步，需要从不同的数据源中提取数据。
数据源可能包括企业内部的数据库、第三方数据提供商、社交媒体等。
数据获取的方式可以通过数据抓取、API接口、日志收集等方式实现。
获取到的数据需要经过清洗和预处理，然后按照一定的数据模型进行存储，常用的数据存储方式包括关系型数据库、分布式数据库、NoSQL数据库等。
2. 数据处理和分析：数据处理是对原始数据进行加工和转换的过程，包括数据清洗、数据整合、数据转换等。
数据分析是对处理完的数据进行挖掘和分析，根据具体的需求可以采用不同的数据分析方法，比如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
数据处理和分析可以使用各种编程语言和工具来实现，如Python、R、Hadoop等。
3. 数据可视化和报告：数据可视化是将处理完的数据以图表、地图等形式展示出来，让用户直观地看到数据的关系和趋势。
数据报告是对数据分析结果的总结和解释，以及对业务决策的建议。
数据可视化和报告可以通过各种可视化工具和报告生成工具来实现，如Tableau、Power BI等。
4. 数据安全和隐私：大数据中存储了海量的个人隐私和敏感信息，因此数据安全和隐私保护是非常重要的。
数据安全包括数据加密、权限控制、访问日志监控等措施，以确保数据不被非法访问和篡改。
隐私保护包括数据匿名化、脱敏处理等措施，以保护用户的个人隐私。
5. 系统性能和可扩展性：大数据分析系统需要处理海量的数据，因此系统性能是非常重要的。
系统应该具备高吞吐量、低延迟的特性，以提高数据处理和分析的效率。
系统应该具备可扩展性，能够动态地扩展资源和处理能力，以应对不断增长的数据量和用户需求。
信息系统项目管理师重点难点摘要补充1-信息化基础知识
请大家了解一下关于信息的几个主要说法：控制论的创始人维纳认为：信息就是信息，既不是物质也不是能量。
这个论述第一次把信息与物质和能量相提并论。
信息论的奠基者香农认为：信息就是能够用来消除不确定性的东西。
这个论述第一次阐明了信息的功能和用途。
比较流行另一种说法认为：信息是事先不知道的报导。
哲学认为：信息是事物普遍联系的方式。
国家信息化体系六要素是什么？1、信息技术应用：是指把信息技术广泛应用于经济和社会各个领域，信息技术应用是信息化体系六要素中的龙头。
2、信息资源：信息资源的开发利用是国家信息化的核心任务，是国家信息化建设取得实效的关键。
3、信息网络：是信息资源开发利用和信息技术应用的基本，是信息传输、交换和共享的必要手段。
4、信息技术和产业：信息技术和产业是我国进行信息化建设的基础。
5、信息化人才：信息化人才是国家信息化成功之本，对其他各要素的发展速度和质量有决定性的影响，是信息化建设的关键。
6、信息化政策法规和标准规范：信息化政策法规和标准规范用于规范和协调信息化体系各要素之间关系，是国家信息化快速、持续、有序、健康发展的根本保障。
什么是电子政务？电子政务是指政府机构在其管理和服务职能中运用现代信息技术，实现政府组织结构和工作流程的重组优化，超越时间、空间和部门分隔的制约，建成一个精简、高效、廉洁、公平的政府运作模式。
电子政务建设的指导原则是什么？1、统一规划，加强领导2、需求主导，突出重点3、整合资源，拉动产业4、统一标准，保障安全什么是企业信息化？概括地说，企业信息化就是指在企业作业、管理、决策的各个层面，科学计算、过程控制、事务处理、经营管理的各个领域，引进和使用现代信息技术，全面改革管理体制和机制，从而大幅度提高企业工作效率、市场竞争力和经济效益。
实施企业信息化的意义是什么？1、有利于形成现代企业制度和WTO形势下提高企业竞争力2、有利于形成规模生产和供应链的完善3、有利于企业面向市场和更好地服务于市场4、有利于加速工业化进程我国推进企业信息化应遵循什么原则？1、效益原则2、“一把手”原则3、中长期与短期建设相结合原则4、规范化和标准化原则5、以人为本原则什么是企业资源计划（ERP）？ERP概念由美国GARTNER GROUP于20世纪90年代提出，它是由MRP逐步演变并结合计算机技术快速发展而来的，大致经历了MRP、闭环MRP、MRP‖和ERP四个阶段。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于集成、存储和分析企业数据的系统。
它的基本架构由以下几个组成部分构成：数据源、数据抽取、数据转换、数据加载、数据存储和数据访问。
1. 数据源：数据源是指数据仓库所需的数据的来源。
数据源可以包括企业内部的各种业务系统、数据库、文件等。
数据源可以是结构化的数据，如关系数据库中的表格，也可以是非结构化的数据，如日志文件、文档等。
2. 数据抽取：数据抽取是指从数据源中提取数据并将其传输到数据仓库的过程。
数据抽取可以采用多种方式，如全量抽取和增量抽取。
全量抽取是指将整个数据源中的数据都抽取到数据仓库中，而增量抽取是指只抽取数据源中发生变化的数据。
3. 数据转换：数据转换是指将抽取的数据进行清洗、整合和转换的过程。
在这个过程中，数据会进行去重、格式转换、数据合并等操作，以确保数据的一致性和准确性。
数据转换还可以包括数据的标准化和规范化，以便于后续的数据分析和查询。
4. 数据加载：数据加载是指将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以采用批量加载或实时加载的方式。
批量加载是指将一批数据一次性加载到数据仓库中，而实时加载是指将数据实时地加载到数据仓库中，以保持数据的及时性。
5. 数据存储：数据存储是指数据仓库中存储数据的部分。
数据存储一般采用多维数据库或关系数据库来存储数据。
多维数据库适用于存储多维数据，如OLAP（联机分析处理）数据，而关系数据库适用于存储结构化数据，如事务数据。
6. 数据访问：数据访问是指用户通过查询和分析工具来访问和分析数据仓库中的数据。
数据访问可以通过SQL查询、OLAP查询、报表和可视化工具等方式进行。
数据访问还可以通过数据挖掘和数据分析来发现隐藏在数据中的模式和规律。
数据仓库的基本架构可以根据具体的需求和技术选择进行调整和扩展。
例如，可以在数据抽取和数据加载过程中引入ETL（抽取、转换、加载）工具来简化和自动化数据处理的流程。
同时，还可以引入数据治理和数据质量管理来确保数据的准确性和完整性。
大数据整体架构
引言概述：大数据整体架构是指在数据采集、存储、处理和分析的过程中，所采用的系统设计和组织结构。
本文将探讨大数据整体架构的五个关键点，包括数据采集与清洗、数据存储与管理、数据处理与分析、数据访问与共享、以及数据安全与隐私保护。
正文内容：一、数据采集与清洗1.采集来源的多样性：从数据库、互联网、传感器等不同来源收集数据。
2.数据质量的保障：通过数据清洗和预处理，降低数据中的噪声和错误。
3.实时数据处理：采用流式数据处理技术，能够对数据进行实时处理和反应。
二、数据存储与管理1.分布式存储系统：采用分布式文件系统或分布式数据库来存储海量数据。
2.数据库选择与优化：选择适合场景的数据库，并进行索引优化和分区管理。
3.数据备份与恢复：实施数据备份策略和周期性恢复实验，保障数据安全。
三、数据处理与分析1.分布式数据处理框架：采用Hadoop、Spark等分布式计算框架，进行并行计算。
2.数据挖掘与机器学习：利用数据挖掘和机器学习算法，发现数据中隐藏的模式和规律。
3.实时数据分析：采用实时计算引擎，能够对实时数据进行快速分析和决策。
四、数据访问与共享1.数据集成与交换：通过ETL工具和Web服务，实现不同系统间数据的集成和交换。
2.数据可视化与报表：利用可视化工具和报表系统，将数据转化为易读的图表和报表。
3.开放数据接口：提供API和数据开放平台，使得外部系统能够访问和共享数据。
五、数据安全与隐私保护1.数据加密技术：对敏感数据进行加密存储和传输，确保数据的机密性和完整性。
2.访问控制与权限管理：设定精细的访问权限，限制数据的访问和修改。
3.数据隐私保护：采用数据脱敏和匿名化技术，保护用户的隐私信息。
总结：大数据整体架构是实现大数据处理与分析的关键要素，通过数据采集与清洗、数据存储与管理、数据处理与分析、数据访问与共享以及数据安全与隐私保护五个关键点的阐述，可以确保大数据系统的高效运行和数据质量的保障。
在未来的大数据时代中，不断优化和演进的大数据整体架构将成为数据驱动决策和创新的基石。
什么是BI
什么是BI?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基础信息化系统。
例如我们常说的CRM、ERP、OA等（图二pic2.jpg）。
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。
有一个术语：OLTP（On line Transaction Process）在线事务处理，指的就是这类系统。
OLTP的系统运行了一段时间以后，必然的结果就是：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，没有人会去拿放大镜分析数据库服务器硬盘上的磁轨。
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，成为了近年来非常受关注的话题。
这就是商业智能主要解决的问题。
我们可以这样理解：商业智能（Business Intelligence）是一种解决方案，它从OLTP业务系统中抽取历史数据、进行分析、挖掘，从中提取出业务人员可以理解的信息，此后，把这些信息提供给业务人员，辅助决策。
我与很多朋友讨论时提及“商业智能”这个术语，很多朋友没有听说过。
但是，当我说起“数据整合、数据分析、决策支持”时，大家就都很有感触地找到共同话题了。
实际上，商业智能就是数据整合、数据分析、决策支持的总称：Business Intelligence = Data à Information商业智能= 数据à 信息二、BI的三个层面不管你是否听说过商业智能这个术语，实际上，你已经用过它了。
而且已经用了很久了。
我们刚才提过，数据库中存在的是数据，对于业务人员来说，只是一些无法看懂的天书，没有人会去拿放大镜分析数据库服务器硬盘上的磁轨。
他们需要的是信息。
那么，我们以前如何解决这个矛盾的呢？大部分的答案是报表系统。
基于大数据的数据分析系统架构
基于大数据的数据分析系统架构一、引言随着大数据时代的到来，数据分析在各行各业中的重要性日益凸显。
为了有效地利用和分析大数据，构建一个高效可靠的数据分析系统架构至关重要。
本文将介绍一种基于大数据的数据分析系统架构，旨在满足数据分析的需求，提高数据处理和分析的效率。
二、系统架构概述该系统架构采用了分布式计算和存储技术，以应对大数据量和高并发的需求。
主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析四个模块。
1. 数据采集模块数据采集模块负责从各种数据源中采集数据，并将其转化为可处理的格式。
该模块可以支持多种数据源，如数据库、日志文件、传感器等。
数据采集模块还可以进行数据清洗和预处理，以提高数据质量和减少噪声。
2. 数据存储模块数据存储模块负责将采集到的数据进行存储和管理。
该模块采用分布式文件系统（如Hadoop HDFS）或者分布式数据库（如Apache Cassandra）来存储数据。
分布式存储系统可以提供高可靠性和可扩展性，以应对大规模数据的存储需求。
3. 数据处理模块数据处理模块负责对存储在数据存储模块中的数据进行处理和计算。
该模块采用分布式计算框架（如Apache Spark）来实现数据的并行处理。
数据处理模块可以进行各种类型的计算任务，如数据聚合、数据清洗、数据转换等。
4. 数据分析模块数据分析模块负责对处理后的数据进行分析和挖掘。
该模块可以采用各种数据分析算法和技术，如机器学习、数据挖掘和统计分析等。
数据分析模块可以根据用户需求生成可视化报告和分析结果，以匡助用户做出决策。
三、系统架构详述1. 数据采集模块数据采集模块可以采用多种方式来采集数据，如使用API接口、爬虫技术或者传感器设备等。
采集到的数据可以经过清洗和预处理，以去除无效数据和噪声。
数据采集模块可以通过分布式消息队列（如Apache Kafka）来实现数据的实时传输和异步处理。
2. 数据存储模块数据存储模块采用分布式文件系统或者分布式数据库来存储数据。
软考中项笔记
第一章1、信息的本体论和认识论本体论信息就是纯客观性、最基本的概念认识论信息考虑了主题因素两者可以互相转化，转化的条件就是是否引入主体因素事物的运动状态和状态变化方式的自我表述2、国家信息化体系6要素1信息技术应用，六要素的龙头，国家信息化建设的主阵地2信息资源的开发利用是国家信息化的核心任务，是国家信息化建设取得实效的关键，也是薄弱环节，信息资源、材料资源，能源，三种。
无限的可再生可共享的3信息网络，是信息技术应用的基础。
电信网、广播电视网、计算机网，三网融合4信息技术和产业，是我国进行信息化建设的基础5信息化人才，是国家信息化的成本之本，对其他各要素的发展速度和质量有着决定性的影响，是信息化建设的关键6信息化政策法规和标准规范，用于规范和协调各要素之间的关系，是国家信息化快速、持续、有序、健康发展的根本保障3、电子政务，政府部门内部的办公自动化、管理信息化、决策科学化，政府与社会各界之间的G2G，G2B G2C，G是政府，B是企业，C是个人，淘宝C2C，天猫B2C，政府办证G2C4、电子政府建设的指导原则1同意规划、加强领导2需求主导、突出重点3整合资源、拉动产业4统一标准、保障安全5,12金工程6、过敏经济信息化的基础是企业信息化，企业信息化是劳动工具的进步7、企业信息化的结构1产品（服务）层2作业层3管理层4决策层8、两化融合，工业化和信息化9推进企业信息化的指导思想：政府推动，统筹规划，企业行为，政策支持，分步实施原则：效益原则，一把手原则，中长期与远期建设相结合，规范化和标准化原则，以人为本原则10、60年代MRP，物料需求计划，借助先进的计算机技术和管理软件进行物料需求量的计算，与传统的手工方式相比，计算的时间大大缩短，计算的精度也相应得到大幅度提高。
11、70年代闭环mrp，用派工单控制加工的优先级，采购单控制采购的优先级，基本目标是满足客户和市场的需求。
其能力计划通常是用报表的形式直方图向计划人员报告，不能进行能力负荷的自动平衡，要人工完成。
很详细的系统架构图-强烈推荐
很详细的系统架构图-强烈推荐说明应用数据层是整个应用系统的核心层级，包括了数据采集、数据处理、数据存储、数据分析等多个方面。
在这个层级中，我们需要建立全面的数据采集模板，通过有效的资源审核和分析处理，将数据存储到数据交换平台中，最终实现数据的全面共享和管理。
应用服务层说明应用服务层是整个应用系统的重要层级，主要包括了应用的开发、部署、运行和管理等多个方面。
通过SOA面向服务管理架构模式，实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护，从而为用户提供高效、稳定、安全的应用服务。
应用接口层说明应用接口层是整个应用系统的连接层级，主要负责应用系统与外部系统之间的数据交换和共享。
通过全面的接口管理体系，实现对外部系统的有效接入和数据共享，从而实现多个系统之间的无缝对接和数据的高效传输。
应用展现层说明应用展现层是整个应用系统的外部展示层级，主要负责将数据和应用服务展现给用户。
通过内外网门户对外进行发布，实现局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众的数据查询和应用服务使用，从而提升整体应用服务质量。
综上，我们通过有效的应用层级划分，全面展现了整个应用系统的设计思路和架构图。
有效的应用数据层设计规划对于实现全面资源共享平台的建设至关重要。
数据资源被划分为基础的结构型资源和非结构型资源，通过基础内容管理平台对非结构型资源进行管理和维护，而结构型数据则被分类为政务公开资源库、办公资源库、业务经办资源库、分析决策资源库、内部管理资源库以及公共服务资源库。
通过元数据管理规范的建立，实现资源的合理有效共享机制。
应用支撑层是整个应用系统建设的基础保障，通过面向服务体系架构的设计和企业级总线服务实现相关引用组件的整合和管理，各个应用系统可以快速搭建相关功能模块。
应用支撑层的建设是整体架构设计的核心部分，对于本次项目的顺利搭建和今后信息化发展至关重要。
应用管理层有效地承接了原有应用系统分类标准，并通过多维的应用资源分类方法和管理模式实现应用系统的分类和操作管理。
大数据系统架构概述
大数据系统架构概述大数据系统架构是指为了应对海量数据处理和分析需求而设计的系统架构。
随着互联网技术和移动互联网的快速发展，大数据成为了一种重要的资源和工具，能够帮助企业和组织发现隐藏在数据背后的价值和机会。
大数据系统架构的设计需要考虑数据的采集、存储、处理和分析的全流程，以及系统的可伸缩性、容错性和性能等方面的要求。
数据采集是指从各种数据源中收集数据的过程。
数据源可以包括传感器、日志文件、数据库、社交媒体等。
数据采集涉及到数据的抽取、转换和加载等过程。
常用的技术包括ETL（Extract, Transform, Load）工具、消息队列和API接口等。
数据存储是指将采集到的数据进行持久化存储的过程。
数据存储的方式可以包括关系型数据库、分布式文件系统、NoSQL数据库等。
根据数据的特性和处理需求，选择适合的存储方式是至关重要的。
常用的技术包括HDFS（Hadoop Distributed File System）、HBase、MongoDB等。
数据处理是指对存储在大数据系统中的数据进行处理和计算的过程。
数据处理可以分为批处理和流式处理两种方式。
批处理适用于对大量历史数据进行分析和计算，常用的技术包括Hadoop的MapReduce框架、Spark 等。
流式处理适用于对实时数据进行实时分析，常用的技术包括Storm、Flink等。
数据分析是指对处理后的数据进行挖掘和分析的过程。
数据分析可以包括数据挖掘、统计分析、机器学习等技术。
数据分析的目标是从海量数据中发现隐藏的模式、规律和趋势，提供对业务的洞察和决策支持。
常用的技术包括Hadoop的机器学习库、Python的数据分析工具等。
除了以上几个模块，大数据系统架构还需要考虑系统的可伸缩性、容错性和性能等方面的要求。
可伸缩性是指系统能够根据需求不断扩展和缩小规模。
容错性是指系统在面对硬件故障、网络故障和软件错误等异常情况时，能够保持正常运行。
性能是指系统能够在充分利用资源的情况下，处理和分析海量数据的能力。
2.Smartbi 3.0 技术架构
思迈特商业智能数据分析软件Smartbi 3.0技术架构广州思迈特软件有限公司Smart Software CO.,Ltd.目录Smartbi技术架构 (3)应用架构 (3)总体技术架构 (4)SDK技术体系 (5)多维引擎体系架构 (6)Smartbi技术架构应用架构图：Smartbi应用系统架构●业务数据层：底层数据源，可以是多个业务系统的原始数据；●元数据层：统一数据仓库，汇总底层各应用系统的业务数据，屏蔽各系统数据之间的差异，形成统一的元数据平台，面向BI工具提供统一的数据支撑服务；●BI工具层：基于统一的数据仓库，实现数据挖掘、数据分析、数据展现、数据预警等功能，提供统一的工具服务平台，形成多个应用系统；●用户展现层：面向普通员工、统计人员、管理层、决策层等不同的用户角色，提供不同的展现方式及个性化服务。
●Smartbi产品位于BI工具层，提供了灵活查询、业务报表、仪表盘、多维分析、移动应用、分析报告、自助分析、数据采集和数据挖掘等工具，构建出高层的应用系统。
总体技术架构图：Smartbi技术架构●数据层：支持标准的数据库规范，通过JDBC、XMLA、JAPI与底层数据库交互，支持各种关系数据库、多维数据库。
●服务层（逻辑层）：提供系统管理、数据分析等服务引擎，并形成仪表盘、灵活查询、业务报表、多维分析等、移动展现平台等多个系统模块，并通过服务总线、API接口对第三方系统提供服务支持。
●前端展现系统、第三方系统集成：包括系统内的门户、浏览环境、定制环境，以及通过Web Service、Server API方式调用的第三方系统集成。
SDK技术体系图：Smartbi SDK技术体系●Core Services层：系统内部的服务，是系统功能的直接体现，不直接对外。
●In-Process API层：是对内核服务的封装，供Smartbi内部服务之间互相访问；该层API以Java接口提供，当第三方程序和Smartbi打包到一起，可以直接使用此层接口。
各种系统架构图与详细说明
各种系统架构图与详细说明设计应用数据层是整个应用系统的核心，包括数据采集、存储、处理和管理等，通过有效的数据管理和处理，实现数据的高效共享和利用。
应用服务层设计应用服务层是整个应用系统的服务提供者，包括应用功能模块、接口管理、服务管理等，通过有效的服务管理和提供，实现应用系统的高效运行和应用服务的优化。
应用展现层设计应用展现层是整个应用系统的用户界面，包括门户网站、移动客户端等，通过优化用户界面和交互体验，提高应用系统的用户满意度和使用效率。
应用管理层设计应用管理层是整个应用系统的管理控制中心，包括系统监控、日志管理、权限管理等，通过有效的管理和控制，保证应用系统的稳定性和安全性。
综上，通过对整体应用系统架构的设计和划分，可以有效地实现应用系统的高效运行和资源共享，提升整体应用服务质量和用户满意度。
有效的应用数据层设计是本次项目建设的关键，因为它是整个项目数据资源的保障。
我们将数据资源分为基础的结构型资源和非结构型资源，并通过基础内容管理平台对非结构性资源进行管理和维护，以供用户有效查询浏览。
对于结构型数据，我们进行了有效的分类，建立了完善的元数据管理规范，从而更加合理有效地实现资源的共享机制。
应用支撑层是整体应用系统建设的基础保障，我们进行了相关面向服务体系架构的设计，通过统一的企业级总线服务实现相关引用组件，包括工作流、表单、统一管理和资源共享等应用组件，进行有效的整合和管理。
通过建立应用支撑层，各个应用系统可以基于基础支撑组件的应用，快速搭建相关功能模块，实现整体架构设计的核心部分，为今后区劳动局信息化的发展奠定基础。
应用管理层是实际应用系统的建设层，通过应用支撑层相关整合机制的建立，我们将实现应用管理层相关应用系统的有效整合，通过统一化的管理体系，全面提升我局应用系统管理效率，提高服务质量。
我们将全面传承原有应用分类标准规范的基础上实现有效的多维的应用资源分类方法，按照业务将应用系统进行划分，包括劳动管理和保险管理等。
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多维数据库的概念并不复杂，（图四：pic4.jpg）举一个例子：我们想描述2003年4月份可乐在北部地区销售额10万元时，牵扯到几个角度：时间、产品、地区。
这些叫做维度。
至于销售额，叫做度量值。
当然，还有成本、利润等。
这样一个模型，可以用一个三维的立方体来描述，每个维度分别代表了时间、产品和地区，立方体上的单元代表了度量值。
进一步，维度可以分为不同的层次，因此这个模型也可以回答诸如“2003年第一季度日用品在南方的销售情况”等。
扩展一下我们的想象，除了时间、产品和地区，我们还可以有很多维度，例如客户的性别、职业、销售部门、促销方式等等。
实际上，使用中的多维数据库可能是一个8维或者15维的立方体。
虽然结构上15维的立方体很复杂，但是概念上非常简单，不是吗？
数据分析系统的总体架构分为四个部分：源系统、数据仓库、多维数据库、客户端（图五：pic5.jpg）
* 源系统：包括现有的所有OLTP系统，搭建BI系统并不需要您更改现有系统。
* 数据仓库：数据大集中，通过数据抽取，把数据从源系统源源不断地抽取出来，可能每天一次，或者每3个小时一次，当然是自动的。
数据仓库依然建立在关系型数据库上，往往符合叫做“星型结构”的模型。
* 多维数据库：数据仓库的数据经过多维建模，形成了立方体结构，每一个立方体描述了一个业务主题，例如销售、库存或者财务。
* 客户端：好的客户端软件可以把多维立方体中的信息丰富多彩地展现给用户。
实际案例：在下面的案例中，我们利用Oracle 9i搭建了数据仓库，Microsoft Analysis Service 2005搭建了多维数据库，ProClarity 6.1 做为客户端分析软件。
分解树好象一个组织图。
当它被展开时，通过在选定条目的重复下钻，分解树展示了您想获得的整个路径。
此外，您还可以在较低级别选择一个条目并创建一个含有更加详细信息的新的分解树。
分解树在回答以下问题时很有效：
* 在指定的产品组内，哪种产品有最高的销售额？
* 在特定的产品种类内，各种产品间的销售额分布如何？
* 哪个销售人员完成了最高百分比的销售额？
在图六（pic6.jpg）中，可以对2001年个季度的销售额和所占百分比一目了然。
任意一层分解树都可以根据不同维度随意展开，在该分解树中，在大区这一层是按国家展开，在国家这一层是按产品分类展开。
投影图使用散点图的格式，显示2个或3个度量值之间的关系。
数据点的集中预示两个变量之间存在强的相关关系，而稀疏分布的数据点可能显示不明显的关系。
投影图很适合分析大量的数据。
在显示因果关系方面有明显效果，比如例外的数据点就可以考虑进一步研究，因为它们落在“正常”的点群范围之外。
在图七中（pic7.jpg）各色各样的数据点代表不同产品，可以看出网络设备集中于右下区域
（低销售额、高毛利率）PC机集中于左上区域（高销售额、低毛利率），从而使您对公司的产品利润分布运筹帷幄。
当您乘坐飞机俯瞰大地的时候，就会看到面积不一、颜色各异的农田星罗棋布，鸟瞰图由此而来。
鸟瞰图显示两个数量或属性的相对大小。
使用大小和颜色作为指示器，把它们应用于您的查询所选择的成员时，您可以快速评估数据。
鸟瞰图可以迅速回答以下问题：
* 性能比如通过“PC机在哪个国家的销售额最大（最大面积）？”这样的问题来评价销售状况的表现”
* 机会比如通过“为什么PC机在中国具有最大的销售额？”这样的问题来发现改进的机会
* 例外比如通过“为什么在澳大利亚这样的发达国家销售额反而小？”来发现例外。
在图八（pic8.jpg）中大小代表销售额，颜色代表毛利率，您只需看一眼，就可以得到如下认识：商用PC机的销售额是最高的，但毛利率却不是最高的。