什么是大數(shù)據(jù)bi？在考慮存儲和查詢管理時，大數(shù)據(jù)由于其復(fù)雜性，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)完全不同；正因?yàn)槿绱?，分析?shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)分析軟件的供應(yīng)商不得不加緊努力，幫助公司處理大數(shù)據(jù)問題。大數(shù)據(jù)BI是一個可以處理和分析大數(shù)據(jù)的BI軟件，與傳統(tǒng)BI軟件不同，大數(shù)據(jù)BI可以完成TB級數(shù)據(jù)的實(shí)時分析。

傳統(tǒng)BI在分析大數(shù)據(jù)的過程中，傳統(tǒng)BI的做法是IT人員根據(jù)分析需求提前建模(并制作二級表或立方體)，提前匯總數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)人員在前端查看分析結(jié)果報(bào)告。這種做法很成熟，持續(xù)了很多年，但也存在一些問題。業(yè)務(wù)人員查看的報(bào)表是相對靜態(tài)的，分析維度和度量的計(jì)算方法在建模時已經(jīng)預(yù)先設(shè)置好，不可更改。例如，如果它被設(shè)置為sum或average，如果您想將其更改為variance，則必須返回并修改模型。

出現(xiàn)這些問題的本質(zhì)原因是之前的技術(shù)框架對海量數(shù)據(jù)的計(jì)算能力不足，需要通過建模、二次表、立方體等方式提前匯總數(shù)據(jù)。敏捷BI隨著技術(shù)的發(fā)展和演進(jìn)，BI領(lǐng)域迎來了新一代敏捷BI的革新。以BI工具FineBI為例:基于大數(shù)據(jù)的處理技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對TBPB級數(shù)據(jù)的秒級響應(yīng)。敏捷BI的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)是起點(diǎn)，不是終點(diǎn)?？吹綌?shù)據(jù)，可以互動分析，深入挖掘，發(fā)現(xiàn)問題，找到答案。

大數(shù)據(jù)的核心是云技術(shù)和BI。人們經(jīng)常誤解大數(shù)據(jù)和云計(jì)算之間的關(guān)系。而且會把它們混在一起，用一句話來解釋:云計(jì)算是硬件資源的虛擬化；大數(shù)據(jù)是對海量數(shù)據(jù)的高效處理。如果做一個更形象的解釋，云計(jì)算相當(dāng)于我們的電腦和操作系統(tǒng)，將大量的硬件資源虛擬化，然后分配使用；大數(shù)據(jù)相當(dāng)于一個海量數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)庫”。整體來看，未來的趨勢是云計(jì)算作為底層的計(jì)算資源，支持上層的大數(shù)據(jù)處理，大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢是實(shí)時交互查詢效率和分析能力。目前的大數(shù)據(jù)處理一直在向類似于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫體驗(yàn)的方向發(fā)展。

類型的復(fù)雜性和海量性由數(shù)據(jù)存儲層解決，快速性和及時性的要求由數(shù)據(jù)處理層解決，數(shù)值由數(shù)據(jù)分析層解決。數(shù)據(jù)首先要通過存儲層進(jìn)行存儲，然后根據(jù)數(shù)據(jù)需求和目標(biāo)建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)分析指標(biāo)體系，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，產(chǎn)生價(jià)值。中間及時性是由中間數(shù)據(jù)處理層提供的強(qiáng)大的并行計(jì)算和分布式計(jì)算能力來完成的。

問題1:大數(shù)據(jù)能做什么？如果說砍樹是一種職業(yè)，那么你手中的斧頭就是大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)是一個覆蓋政商領(lǐng)域的超大型平臺?？梢岳么髷?shù)據(jù)，針對自己關(guān)心的領(lǐng)域的長短點(diǎn)，快速準(zhǔn)確的得出預(yù)判和升華的概念。你可以通過數(shù)據(jù)預(yù)測未來，掌握了行業(yè)的未來就能賺錢。問題二:大數(shù)據(jù)能做什么？用途太多了。第一，精準(zhǔn)定制。主要針對供需雙方，獲取需求方的個性化需求，幫助供應(yīng)商設(shè)定定位目標(biāo)，然后根據(jù)需求提出* * *產(chǎn)品，最終實(shí)現(xiàn)供需雙方的最佳匹配。