第一步是數(shù)據(jù)集成，集成多源多類型數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。目前sailsoft報(bào)表FineReport作為數(shù)據(jù)處理工具，SQLServer作為數(shù)據(jù)repository storage平臺(tái)，集成了信息中心常用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，常用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。第二步是抓取、處理、分析數(shù)據(jù)并自動(dòng)生成一系列產(chǎn)品報(bào)告，達(dá)到解放生產(chǎn)力的目的。將業(yè)務(wù)人員從收集、整理、加工的體力勞動(dòng)中解放出來(lái)，集中精力進(jìn)行深入的市場(chǎng)分析研究和模型建立。

呵呵，對(duì)，百度統(tǒng)計(jì)和百度指數(shù)，都是免費(fèi)的數(shù)據(jù)Analysis平臺(tái)啊。要想具體一點(diǎn)，只能自己開(kāi)發(fā)了。自己的技術(shù)，自己的數(shù)據(jù)，分析結(jié)果也是自己的。你不會(huì)真的相信通過(guò)其他分析工具得出的結(jié)果。檸檬學(xué)院數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)免費(fèi)提供:Smartbi。作為一款成熟的大型數(shù)據(jù)Analysis平臺(tái)，具有可復(fù)用、動(dòng)靜結(jié)合的獨(dú)特展示效果，使得數(shù)據(jù)在可視化方面靈活強(qiáng)大，動(dòng)靜皆宜，也為用戶提供了無(wú)限的應(yīng)用能力和想象空間。

在數(shù)據(jù)迅速積累的今天，企業(yè)管理者面臨的第一個(gè)困難是數(shù)據(jù)的金額過(guò)大和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系過(guò)于復(fù)雜，不僅不能迅速發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中的問(wèn)題，還可能誤導(dǎo)管理決策者，給企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)帶來(lái)負(fù)面影響。那么，如何才能快速發(fā)現(xiàn)并解決生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)問(wèn)題呢？恐怕我們必須使用數(shù)據(jù)可視化工具。數(shù)據(jù)可視化工具，表面上看只是一個(gè)可視化呈現(xiàn)復(fù)雜數(shù)據(jù)的工具，但實(shí)際上，數(shù)據(jù)可視化工具已經(jīng)演變成了一個(gè)可以快速分析和深度挖掘海量數(shù)據(jù)的工具，而且只需幾秒鐘就能做到直觀易懂。

目前常用的解決方案有以下幾類:1。Hadoop。Hadoop是一個(gè)可以分發(fā)大量數(shù)據(jù)的軟件框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效和可擴(kuò)展的方式處理的。另外，Hadoop依賴于社區(qū)服務(wù)器，所以成本相對(duì)較低，任何人都可以使用。第二，HPCC。HPCC，高性能計(jì)算和通信的縮寫(xiě)。

第三，風(fēng)暴。Storm是一個(gè)免費(fèi)的開(kāi)源軟件，一個(gè)分布式和容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm可以非?？煽康靥幚砭薮蟮臄?shù)據(jù) stream，用于處理Hadoop 數(shù)據(jù)的批處理。Storm支持許多編程語(yǔ)言，使用起來(lái)非常有趣。Storm是來(lái)自Twitter的開(kāi)源。第四，ApacheDrill。

介紹幾個(gè)代表數(shù)據(jù)Analysis平臺(tái):1。ClouderaCloudera提供了一個(gè)可擴(kuò)展的、靈活的、集成的平臺(tái)，可以用來(lái)方便地管理您企業(yè)的快速增長(zhǎng)。ClouderaManager是一個(gè)復(fù)雜的應(yīng)用程序，用于部署、管理、監(jiān)控CDH部署和診斷問(wèn)題。ClouderaManager提供了AdminConsole，這是一個(gè)基于web的用戶界面，對(duì)于您的企業(yè)來(lái)說(shuō)簡(jiǎn)單而直接。它還包括ClouderaManagerAPI，可用于獲取集群健康信息和指標(biāo)以及配置ClouderaManager。

1。明確數(shù)據(jù)指標(biāo)首先我們要明白這些數(shù)據(jù)是怎么來(lái)的，為什么。如果連這點(diǎn)都不知道，接下來(lái)的討論或者設(shè)計(jì)就很難展開(kāi)了。數(shù)據(jù)是做好圖表設(shè)計(jì)的前提。無(wú)疑，一連串的數(shù)字對(duì)于設(shè)計(jì)師來(lái)說(shuō)是枯燥的。好在前面的數(shù)據(jù)收集工作已經(jīng)做了，但是作為設(shè)計(jì)師，還是要要求他們給你盡量準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，否則會(huì)導(dǎo)致后面的工作。所以初次接觸數(shù)據(jù)，最好解決以下幾點(diǎn):了解數(shù)據(jù)、指標(biāo)分析數(shù)據(jù)提煉關(guān)鍵信息清晰數(shù)據(jù)關(guān)系與主題2。對(duì)于誰(shuí)，用戶想要什么信息需要明確。同一個(gè)群數(shù)據(jù)在不同的用戶眼中看到的信息是不同的，因?yàn)椴煌慕巧土?chǎng)導(dǎo)致不同的側(cè)重點(diǎn)和立場(chǎng)，不同的人找到不同的信息得出不同的結(jié)論。所以不同用戶在圖表設(shè)計(jì)中強(qiáng)調(diào)的信息和交互方式是不一樣的。

Da 數(shù)據(jù) 平臺(tái)和數(shù)據(jù)收集任何完整的Da數(shù)據(jù)平臺(tái)一般包括以下過(guò)程:數(shù)據(jù)采集_< 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)_ <-1然后為用戶提供解決方案或決策參考。ETL是英文extracttransformload的縮寫(xiě)，數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)中抽取、轉(zhuǎn)換、加載到目的地，然后進(jìn)行處理和分析的過(guò)程。