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如何实现云计算 BI

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发表于 2014-12-6 19:04:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 mavisfine 于 2014-12-24 21:41 编辑

云——原本我们对它很熟悉——天空中漂浮着的,形状千变万化的自然景观。
但随着科技信息化的发展,为云赋予了一个全新的含义,一时间IT行业风起“云”涌,各种云产品争相问世:云杀毒、云输入法、云电视等等……

那么这个新时代的云究竟是什么呢?
云是一种计算技术,“云计算”是分布式处理、并行处理和网格计算的发展,或者说是这些计算机科学概念的商业实现。
而我们把这种技术称为云,是因为它具有云的概然性、弥漫性、同时性,以此提倡无所不在的计算。

云计算诞生的背景,正是由于无处不在的数据堆积,传统的数据分析处理工具已经难以负荷越来越大量级的数据。实时处理这些数据的能力已成为大数据时代企业的重要挑战之一。

大家都很清楚,如果是单纯的数据,其本身是没有多大价值的,就像矿石只有被挖掘打磨才会变成耀眼的钻石,数据只有被恰当的工具挖掘出其中蕴含的知识,才能转而为企业带来价值增值。

《战略与经营》杂志特约编辑尼古拉斯·卡尔曾说过:“如今电脑技术已经高度普及,但是战略性地利用技术的才能和智慧才能有效地获取、分析和应用信息以获取更大的利润和更快的发展。基于此,BI(商务智能)从没落贵族转变为崛起新秀,成为释放大数据价值的最佳数据分析工具。”

背景说完了,进入正题,企业如何实现云BI呢?云BI的实现和传统BI有什么区别吗?

其实大致原理一样的,传统BI处理的数据存储在服务器中的数据库里。而云BI则是针对云中存储的数据,划分主题,新建分析。通过云商业智能平台,可以将原本分散的数据进行搜集、整合、清理和诊断,再通过一定的分析操作(过滤,钻取,联动等)挖掘出数据中的信息和知识,为管理者提供决策支持。

云BI的分析过程也和传统BI一样:概括说来就三步:

1、数据的处理:建立数据仓库,从多个信息系统中取数,并且保证其正确性,然后进行ETL转换,合并到一个企业级的数据仓库里,得到企业数据的一个全局视图。

2、OLAP分析(联机处理分析):在数据仓库的基础上,对商业问题进行建模和数据进行多维分析,令决策人员和高层管理能从多维角度准确掌控企业的经营状况和了解不同数据之间的相关关系,以便制定正确的决策。

3、知识的展现:将查询报表、统计分析、多维联机分析和数据发掘的结论展现企业管理者和决策者的面前。而随着管理者对知识的不断积累和更新,会进一步将知识转化为企业管理者的智慧。

大数据时代,云技术是数据处理的大势所趋。正如文章的开头所说,大数据就是未经打磨的矿石,只有被恰当的工具挖掘出其中蕴含的知识,才会变成耀眼的钻石,才能转而为企业带来价值增值。而这个工具,就是BI。

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