建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，數(shù)據(jù)的價值越來越受到企業(yè)的重視，并且越來越多的企業(yè)開始使用商業(yè)智能（BI）工具來分析和管理數(shù)據(jù)。在BI流程中，數(shù)據(jù)庫是非常關(guān)鍵的一部分，數(shù)據(jù)庫分層設(shè)計則是構(gòu)建一個更優(yōu)秀的數(shù)據(jù)平臺不可或缺的重要因素。
成都創(chuàng)新互聯(lián)主營西林網(wǎng)站建設(shè)的網(wǎng)絡(luò)公司,主營網(wǎng)站建設(shè)方案,手機APP定制開發(fā),西林h5微信平臺小程序開發(fā)搭建,西林網(wǎng)站營銷推廣歡迎西林等地區(qū)企業(yè)咨詢
什么是數(shù)據(jù)庫分層設(shè)計？
數(shù)據(jù)庫分層設(shè)計是將數(shù)據(jù)庫拆分成多個層次，每個層次可以被單獨管理的一個過程?？梢院唵蔚貙⑵淇醋魇菍?shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)和邏輯分離。通常，數(shù)據(jù)庫分層設(shè)計包括以下三個層次：
之一層：原始數(shù)據(jù)層。這是存儲數(shù)據(jù)的更底層，其主要目的是存儲數(shù)據(jù)，包括原始數(shù)據(jù)、原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)、以及數(shù)據(jù)等。原始數(shù)據(jù)層對數(shù)據(jù)進行存儲和管理。
第二層：數(shù)據(jù)倉庫層。這是生成數(shù)據(jù)倉庫的層次，它負(fù)責(zé)處理原始數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、整合、集中、聚合等操作，將數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與原始數(shù)據(jù)分離出來。數(shù)據(jù)倉庫層對數(shù)據(jù)進行了變革和重構(gòu)。
第三層：報表中心層。這是展現(xiàn)和管理數(shù)據(jù)的層次，其主要目的是向業(yè)務(wù)管理者提供數(shù)據(jù)分析和決策支持服務(wù)。這些數(shù)據(jù)分析和決策支持服務(wù)可以針對特定問題、特定模型和特定領(lǐng)域進行管理。
為什么要設(shè)立數(shù)據(jù)庫分層？
數(shù)據(jù)庫分層設(shè)計的一個主要優(yōu)點就是將數(shù)據(jù)和邏輯分離開來，這樣可以更好地控制數(shù)據(jù)的安全性和使用性。此外，數(shù)據(jù)庫分層設(shè)計還有以下優(yōu)點：
1. 降低維護成本：當(dāng)數(shù)據(jù)庫拆分成多個層次后，可以更清晰地進行組織和管理，這樣可以降低維護成本。
2. 優(yōu)化查詢性能：當(dāng)數(shù)據(jù)倉庫層為各種查詢操作提供了額外的列索引時，查詢性能可以獲得極大的提升，從而幫助業(yè)務(wù)管理者得到更快更精確的查詢結(jié)果。
3. 改善數(shù)據(jù)質(zhì)量：通過分層設(shè)計，可以對數(shù)據(jù)進行控制和優(yōu)化，從而保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的穩(wěn)定性和可靠性。
4. 強化數(shù)據(jù)安全：通過不同的數(shù)據(jù)區(qū)分和安全級別，可以保護不同級別的企業(yè)數(shù)據(jù)不被非法用戶獲取，有助于提高數(shù)據(jù)安全性。
5. 擴展可擴展性：當(dāng)企業(yè)的業(yè)務(wù)規(guī)模擴大時，如果數(shù)據(jù)庫沒有分層設(shè)計，那么可能需要對數(shù)據(jù)庫進行重新設(shè)計和配置，成本非常高。而有了數(shù)據(jù)庫分層設(shè)計后，可以在各個層次上進行分布式處理等操作，從而擴展數(shù)據(jù)庫的可擴展性。
如何實施數(shù)據(jù)庫分層設(shè)計？
實施數(shù)據(jù)庫分層設(shè)計需要進行以下步驟：
1. 規(guī)劃數(shù)據(jù)庫分層：需要對數(shù)據(jù)進行分類，以便能夠更好地識別和劃分?jǐn)?shù)據(jù)區(qū)域。此外，需要在不同層級之間建立清晰的映射關(guān)系。
2. 創(chuàng)建數(shù)據(jù)模型：為每個層級創(chuàng)建數(shù)據(jù)模型，包括原始數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)倉庫模型。這些數(shù)據(jù)模型可以是關(guān)系型模型，也可以是其他模型。但是，需要確保模型能夠清晰地映射數(shù)據(jù)和模型之間的關(guān)系。
3. 構(gòu)建ETL工具：要進行數(shù)據(jù)清洗，轉(zhuǎn)換和加載（ETL）操作，構(gòu)建ETL工具以幫助實現(xiàn)這些操作。
4. 使用數(shù)據(jù)倉庫后端：使用數(shù)據(jù)倉庫后端工具，例如Oracle或Microsoft SQL Server等數(shù)據(jù)庫管理軟件，來管理數(shù)據(jù)，并使其更易于訪問。
5. 實現(xiàn)報表服務(wù)：設(shè)置報表服務(wù)來報告每個層級的數(shù)據(jù)，并確保報表中的數(shù)據(jù)可用于所有相關(guān)的業(yè)務(wù)應(yīng)用。
數(shù)據(jù)庫分層設(shè)計是構(gòu)建一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)平臺至關(guān)重要的一環(huán)。它將數(shù)據(jù)和邏輯分離開來，有助于降低維護成本，優(yōu)化查詢性能，改善數(shù)據(jù)質(zhì)量，增強數(shù)據(jù)安全性，以及擴展可擴展性。對于企業(yè)而言，實施數(shù)據(jù)庫分層設(shè)計是非常必要和有價值的，能夠幫助企業(yè)更好地掌握數(shù)據(jù)，從而更好地發(fā)揮業(yè)務(wù)價值。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- 銷售部BI數(shù)據(jù)可以展現(xiàn)哪些內(nèi)容？
- 什么是數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)倉庫在哪里保存數(shù)據(jù)。BI項目需要用到哪些技術(shù)
- 國內(nèi)外有哪些比較實用的bi數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)
銷售部BI數(shù)據(jù)可以展現(xiàn)哪些內(nèi)容？
一、
1.數(shù)據(jù)移動 從這里抽取數(shù)據(jù)移動到那里，
2.數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計 join count sum group by 之類的
3.數(shù)據(jù)報表:報表顯示統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)—部署
二、
1.etl和數(shù)據(jù)挖掘,展現(xiàn)
三、
1.能完成我們?nèi)粘５纳虡I(yè)數(shù)據(jù)提取，分析，展現(xiàn)的工作就是BI
四、
1.BI就是對業(yè)務(wù)系統(tǒng)積累下來的數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，BI有專門的技術(shù)（比如多維數(shù)據(jù)庫），可以方便快速的顯示聚合過的數(shù)據(jù)，能在更高的層面上展現(xiàn)信息。BI的數(shù)據(jù)挖掘就是從大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)未知的有用信息或者聯(lián)系。
五、
商業(yè)智能也稱作BI是英文單詞Business Intelligence的縮寫。商業(yè)智能通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策的工具。這里所談的數(shù)據(jù)包括來自企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應(yīng)商等來饑侍自企業(yè)所處行業(yè)和競爭對手的數(shù)據(jù)以及來自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數(shù)據(jù)。而商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策，既可以是操作層的，也可以是戰(zhàn)術(shù)層和戰(zhàn)略層的決策。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，需要利用數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理（OLAP）工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。因此，從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能不是什么新技術(shù)，它只是數(shù)據(jù)倉庫、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的綜合運用。 商業(yè)智能的概念最早在1996年提出。當(dāng)時將商業(yè)智能定義為一類由數(shù)據(jù)倉庫（或數(shù)據(jù)集市）、查詢報表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的技術(shù)及其應(yīng)用。目前，商業(yè)智能通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策的工具。這里所談的數(shù)據(jù)包括來自企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應(yīng)商資料及來自企業(yè)所處行業(yè)和競爭對手的數(shù)據(jù)，以及來自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數(shù)據(jù)。而商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策既可以是操作層的，也可以是戰(zhàn)術(shù)層和戰(zhàn)略層的決策。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，需要利用數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理（OLAP）工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。因此，從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能不是什么新技術(shù)，它只是數(shù)據(jù)倉庫、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的綜合運用。
因此，把商業(yè)智能看成是一種解決方案應(yīng)該比較恰當(dāng)。商業(yè)智能的關(guān)鍵是從許多來自不同的企業(yè)運作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進行清理，以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過抽?。‥xtraction）、轉(zhuǎn)換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合并到一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個全局視圖，在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、 OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變?yōu)檩o助決策的知識），最后將知識呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過程提供支持。
目前，商業(yè)智能產(chǎn)品及解決方案大致可分為數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品、數(shù)據(jù)抽取產(chǎn)品、OLAP產(chǎn)品、展示產(chǎn)品、和集成以上幾種產(chǎn)品的針對某個應(yīng)用的整體解決方案等。
應(yīng)具有的功能
目前，很多廠商活躍在商業(yè)智能（下面稱BI）領(lǐng)域。事實上，能夠滿足用戶需要的BI產(chǎn)品和方案必須建立在穩(wěn)定、整合的平臺之上，該平臺需要提供用戶管理、安全性控制、連接數(shù)據(jù)源以及訪問、分析和共享信息的功能。BI平臺的標(biāo)準(zhǔn)化也非常重爛蘆吵要，因為這關(guān)系到與企業(yè)多種應(yīng)用系統(tǒng)的兼容問題，解決不了兼容問題，BI系統(tǒng)就不能發(fā)揮出應(yīng)有嘩拿效果。這里我們通過對一個實驗室的BI系統(tǒng)模型（我們將其稱為D系統(tǒng)）進行功能解剖，來介紹BI系統(tǒng)。
D系統(tǒng)是一個面向終端使用者，直接訪問業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，能夠使管理者從各個角度出發(fā)分析利用商業(yè)數(shù)據(jù)，及時地掌握組織的運營現(xiàn)狀，作出科學(xué)的經(jīng)營決策的系統(tǒng)。D系統(tǒng)可實現(xiàn)從簡單的標(biāo)準(zhǔn)報表瀏覽到高級的數(shù)據(jù)分析，滿足組織內(nèi)部人員的需求。D系統(tǒng)涵蓋了常規(guī)意義上商業(yè)智能（BI）系統(tǒng)的功能，主要構(gòu)架包括以下幾個方面。
讀取數(shù)據(jù)
D系統(tǒng)可讀取多種格式（如Excel、Access、以Tab分割的txt和固定長的txt等）的文件，同時可讀取關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 (對應(yīng)ODBC)中的數(shù)據(jù)。在讀取文本和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，D系統(tǒng)還可以完成：
連接文本 把2個CSV文件中的共同項目作為鍵（Key），將所需的數(shù)據(jù)合并到一個文件，這樣可以象操作數(shù)據(jù)庫一樣方便，但無須用戶編程即可實現(xiàn)。
設(shè)置項目類型 作為數(shù)據(jù)的項目類型，除按鈕(button)（文字項目）、數(shù)值項目以外，還可以設(shè)置日期表示形式的日期數(shù)據(jù)項目、多媒體項目和不需要生成按鈕但在列表顯示中能夠瀏覽的參照項目。
期間設(shè)置 日期項目數(shù)據(jù)可以根據(jù)年度或季度等組合后生成新??下午或時間帶等組合后生成新的時間項目。
設(shè)置等級 對于數(shù)值項目，可以任意設(shè)置等級，生成與之相對應(yīng)的按鈕。例如，可以生成與年齡項目中的20歲年齡段、30歲年齡段的等級相對應(yīng)的按鈕。
分析功能
關(guān)聯(lián)/限定 關(guān)聯(lián)分析主要用于發(fā)現(xiàn)不同事件之間的關(guān)聯(lián)性，即一個事件發(fā)生的同時，另一個事件也經(jīng)常發(fā)生。關(guān)聯(lián)分析的重點在于快速發(fā)現(xiàn)那些有實用價值的關(guān)聯(lián)發(fā)生的事件。其主要依據(jù)是，事件發(fā)生的概率和條件概率應(yīng)該符合一定的統(tǒng)計意義。D系統(tǒng)把這種關(guān)聯(lián)的分析設(shè)計成按鈕的形式，通過選擇有/無關(guān)聯(lián)，同時/相反的關(guān)聯(lián)。對于結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，以客戶的購買習(xí)慣數(shù)據(jù)為例，利用D系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)分析，可以發(fā)現(xiàn)客戶的關(guān)聯(lián)購買需要。例如，一個開設(shè)儲蓄賬戶的客戶很可能同時進行債券交易和股票交易。利用這種知識可以采取積極的營銷策略，擴展客戶購買的產(chǎn)品范圍，吸引更多的客戶。
顯示數(shù)值比例/指示顯示順序 D系統(tǒng)可使數(shù)值項目的數(shù)據(jù)之間的比例關(guān)系通過按鈕的大小來呈現(xiàn)，并顯示其構(gòu)成比，還可以改變數(shù)值項目數(shù)據(jù)的排列順序等。選擇按鈕后，動態(tài)顯示不斷發(fā)生變化。這樣能夠獲得直觀的數(shù)據(jù)比較效果，并能夠凸顯差異，便于深入分析現(xiàn)象背后的本質(zhì)。
監(jiān)視功能 預(yù)先設(shè)置條件，使符合條件的按鈕顯示報警（紅）、注意（黃）信號，使問題所在一目了然。比如說：上季度營業(yè)額少于100萬元的店警告（黃色標(biāo)出），少于50萬元的報警（紅色標(biāo)出）。執(zhí)行后，D系統(tǒng)就把以店名命名的按鈕用相應(yīng)的顏色表示出來。
按鈕增值功能 可將多個按鈕組合，形成新的按鈕。比如：把【4月】、【5月】、【6月】三個按鈕組合后得到新的按鈕【第2季度】。
記錄選擇功能 從大量數(shù)據(jù)中選擇按鈕，取出必要的數(shù)據(jù)。挑出來的數(shù)據(jù)可重新構(gòu)成同樣的操作環(huán)境。這樣用戶可以把精力集中在所關(guān)心的數(shù)據(jù)上。
多媒體情報表示功能 由數(shù)碼相機拍攝的照片或影像文件、通過掃描儀輸入的圖形等多媒體文件、文字處理或者電子表格軟件做成的報告書、HTML等標(biāo)準(zhǔn)形式保存的文件等，可以通過按鈕進行查找。
分割按鈕功能 在分割特定按鈕類的情況下，只需切換被分割的個別按鈕，便可連接不斷實行已登錄過的定型處理。
程序調(diào)用功能 把通過按鈕查找抽取出的數(shù)據(jù)，傳給其他的軟件或用戶原有的程序，并執(zhí)行這些程序。
查找按鈕名稱功能 通過按鈕名查找按鈕，可以指定精確和模糊兩種查找方法。另外，其他的按鈕類也可以對查找結(jié)果相關(guān)的數(shù)據(jù)進行限定。
BI是商務(wù)智能的簡稱，今天主要介紹BI數(shù)據(jù)分析部分。 可以大概總結(jié)為 ：用數(shù)據(jù)的手段， 使得業(yè)務(wù)做的更好。
工作主要包括： 數(shù)據(jù)報表、余蠢臨時查詢、數(shù)據(jù)分析（探索性研究、問題診斷、業(yè)務(wù)預(yù)測、業(yè)務(wù)建議、效果評估）、特定數(shù)據(jù)方法
數(shù)據(jù)報表： 主要為數(shù)據(jù)監(jiān)控用
核心在于：提煉抽象業(yè)務(wù)的邏輯關(guān)系， 固化成KPI和過程指標(biāo)體系， 使得這些指標(biāo)可以準(zhǔn)確、真實、及時甚至提前反映出業(yè)務(wù)的好壞，使得業(yè)務(wù)人員有的放矢。
難點：1、要從業(yè)務(wù)人員紛繁的需求中提煉出共性；
2、 整理出業(yè)務(wù)的核心邏輯（例如app推廣的邏輯在于：新激活－新激活購買轉(zhuǎn)化－每日購買表現(xiàn)；新激活－新激活到二次訪問－留存-DAU 等等）；純毀衡
3、舉一反三，通過了解業(yè)務(wù)， 腦補業(yè)務(wù)人員暫未提及的指標(biāo)、唯獨甚至邏輯， 以減少臨時查詢。
4、解決開發(fā)資源問題， 幫助溝通線上開發(fā)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)邏輯和數(shù)據(jù)口徑。
5、做部分?jǐn)?shù)據(jù)模型設(shè)計， 更好的跟dw同學(xué)溝通需求。
臨時查詢：滿足業(yè)務(wù)同學(xué)隨時看數(shù)據(jù)的需求
核心在于：在需求明確溝通、無歧義、且確認(rèn)過必要性 或建 議新的數(shù)據(jù)口徑后， 及時、準(zhǔn)確的提供數(shù)據(jù)。
難點：1、需求較多， 也比較著急， 時間成本很高。
2、 與業(yè)務(wù)同學(xué)溝通需求必要性較困難， 業(yè)務(wù)同學(xué)不太能接受自己的需求沒必要、或者想要的數(shù)據(jù)并不能解決他需要的問題
3、對重復(fù)或者預(yù)計會重復(fù)的數(shù)據(jù)， 抽象固化成報表的能力。
4、對于臨時查詢，沒有太多的核對數(shù)據(jù)時間，很多時候也沒有可校驗的報表和數(shù)據(jù)， 所以保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性更加重要和有難度。
l 數(shù)據(jù)分析：這部分內(nèi)容比較廣泛， 按照業(yè)務(wù)階段包括 探索性研究、問題診斷、業(yè)務(wù)預(yù)測、業(yè)務(wù)建議、效果評估
每種分析的側(cè)重點略有不同：
探索性研究側(cè)重分析問題的全面性， 對可能的有用信息的判斷，結(jié)果的公正性和有針對性。
問題診斷側(cè)重在快速、準(zhǔn)確、直達要害的診斷出問題， 并言簡意賅的及時給出結(jié)論。
業(yè)務(wù)預(yù)測側(cè)重在評估預(yù)測的必要性、重要性、可行性；預(yù)測結(jié)果偏差小、穩(wěn)定。
效果評估側(cè)重評估的公正客觀、給出明確的、有指導(dǎo)性的、正確的評估結(jié)果。
難點不詳述了， 但對于數(shù)據(jù)分析師來講，做數(shù)據(jù)分析最重要的就是充分的業(yè)務(wù)理解、對業(yè)務(wù)的深入思考、與業(yè)務(wù)人員的詳細溝通、對問題判斷的一點靈感 和 對分析結(jié)果的自我挑戰(zhàn)和論證。 更大的誤區(qū)：分析結(jié)果的數(shù)據(jù)非常詳細，沒有明確結(jié)論或結(jié)論經(jīng)不起推敲（仍然， 對于不同的分析類型， 可能這一點上不太一樣）。
l 特定數(shù)據(jù)方法：解決非數(shù)據(jù)解決不了的問題
核心：運用數(shù)據(jù)方法，解決特定問題，包括數(shù)據(jù)挖掘（為什么不叫數(shù)據(jù)挖掘， 因為里面有些并不是使用做做通用的挖掘算法）。
這種說法也略寬泛， 比如小號判斷邏輯、appstore細分渠道、渠道價值預(yù)測。
難點：周期比較長，很多需要協(xié)調(diào)線上和dw開發(fā)資源
有效性、準(zhǔn)確性和誤判率都需要與業(yè)務(wù)人員明確和清晰的溝通
有維護成本， 并非做好一次就結(jié)束
l 綜上
1、BI是個重思考的職位， 基本工作內(nèi)容如前所列。
建議一、BI同學(xué)提高自身能力，盡量提高臨時查詢中固化的比例，盡量協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)開發(fā)人員的資源， 解決更多的問題
建議二、定期向業(yè)務(wù)人員介紹現(xiàn)有固化產(chǎn)品數(shù)據(jù)，做到可以產(chǎn)品解決的就不提臨時查詢。
建議三、業(yè)務(wù)人員積極的解決力所能及的數(shù)據(jù)問題。
建議四、業(yè)務(wù)人員提需求前，可以幫忙解決兩個問題：為什么要這個數(shù)據(jù)？沒有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)可替代嗎？
2、 加強數(shù)據(jù)分析工作。 在有限的時間內(nèi)， 盡量解決給業(yè)務(wù)帶來更多價值的問題。
3、定期介紹BI工作的進展和方法，使得業(yè)務(wù)人員自己也成為分析師， 使得溝通更有效。
什么是數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)倉庫在哪里保存數(shù)據(jù)。BI項目需要用到哪些技術(shù)
數(shù)據(jù)倉庫還是數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)還是在數(shù)據(jù)庫里放著呢,不過是按照數(shù)據(jù)倉庫的理念去設(shè)豎漏扒計架構(gòu)和開發(fā)數(shù)據(jù)庫.BI項目余昌主要運用搜告數(shù)據(jù)倉庫,OLAP,和數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù),細分下來又有主流數(shù)據(jù)庫的開發(fā),如oracle,db2,sqlserver, java,cognos,bo,biee,sas,spss,clementine,weka等等
一直想整理一下這塊內(nèi)容，既然是漫談，就想起什么說什么吧。我一直是在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，就以互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)來說。先大概列一下互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)平臺的用途：
整合公司所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心；
提供各種報表，有給高層的，有給各個業(yè)務(wù)的；
為網(wǎng)站運營提供運營上的數(shù)據(jù)支持，就是通過數(shù)據(jù)，讓運營及時了解網(wǎng)站和產(chǎn)品的運營效果；
為各個業(yè)務(wù)提供線上或線下的數(shù)據(jù)支持，成為公司統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交換與提供平臺；
分析用戶行為數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘來降低投入成本，提高投入效果；比如廣告定向精準(zhǔn)投放、用戶個性化推薦等；
開發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，直接或間接為公司盈利；
建設(shè)開放數(shù)據(jù)平臺，開放公司數(shù)據(jù)；
。。。。。。
上面列出的內(nèi)容看上去和傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫用途差不多，并且都要求數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)平臺有很好的穩(wěn)定性、可靠性；但在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，除了數(shù)據(jù)量大之外，越來越多的業(yè)務(wù)要求時效性，甚至很多是要求實時的 ，另外，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的業(yè)務(wù)變化非?？欤豢赡芟駛鹘y(tǒng)行業(yè)一樣，可以使用自頂向下的方法建立數(shù)據(jù)倉庫，一勞永逸，它要求新巖滲的業(yè)務(wù)很快能融入數(shù)據(jù)倉庫中來，老的下線的業(yè)務(wù)，能很方便的從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉庫中下線；
其實，互聯(lián)網(wǎng)行如棗納業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫就是所謂的敏捷數(shù)據(jù)倉庫，不但要求能快速的響應(yīng)數(shù)據(jù)，也要求能快速的響應(yīng)業(yè)務(wù)；
建設(shè)敏捷數(shù)據(jù)倉庫，除了對架構(gòu)技術(shù)上的要求之外，還有一個很重要的方面，就是數(shù)據(jù)建模，如果一上來就想著建立一套能兼容所有數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)模型，那就又回到傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)上了，很難滿足對業(yè)務(wù)變化的快速響應(yīng)。應(yīng)對這種情況，一般是先將核心的持久化的業(yè)務(wù)進行深度建模（比如：基于網(wǎng)站日志建立的網(wǎng)站統(tǒng)計分析模型和用戶瀏覽軌跡模型；基于公司核心用戶數(shù)據(jù)建立的用戶模型），其它的業(yè)務(wù)一般都采用維度+寬表的方式來建立數(shù)據(jù)模型。這塊是后話。
整體架構(gòu)下面的圖是我們目前使用的數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)圖，其實大多公司應(yīng)該都差不多：
請點擊輸入圖片描述
邏輯上，一般都有數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲與分析層、數(shù)據(jù)共享層、數(shù)據(jù)應(yīng)用層?？赡芙蟹ㄓ兴煌?，本質(zhì)上的角色都大同小異。
我們從下往上看：
數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集層的任渣沒務(wù)就是把數(shù)據(jù)從各種數(shù)據(jù)源中采集和存儲到數(shù)據(jù)存儲上，期間有可能會做一些簡單的清洗。
數(shù)據(jù)源的種類比較多：
網(wǎng)站日志：
作為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，網(wǎng)站日志占的份額更大，網(wǎng)站日志存儲在多臺網(wǎng)站日志服務(wù)器上，
一般是在每臺網(wǎng)站日志服務(wù)器上部署flume agent，實時的收集網(wǎng)站日志并存儲到HDFS上；
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫：
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的種類也是多種多樣，有Mysql、Oracle、SqlServer等，這時候，我們迫切的需要一種能從各種數(shù)據(jù)庫中將數(shù)據(jù)同步到HDFS上的工具，Sqoop是一種，但是Sqoop太過繁重，而且不管數(shù)據(jù)量大小，都需要啟動MapReduce來執(zhí)行，而且需要Hadoop集群的每臺機器都能訪問業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫；應(yīng)對此場景，淘寶開源的DataX，是一個很好的解決方案（可參考文章 《異構(gòu)數(shù)據(jù)源海量數(shù)據(jù)交換工具-Taobao DataX 下載和使用》），有資源的話，可以基于DataX之上做二次開發(fā)，就能非常好的解決，我們目前使用的DataHub也是。
當(dāng)然，F(xiàn)lume通過配置與開發(fā)，也可以實時的從數(shù)據(jù)庫中同步數(shù)據(jù)到HDFS。
來自于Ftp/Http的數(shù)據(jù)源：
有可能一些合作伙伴提供的數(shù)據(jù)，需要通過Ftp/Http等定時獲取，DataX也可以滿足該需求；
其他數(shù)據(jù)源：
比如一些手工錄入的數(shù)據(jù)，只需要提供一個接口或小程序，即可完成；
數(shù)據(jù)存儲與分析毋庸置疑，HDFS是大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)平臺最完美的數(shù)據(jù)存儲解決方案。
離線數(shù)據(jù)分析與計算，也就是對實時性要求不高的部分，在我看來，Hive還是首當(dāng)其沖的選擇，豐富的數(shù)據(jù)類型、內(nèi)置函數(shù)；壓縮比非常高的ORC文件存儲格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上的統(tǒng)計分析遠遠比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，開發(fā)MR可能需要上百行代碼；
當(dāng)然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很樂意開發(fā)Java，或者對SQL不熟，那么也可以使用MapReduce來做分析與計算；Spark是這兩年非?；鸬模?jīng)過實踐，它的性能的確比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn結(jié)合的越來越好，因此，必須支持使用Spark和SparkSQL來做分析和計算。因為已經(jīng)有Hadoop Yarn，使用Spark其實是非常容易的，不用單獨部署Spark集群，關(guān)于Spark On Yarn的相關(guān)文章，可參考：《Spark On Yarn系列文章》
實時計算部分，后面單獨說。
數(shù)據(jù)共享這里的數(shù)據(jù)共享，其實指的是前面數(shù)據(jù)分析與計算后的結(jié)果存放的地方，其實就是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和NOSQL數(shù)據(jù)庫；
前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和計算的結(jié)果，還是在HDFS上，但大多業(yè)務(wù)和應(yīng)用不可能直接從HDFS上獲取數(shù)據(jù)，那么就需要一個數(shù)據(jù)共享的地方，使得各業(yè)務(wù)和產(chǎn)品能方便的獲取數(shù)據(jù)； 和數(shù)據(jù)采集層到HDFS剛好相反，這里需要一個從HDFS將數(shù)據(jù)同步至其他目標(biāo)數(shù)據(jù)源的工具，同樣，DataX也可以滿足。
另外，一些實時計算的結(jié)果數(shù)據(jù)可能由實時計算模塊直接寫入數(shù)據(jù)共享。
數(shù)據(jù)應(yīng)用
業(yè)務(wù)產(chǎn)品
業(yè)務(wù)產(chǎn)品所使用的數(shù)據(jù)，已經(jīng)存在于數(shù)據(jù)共享層，他們直接從數(shù)據(jù)共享層訪問即可；
報表
同業(yè)務(wù)產(chǎn)品，報表所使用的數(shù)據(jù)，一般也是已經(jīng)統(tǒng)計匯總好的，存放于數(shù)據(jù)共享層；
即席查詢
即席查詢的用戶有很多，有可能是數(shù)據(jù)開發(fā)人員、網(wǎng)站和產(chǎn)品運營人員、數(shù)據(jù)分析人員、甚至是部門老大，他們都有即席查詢數(shù)據(jù)的需求；
這種即席查詢通常是現(xiàn)有的報表和數(shù)據(jù)共享層的數(shù)據(jù)并不能滿足他們的需求，需要從數(shù)據(jù)存儲層直接查詢。
即席查詢一般是通過SQL完成，更大的難度在于響應(yīng)速度上，使用Hive有點慢，目前我的解決方案是SparkSQL，它的響應(yīng)速度較Hive快很多，而且能很好的與Hive兼容。
當(dāng)然，你也可以使用Impala，如果不在乎平臺中再多一個框架的話。
OLAP
目前，很多的OLAP工具不能很好的支持從HDFS上直接獲取數(shù)據(jù)，都是通過將需要的數(shù)據(jù)同步到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中做OLAP，但如果數(shù)據(jù)量巨大的話，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫顯然不行；
這時候，需要做相應(yīng)的開發(fā)，從HDFS或者HBase中獲取數(shù)據(jù)，完成OLAP的功能；
比如：根據(jù)用戶在界面上選擇的不定的維度和指標(biāo)，通過開發(fā)接口，從HBase中獲取數(shù)據(jù)來展示。
其它數(shù)據(jù)接口
這種接口有通用的，有定制的。比如：一個從Redis中獲取用戶屬性的接口是通用的，所有的業(yè)務(wù)都可以調(diào)用這個接口來獲取用戶屬性。
實時計算現(xiàn)在業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)倉庫實時性的需求越來越多，比如：實時的了解網(wǎng)站的整體流量；實時的獲取一個廣告的曝光和點擊；在海量數(shù)據(jù)下，依靠傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和傳統(tǒng)實現(xiàn)方法基本完成不了，需要的是一種分布式的、高吞吐量的、延時低的、高可靠的實時計算框架；Storm在這塊是比較成熟了，但我選擇Spark Streaming，原因很簡單，不想多引入一個框架到平臺中，另外，Spark Streaming比Storm延時性高那么一點點，那對于我們的需要可以忽略。
我們目前使用Spark Streaming實現(xiàn)了實時的網(wǎng)站流量統(tǒng)計、實時的廣告效果統(tǒng)計兩塊功能。
做法也很簡單，由Flume在前端日志服務(wù)器上收集網(wǎng)站日志和廣告日志，實時的發(fā)送給Spark Streaming，由Spark Streaming完成統(tǒng)計，將數(shù)據(jù)存儲至Redis，業(yè)務(wù)通過訪問Redis實時獲取。
任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控在數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)平臺中，有各種各樣非常多的程序和任務(wù)，比如：數(shù)據(jù)采集任務(wù)、數(shù)據(jù)同步任務(wù)、數(shù)據(jù)分析任務(wù)等；
這些任務(wù)除了定時調(diào)度，還存在非常復(fù)雜的任務(wù)依賴關(guān)系，比如：數(shù)據(jù)分析任務(wù)必須等相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集任務(wù)完成后才能開始；數(shù)據(jù)同步任務(wù)需要等數(shù)據(jù)分析任務(wù)完成后才能開始； 這就需要一個非常完善的任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控系統(tǒng)，它作為數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)平臺的中樞，負(fù)責(zé)調(diào)度和監(jiān)控所有任務(wù)的分配與運行。
前面有寫過文章，《大數(shù)據(jù)平臺中的任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控》,這里不再累贅。
總結(jié)在我看來架構(gòu)并不是技術(shù)越多越新越好，而是在可以滿足需求的情況下，越簡單越穩(wěn)定越好。目前在我們的數(shù)據(jù)平臺中，開發(fā)更多的是關(guān)注業(yè)務(wù)，而不是技術(shù)，他們把業(yè)務(wù)和需求搞清楚了，基本上只需要做簡單的SQL開發(fā)，然后配置到調(diào)度系統(tǒng)就可以了，如果任務(wù)異常，會收到告警。這樣，可以使更多的資源專注于業(yè)務(wù)之上。
請點擊輸入圖片描述
請點擊輸入圖片描述
國內(nèi)外有哪些比較實用的bi數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)
國外BI數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)有tableau，這是一種幾乎是數(shù)據(jù)分析師人人會提的工具，內(nèi)置常用的分析圖表，和一些數(shù)據(jù)分析模型，可以快速的探索式數(shù)據(jù)分析，制作數(shù)據(jù)分析報告。 因為是商業(yè)智能，解決的問爛好題更偏向商業(yè)分析，用 Tableau可以快速地坦扮做出動態(tài)交互圖，并且圖表和配色也拿得出手。
國內(nèi)BI數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)FineBI，性價比很高，自助式BI工具，也是一款成熟的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。內(nèi)置豐富圖表，不需要代碼調(diào)用，可饑信鉛直接拖拽生成，包括一些數(shù)據(jù)挖掘模型也是?？捎糜跇I(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的快速分析，制作dashboard，也可構(gòu)建可視化大屏。他是tableau的平價替代，有別于Tableau的是，企業(yè)級數(shù)據(jù)分析的功能更多?？膳c大數(shù)據(jù)平臺，各類多維數(shù)據(jù)庫結(jié)合，所以在企業(yè)級BI應(yīng)用上廣泛，個人使用免費。
BI系統(tǒng)排名滲備？BI辦公系統(tǒng)怎么選?什么是用戶口碑更好的BI系統(tǒng)？
近日B2B的大眾點評，著名的CIO選型經(jīng)驗交流社區(qū) ——選型寶 發(fā)布了中國之一份完全由用戶實名點評生成的BI系統(tǒng)選型報告！
選型寶是中國的更大的CIO選型經(jīng)驗交流社區(qū)，社區(qū)里已經(jīng)有上萬名CIO貢獻的實名點評。
關(guān)于BI類產(chǎn)品，選型寶社區(qū)目前共收到實名點評超過500條。
基于這500條用戶的實名點評，選型寶的報告里，帆坦給出了BI廠商口碑象限圖
其中 帆軟、Tableau、微軟、SAP等廠商處于領(lǐng)導(dǎo)者象限。
10大用戶口碑更好的BI產(chǎn)品，排名如下：
除了排名，選型寶還建立了20個專業(yè)的分析維度，例如功能、性能、易于使用性、易維護性等，可以自動對軟件的各個維度進行打分。
現(xiàn)在，您可以進入選型寶官網(wǎng)，選擇您在考察的BI產(chǎn)品，就能生成一份態(tài)喊桐專屬的選型報告，快到選型寶官網(wǎng)試試吧。
關(guān)于bi 數(shù)據(jù)庫 分層 設(shè)計的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。
成都服務(wù)器托管選創(chuàng)新互聯(lián)，先上架開通再付費。
創(chuàng)新互聯(lián)（www.cdcxhl.com）專業(yè)-網(wǎng)站建設(shè),軟件開發(fā)老牌服務(wù)商！微信小程序開發(fā),APP開發(fā),網(wǎng)站制作，網(wǎng)站營銷推廣服務(wù)眾多企業(yè)。電話：028-86922220
文章題目：BI，更優(yōu)秀的數(shù)據(jù)平臺：數(shù)據(jù)庫分層設(shè)計 (bi 數(shù)據(jù)庫 分層 設(shè)計)
當(dāng)前網(wǎng)址：http://www.dlmjj.cn/article/dpgphic.html
