資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：實時可以捕獲實時數(shù)據(jù)流，并且存儲在數(shù)據(jù)庫中。數(shù)據(jù)流可以通過多種方式進行處理，比如分割合并計算以及與外部數(shù)據(jù)源的結(jié)合。在一些應(yīng)用程序中，例如具有圖表呈現(xiàn)的股票交易應(yīng)用程序，預(yù)先設(shè)置了基于數(shù)據(jù)流的觸發(fā)。
有趨勢表明，BI將會更注重實時性，而且Web方式下的實時性，更能支持實時的業(yè)務(wù)決策。這篇文章就可以幫助你理解實時BI分析的知識，以及實時數(shù)據(jù)如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，以更好地管理和決策。
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一、實時BI的概念
實時BI，即實時商業(yè)智能，是指商業(yè)智能系統(tǒng)中數(shù)據(jù)實時動態(tài)刷新。這一提法來自SOA(面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu))以及組成SOA的開放和標準技術(shù)。據(jù)了解，Teradata還在多個實時分析和激活數(shù)據(jù)倉庫策略方面進行了大量投資，使公司具有競爭力。
二、應(yīng)用場景
以快速發(fā)展的消費品公司為例。業(yè)務(wù)代表每天都需要通過手機上傳客戶數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)和競爭對手的產(chǎn)品數(shù)據(jù)。在過去，業(yè)務(wù)系統(tǒng)和分析系統(tǒng)是分開的。每年12點以后，分析系統(tǒng)提取業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，并做出相應(yīng)的分析報告。有時候，根據(jù)前一天的數(shù)據(jù)生成分析報告實際上需要半個小時甚至更長時間，但是現(xiàn)在使用實時BI分析系統(tǒng)，它的速度要快幾十倍甚至幾百倍，而且生成報告只需要幾秒鐘。銷售代表的時間非常寶貴。每天都有很多客戶來訪，每個客戶都需要時間。使用實時BI分析系統(tǒng)后，他們可以花更多的時間訪問和開發(fā)用戶。更重要的是，對于快速移動的消費品公司，他們可以盡快看到一線銷售情況和競爭對手的狀態(tài)，并做出實時的決策，這可以大大提高企業(yè)的競爭力。
三、實時BI分析的步驟
實時BI分析主要有四大步驟。
1、捕獲數(shù)據(jù)流。實時BI可以捕獲實時數(shù)據(jù)流，并且存儲在數(shù)據(jù)庫中。
2、數(shù)據(jù)流處理。數(shù)據(jù)流可以通過多種方式進行處理，比如分割、合并、計算以及與外部數(shù)據(jù)源的結(jié)合。一旦處理完畢，可視化組件就可以讀取數(shù)據(jù)。
3、數(shù)據(jù)可視化組件讀取處理后的數(shù)據(jù)。處理后的數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化格式(如JSON或XML)存儲在數(shù)據(jù)庫中，并由可視化組件讀取。JSON/XML文件中處理數(shù)據(jù)的刷新率稱為更新間隔。
4、可視化組件更新實時儀表板?？梢暬M件從圖表接口上的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文件(JSON/XML)繪制圖表、標尺或其他可視化行為。在客戶機上顯示處理數(shù)據(jù)的頻率稱為刷新間隔。在一些應(yīng)用程序中，例如具有圖表呈現(xiàn)的股票交易應(yīng)用程序，預(yù)先設(shè)置了基于數(shù)據(jù)流的觸發(fā)。
隨著更先進的數(shù)據(jù)庫和實時功能成為現(xiàn)實，這些操作也在不斷發(fā)展，在當今的大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序中創(chuàng)建了一個實時BI分析生態(tài)圈。
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摘要：實時可以捕獲實時數(shù)據(jù)流，并且存儲在數(shù)據(jù)庫中。數(shù)據(jù)流可以通過多種方式進行處理，比如分割合并計算以及與外部數(shù)據(jù)源的結(jié)合。在一些應(yīng)用程序中，例如具有圖表呈現(xiàn)的股票交易應(yīng)用程序，預(yù)先設(shè)置了基于數(shù)據(jù)流的觸發(fā)。 有趨勢表明，BI將會更注重實時性，而且Web方式下的實時性，更能支持實時的業(yè)務(wù)決策。這篇文章就可以幫助你理解實時BI分析的知識，以及實時數(shù)據(jù)如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，以更好地管理和決策。 a1d...
摘要：一名詞解釋，英文是中文被解釋為商業(yè)智能，是一種幫助企業(yè)更好地利用數(shù)據(jù)來提高決策質(zhì)量的技術(shù)集合，是一個從大量數(shù)據(jù)中挖掘信息和知識的過程。大數(shù)據(jù)，英文是，通過算法直接分析來自不同渠道和格式的海量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。 BI與大數(shù)據(jù)已經(jīng)是現(xiàn)代社會的熱詞，但很多人并不能區(qū)別兩者之間的關(guān)系。本文就請來權(quán)威解讀關(guān)于它們的定義，兩者間的區(qū)別與聯(lián)系，以及相關(guān)的工作職責。 111 一、名詞解釋BI...
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