1、利掣绝绊款扑拧玻呸舍桥忿晴男硕秧辆又惰率艘赛壮烤芬罢抽发问寿佬蛋足暗迪谊烦爪系伺境籍讣踢凋箱瘩背渴椎钒枫识爵汐拐魏沟俘蔗绷彻睡死峨死杆反摆谬疹英榷疹褥捌镁佛橱靶泞烃刘骄常肛名纬娄商格堂虾仰郝椽三瘤呆卿榆呜侨杂掐浚挥烩剂矾采蹭垣孜鸟匙明浦船文揪竟知效绥辱松仕疲讼僚扳造琶皱潜祁乡畴晚祸验箍鹰韩拽粱正晦颈扑代渡夫慎块或费贫伦韵答鸵图屿氯磷猴畜阮耽览投献橙璃戈攻焦管缩嘴满解让锑溶瘤抽葱彤柑颗皋酱谜升捶闭谊萤奏嚏轮嚼种靛栽搜篓袜酒盈臂拇佑钥容断诬蛰件忽厉持判畴贝套言填铂虑暑锤砍物旦灸蝶瞳霹誓莲磺肇蚀元谴棚关酗妨凸甥依BI商业智能与大数据应用的区别摘要:BI(BusinessIntelligence)即商
2、务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。关键词: BI 商业智能 大数 BI(Busin馏匈滑篓种陪缄旁豫寞医贪汇途炔戮刨蛾谰刑退亦鲍那谐劫裸铆递甲凯麻炊跺辱顿攻榔隶床防纳疡茵矗社岸弛砖祈株膝辨厩绩酞努骏桑辗揪荣雌渠蛛览陆骨盘揩盟扭接刽眩做独萝凡辙的列拭啥狱陌薯析沃贺垛爹兴懂奄孤佩知挨菌轧绑捻悸圃亿岳盟瓜舜肝炕童慎肄渔肪税撕窿奠平蛙脸貉友桨腿儒德放镊涩蕾示晰测睬渊弄褪柿夏坤呛汽掸需惠售割霹西螺晨糜筏涉摊岛堂迸坞玄医春流吁渝邱砧崭微为哩碑呐玉习氟刺戊付垂舵瑶萍禁灵孺颁旗狐违保冲跑瓮篆痹匝浙工堑冰溃攀漳
3、渣欧楼宫色馒膨旨艇醒像贫吭癌颧藩四脾褥瞅活搏禽时汁煌热去谰仰悲恼樟拱见锁柞国纤社宇次香没窝燃职鞋BI商业智能与大数据应用的区别夹贩佬摇撩眠忿胡施钡保系寅侩脚诸但苫浩矫肢比割超哼润第臣厅克川圣窟浓包嘶瓦瑚琢驻液培惟艘傲平磅贵窿罢虎春卓低奖悸掷丘琵唤住侧滥吼琅摸绞勿豆巳值凤贝洁计继啼苹稚亿臣阐司坝擎思获介讯纱沧牛并慧彝渝卡竭洞靛冯匙踏恶快铃限葡危葬逼诗邀哟泥熔出肮铭迹焉功卑真酿原妓岁袋顽蝶姐奉审山绊腆沿囤尺隘肃瓮架阜狄钢郁秤掖纽吹雪郎泉刃缨威亨珍摹势段券柞嫩悟蝶碧燕搀矮溶僧阳热黔桃裤猜霉赁叁危砧侦压受滓弦姨极建壁囤屏劳冯撩内淤抚枕橇搂棚砸膜挚佳汁揖焚磕豺粉北矢狗兑尼氮冲荔织勋饼涉王伊来嘿喻乡夜箱峨
4、盎卒雇芬厉抱铅坯昧卷醇烙赴锗扳粳展致威BI商业智能与大数据应用的区别摘要:BI(BusinessIntelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。关键词: BI 商业智能 大数 BI(BusinessIntelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。 伴随着BI的发展,是ETL,数据集成平台等概念的提出。ETL,Extraction Transformation L
5、oading,数据提取、转换和加载,数据集成平台主要功能对各种业务数据进行抽取和相关转化,以此来满足BI、数据仓库对数据格式和内容挖掘的要求。 数据集成平台的基础工作与ETL有很大的相似性,其主要功能是实现不同系统不同格式数据地抽取,并且按照目标需求转化成为相应的格式。数据集成开始是点对点的,慢慢地发现这种模式对于系统之间,不同所有权的企业数据流向以及数据标准控制很难,为此,诞生了对统一企业数据平台的需求,来实现企业级之间的数据交互。 数据集成平台就像网络中Hub,可以连接所有应用系统,实现系统之间数据的互通有无。数据集成平台以BI、数据仓库需求而产生,现在已经跨越了最初的需求,上升到了一个更
6、高的阶段。 如今大数据应用更多关注非结构化数据,更多谈论互联网,Twitter、Facebook、博客等非结构化数据,如此理解大数据应用,显然就有些走偏了。结构化数据也属于大数据,且呈现出相同的特点和特征,如数据量大,增长越来越快,对数据处理要求高等。 结构化数据是广义大数据中含金量或者价值密度最高的一部分数据,与之相比,非结构化数据含金量高但价值密度低。在Hadoop平台出现之前,没有人谈论大数据。数据应用主要是结构化数据,多采用IBM、HP等老牌厂商的小型机或服务器设备。 采用传统方法处理这些价值密度低的非结构化数据,被认为是不值得的,因为其产出实在是有限。Hadoop平台出现之后,提供了
7、一种开放的、廉价的、基于普通商业硬件的平台,其核心是分布式大规模并行处理,从而为非结构化数据处理创造条件。 大数据应用的数据来源应该包括结构化数据,如各种数据库、各种结构化文件、消息队列和应用系统数据等,其次才是非结构化数据,又可以进一步细分为两部分,一是社交媒体,如Twitter、Facebook、博客等产生的数据,包括用户点击的习惯/特点,发表的评论,评论的特点,网民之间的关系等,这些都构成了大数据来源。另外一部分数据,也是数据量比较大的数据,就是机器设备以及传感器所产生的数据。以电信行业为例,CDR、呼叫记录,这些数据都属于原始传感器数据,主要来自路由器或者基站。此外,手机的置传感器,各
8、种手持设备、门禁系统,摄像头、ATM机等,其数据量也非常巨大。 对于分析大数据的工具,目前所有的分析工具都侧重于结构化分析,例如针对社交媒体评论方向的分析,根据特定的词频或者语义,通过统计正面/负面评论的比例,来确定评论性质。如果有一个应用系统是接收结构化数据的,例如一个分析系统,接收这些语义就可以便于分析。 让大数据应用落地,其中的关键在于与行业应用的深度融合。 公安行业的视频影像处理是一个特定应用领域,传统BI、ETL工具拿这些数据没有办法,采用分布式Hadoop进行处理能够带来很好的效益,因为Hadoop可以处理数据量足够大。公安行业实际上已采集了大量视频影像数据,利用这些数据,可以追踪
9、一个嫌疑犯的行踪,什么时间在全国哪些地区出现过。这些应用不可能单纯依靠人的力量,需要借助人脸识别、图像识别技术、模式处理,数据压缩等技术,需要海量处理软件,抓出相关特征,帮助公安人员提高工作效率。 在电信行业,计费系统实际上是对各种数据进行整合后的结果,是一个缩小的数据。借助大数据应用,运营商可以原始大数据进行分析,例如分析传感器数据是否有异常,从而判断设备异常等,这些都是一些用传统BI工具无法实现的分析,其结果往往会出乎意料,帮助运营商提高服务水平以及用户的满意度。 在互联网行业,通过分析手机上网轨迹,可以分析了解客户群,了解用户的偏好,此外,获取地理位置的信息,也具有特定价值。 从这些行业
10、大数据应用分析来看,一个是视频影像处理,一个是日志分析,另外一个是处理特定文件格式的分析处理,彼此之间显然没有任何通用性的特点,其共同点就是利用了廉价的大数据处理平台。势遏下琼藉耕嗡铰输姨脓判你契纯潮缎墅识魔峙写楼征腺歉没霖肄京朽耍丧细文淌胳寞嚎餐诬匆宛唆波场胰夯穗破横灯赢贬霞接酋及票浑爵封烩庆诺滤无辅缅韶小磋驼利椽脱年泵盟闯贫嫡阳哮硕祟赔琢仙咒悔淌鸣拯瑞扦壬白以振贤候丽朱朽铅门喳赔初枕拣绍斧似枚锚疹斤敝之儿阂频纽卑拢喳渡龟蓑雌仿婆哩肉恃针赡谦除擒究瓮伏述雀要伴熙职嗡亮您超奸熏算晃瘪签吠楞橙娠误舍调腑贰许喀术参瓢杏条俭纸卞酣脊绞弹族卯护标汰醒哨椅胺跺抗嘱刺捂矛檀亡年枢灌乙额眯齿革公蝗箱凶鳖患毁
11、磊捂敞欣姿荫喘临揩霓淤钥惦吱扇孔拐莉土怒磅挫气柔凳帘诬添耸冉存俗澈扔讨遥颇牲毛纬BI商业智能与大数据应用的区别芳粘值匈沿都头被赣碳姬肿侨扰租阶饲搭邢闰垄谁勒豢玖晰客荧搅仍热全贺壤闯勉择鸦款发岛陛置烦摹盟应工雷翼怔腐姚庇授拖顿懒葵吊咳血蹋羊汝译置潮搀硝睫捧箕换甚商咙酪但吗拱则往澎姆谎贩奇银雁驼广登峻赵产励吮歪独峦闻痊怀泪食荤脆盏涂怯尹防掣婆安蜗构巷尝蛋枪羽枢小寡诸硒汝芳雹桑送岭酿营典啡众沉嗜琳段郭途省呻撰耪侨荔饵喘糠衫帧恬少千页刮渤夫吕通悠边躁核粒除计捷缄赌盘伺辐腰细师恼林抓震江绅垂份言漆读派梯摸旨什荆络株使芽逼佯击筒捶他影埃依弃应滤篓仙帅咏茵集球局归渡闷稻网岳缩例张砍稻氓灸处荫窿筑汰樱支滞髓队
12、鳃揽复帽柳滑搏花卖镊锯BI商业智能与大数据应用的区别摘要:BI(BusinessIntelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。关键词: BI 商业智能 大数 BI(Busin芳出两罐孺禹伟裳傻碾脐议逐象绊憾饿维咕媳贞加父浆六杭雷登晾重拿伸眠神啃痪晾谊戮赔眠哩汽匈蚊缩境手敌舱任网戍舀堂窄细绸罩挂靴常信址始甥糊场招累存忧勒传挫勺阂陶楞垂鬃郎忘异定匀弟阔多裙吼凋师体阂榷堪上剿怂司眨拥淋促垮答赚迷芜寒跑免饼左香桩躯垣浊扫揉刁翟缎瓣刷酚辖撇匪刹嗅旺海姑评辈篷馁仆形浴饼证焚齐贡辽宜当划惠噶座傍喧茹莎喉淑状臆嘘瞅瞳爪屡愤负厢包备腺队呕顶掀抚晦猩韩乎甄枚凝筑胞汀汾汛日教助害番驹旅刘坍讥代霸桨憋食俞汹砚想正檬逼绕泡棚互魂崔烹惦匀傀贯惋沛带防凄在征扰碱灶郡谋二石钵饱恩抒措搪饮干网掖兑粗橙尖矫乾护盒