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摘要：實(shí)時(shí)可以捕獲實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，并且存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。數(shù)據(jù)流可以通過多種方式進(jìn)行處理，比如分割合并計(jì)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(shì)表明，BI將會(huì)更注重實(shí)時(shí)性，而且Web方式下的實(shí)時(shí)性，更能支持實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)決策。這篇文章就可以幫助你理解實(shí)時(shí)BI分析的知識(shí)，以及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，以更好地管理和決策。
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一、實(shí)時(shí)BI的概念
實(shí)時(shí)BI，即實(shí)時(shí)商業(yè)智能，是指商業(yè)智能系統(tǒng)中數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)刷新。這一提法來(lái)自SOA(面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu))以及組成SOA的開放和標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)。據(jù)了解，Teradata還在多個(gè)實(shí)時(shí)分析和激活數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)策略方面進(jìn)行了大量投資，使公司具有競(jìng)爭(zhēng)力。
二、應(yīng)用場(chǎng)景
以快速發(fā)展的消費(fèi)品公司為例。業(yè)務(wù)代表每天都需要通過手機(jī)上傳客戶數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)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(diǎn)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(bào)告。有時(shí)候，根據(jù)前一天的數(shù)據(jù)生成分析報(bào)告實(shí)際上需要半個(gè)小時(shí)甚至更長(zhǎng)時(shí)間，但是現(xiàn)在使用實(shí)時(shí)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(bào)告只需要幾秒鐘。銷售代表的時(shí)間非常寶貴。每天都有很多客戶來(lái)訪，每個(gè)客戶都需要時(shí)間。使用實(shí)時(shí)BI分析系統(tǒng)后，他們可以花更多的時(shí)間訪問和開發(fā)用戶。更重要的是，對(duì)于快速移動(dòng)的消費(fèi)品公司，他們可以盡快看到一線銷售情況和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的狀態(tài)，并做出實(shí)時(shí)的決策，這可以大大提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。
三、實(shí)時(shí)BI分析的步驟
實(shí)時(shí)BI分析主要有四大步驟。
1、捕獲數(shù)據(jù)流。實(shí)時(shí)BI可以捕獲實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，并且存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。
2、數(shù)據(jù)流處理。數(shù)據(jù)流可以通過多種方式進(jìn)行處理，比如分割、合并、計(jì)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(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)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(shí)時(shí)儀表板。可視化組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(biāo)尺或其他可視化行為。在客戶機(jī)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(jìn)的數(shù)據(jù)庫(kù)和實(shí)時(shí)功能成為現(xiàn)實(shí)，這些操作也在不斷發(fā)展，在當(dāng)今的大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序中創(chuàng)建了一個(gè)實(shí)時(shí)BI分析生態(tài)圈。
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摘要：實(shí)時(shí)可以捕獲實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，并且存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。數(shù)據(jù)流可以通過多種方式進(jìn)行處理，比如分割合并計(jì)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(shì)表明，BI將會(huì)更注重實(shí)時(shí)性，而且Web方式下的實(shí)時(shí)性，更能支持實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)決策。這篇文章就可以幫助你理解實(shí)時(shí)BI分析的知識(shí)，以及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)如何實(shí)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(lái)提高決策質(zhì)量的技術(shù)集合，是一個(gè)從大量數(shù)據(jù)中挖掘信息和知識(shí)的過程。大數(shù)據(jù)，英文是，通過算法直接分析來(lái)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(huì)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(qǐng)來(lái)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(zé)。 111 一、名詞解釋BI...
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