大数据,商业智能的挑战
大数据时代所面临的发展与挑战
大数据时代所面对的发展与挑战根源：金窝窝大数据是信息通讯技术发展累积到现在，依照自己技术发展逻辑，从提高生产效率向更高级智能阶段的自然生长。
无处不在的信息感知和采集终端为我们采集了海量的数据，而以云计算为代表的计算技术的不停进步，为我们供应了强盛的计算能力，这就环绕个人以及组织的行为建立起了一个与物质世界相平行的数字世界。
重点词：大数据，互联网，策略大数据的发掘大数据剖析的理论中心就是数据发掘算法，各种数据发掘的算法鉴于不一样的数据种类和格式才能更为科学的表现出数据自己具备的特色，也正是因为这些被全球统计学家所公认的各种统计方法 ( 能够称之为真谛 ) 才能深入数据内部，发掘出公认的价值。
此外一个方面也是因为有这些数据发掘的算法才能更迅速的办理大数据，假如一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从提及了。
大数据时代下的信息技术日渐成熟，可是在高科技发展的今日，也存在着诸多不足，综合各方面信息，技术上和非技术上大数据时代面对的挑战：营运商带宽能力与对数据大水的适应能力面对亘古未有的挑战大数据办理和剖析的能力远远不及理想中水平，数据量的迅速增添，对储存技术提出了挑战 ; 同时，需要高速信息传输能力支持，与低密度有价值数据的迅速剖析、办理能力。
大数据环境下经过对用户数据的深度剖析，很简单认识用户行为和爱好，以致公司用户的商业机密，对个人隐私问题一定惹起充足重视;大数据时代的基本特色，决定其在技术与商业模式上有巨大的创新空间，怎样创新已成为大数据时代的一个首要问题;大数据时代对政府制定规则与看管部门发挥作用提出了新的挑战;大数据的可视化还没有达到人们的需求;海量数据大水中，在线对话与在线交易活动日趋增添，其安全威迫更为严重; 并且当今黑客的组织能力、作案工具、作案手法及隐蔽程度更上一层楼大数据人材的缺少，大数据时代对数据剖析师的要求极高，只有大数据专业化的人材，才具备开发预知剖析应用程序模型的技术。
大数据概念及应用
大数据概念及应用引言概述：大数据是指规模庞大、种类繁多的数据集合，其特点是高速、多样和巨大。
随着信息技术的发展，大数据在各行各业的应用越来越广泛。
本文将从五个方面详细介绍大数据的概念及其应用。
一、大数据的概念1.1 数据规模：大数据的特点之一是数据规模巨大，以TB、PB甚至EB为单位进行计量。
1.2 数据多样性：大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频等。
1.3 数据速度：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时地进行处理和分析。
二、大数据的应用领域2.1 商业智能：通过对大数据的分析，企业可以了解市场趋势、消费者需求等信息，从而做出更明智的商业决策。
2.2 金融领域：大数据可以帮助银行、保险公司等金融机构进行风险评估、客户分析等工作，提高业务效率和风险控制能力。
2.3 医疗健康：大数据在医疗领域的应用可以帮助医院进行疾病预测、个性化治疗等工作，提高医疗水平和病人的生活质量。
三、大数据的技术支持3.1 分布式计算：由于大数据的规模巨大，传统的计算机无法满足处理需求，因此需要采用分布式计算技术，如Hadoop、Spark等。
3.2 数据挖掘：大数据中蕴含着丰富的信息，通过数据挖掘技术，可以从中发现隐藏的模式、关联规则等，为决策提供支持。
3.3 机器学习：大数据的应用离不开机器学习算法，通过机器学习可以对大数据进行分类、预测等分析，提高决策的准确性。
四、大数据的挑战与风险4.1 数据隐私与安全：大数据中可能包含个人隐私信息，如何保护数据的安全性是一个重要的挑战。
4.2 数据质量与准确性：大数据中可能存在噪声、缺失等问题，如何保证数据的质量和准确性是一个难题。
4.3 数据处理与分析能力：大数据的处理和分析需要强大的计算能力和算法支持，如何提高处理效率是一个挑战。
五、大数据的未来发展趋势5.1 人工智能与大数据的结合：人工智能技术的发展将进一步推动大数据的应用，如自动驾驶、智能机器人等。
对大数据的认识和理解
对大数据的认识和理解大数据是指以庞大、复杂而又多样的数据集为基础，通过计算机和相关技术进行存储、管理和分析的过程。
在当今信息化社会中，大数据已经成为技术发展和经济增长的重要驱动力。
本文将对大数据的认识和理解进行探讨。
一、大数据的背景和特点在传统的数据处理中，数据的规模较小且结构简单，可以通过传统的数据管理和分析方法进行处理。
然而，随着科技的进步和互联网的普及，数据以指数级别的速度增长，而且数据的结构变得越来越复杂，传统的方法已经无法有效地应对这种挑战。
大数据的特点主要体现在以下几个方面：1. 数据量巨大：大数据的处理对象是规模庞大的数据集，这些数据包括结构化数据（如数据库记录）和非结构化数据（如文本、图像、音视频等）。
2. 多样性：大数据来源广泛，包括社交媒体数据、传感器数据、日志数据等，数据的种类和形式多样，要求具备多样的数据分析和处理技术。
3. 时效性：大数据的产生和更新速度非常快，需要实时或近实时的处理和分析。
4. 质量不一：大数据中存在着各种不完整、不准确和冗余的数据，需要进行数据清洗和质量控制。
二、大数据的应用领域大数据的应用领域非常广泛，几乎涉及到各个行业和领域。
以下将列举一些常见的应用领域：1. 商业智能和市场营销：通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的需求和行为，提供个性化的产品和服务，优化市场营销策略。
2. 金融和保险业：大数据可以帮助金融机构进行风险评估、诈骗检测和交易分析，提高业务效率和风险控制能力。
3. 医疗健康：通过分析大数据，可以实现个体化诊疗、疾病预测和健康管理，提升医疗服务的质量和效率。
4. 城市管理和智慧城市：利用大数据分析技术，可以对城市的交通、环境、能源等进行监测和管理，优化城市运行效率和资源利用率。
5. 教育和科研：大数据可以帮助教育机构进行学生评估、教学优化和个性化教育，促进科学研究的进展。
三、大数据的挑战和未来发展虽然大数据带来了许多机遇和优势，但也面临着一些挑战：1. 数据安全和隐私保护：大数据中可能包含个人敏感信息，需要加强数据安全和隐私保护措施。
财务公司的数字大师大数据分析与商业智能
财务公司的数字大师大数据分析与商业智能近年来，随着科技的快速发展和信息化的普及，数字大数据分析与商业智能在各个行业中扮演着越来越重要的角色。
作为财务公司，数字大师大数据分析与商业智能的应用为其带来了诸多好处和机遇。
本文将探讨财务公司如何利用数字大师大数据分析与商业智能技术，提高决策效率、降低风险并实现可持续发展。
1. 数字大师大数据分析在财务公司的重要性数字大师大数据分析是基于海量数据的深度挖掘和分析，能够从数据中发现潜在的规律、趋势和商机。
在财务公司中，数字大师大数据分析可以以往的财务数据和市场数据为基础，为决策提供更加准确和全面的支持。
2. 商业智能在财务公司的应用商业智能是通过技术手段将数据整理、分析和可视化，为决策者提供数据驱动决策的工具。
在财务公司中，商业智能的应用可以帮助管理层更好地理解和分析公司的财务状况和运营情况，从而制定更为科学和有效的战略和决策。
3. 数字大师大数据分析与商业智能的结合应用数字大师大数据分析与商业智能的结合应用，在财务公司中具有更大的应用潜力。
通过数字大师大数据分析，财务公司可以从过去的财务数据中找到规律和趋势，并结合商业智能的工具将这些分析结果可视化。
这样，决策者可以更加直观地了解公司的财务状况和市场趋势，更好地预测未来的走势。
4. 从数字大师大数据分析与商业智能中获得的好处数字大师大数据分析与商业智能的应用能够为财务公司带来以下几个方面的好处：4.1 提高决策效率通过数字大师大数据分析与商业智能的应用，财务公司的决策者可以更快速、更准确地做出决策。
数据分析结果的可视化和直观呈现，使决策者能够一目了然地看到问题，减少了大量的人工分析时间，提高了决策效率。
4.2 降低风险数字大师大数据分析与商业智能的应用可以帮助财务公司更好地识别和预测风险。
通过对市场数据的分析，公司可以及时发现市场的变化和趋势，进而合理调整经营策略，降低经营风险。
4.3 实现可持续发展数字大师大数据分析与商业智能的应用可以帮助财务公司更好地顺应市场变化和客户需求，进而制定出更为科学的发展战略。
大数据的定义
大数据的定义随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
然而，对于大数据的定义却存在着不同的解释和理解。
本文将从不同角度解析大数据的定义，从而帮助读者更好地理解和应用大数据。
一、大数据的概念大数据是指数据量巨大的数据集合，无法在常规的数据库管理工具下进行捕捉、管理和处理的数据。
这些数据具有高速流动、多样化、高价值和高复杂性的特点，主要来源于互联网、传感器设备、社交媒体等。
二、大数据的特点1. 体量巨大：大数据的特点之一是数据量庞大，以至于传统的数据管理技术无法胜任，需要借助新的存储和计算技术来处理。
2. 多样化：大数据包含各种类型的数据，包括结构化数据（如关系型数据库中的表格）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文本、图像、音频和视频等）。
3. 高速流动：大数据的产生速度非常快，往往以实时或接近实时的速度涌现。
这就要求对数据的采集、处理和分析都要具备高速实时处理的能力。
4. 高价值：大数据蕴含着巨大的商业和科学价值，通过挖掘和分析大数据可以发现潜在的商业机会、改进决策和优化业务流程。
5. 高复杂性：大数据往往具有较高的复杂性，包括数据的关联性、多维度分析和模式识别等。
因此，处理和分析大数据需要强大的计算能力和高级算法。
三、大数据的应用领域大数据的应用领域广泛，几乎涵盖了各个行业，以下是一些常见的应用领域：1. 商业智能：通过对大数据的分析，企业可以了解市场趋势、顾客需求和竞争对手的动态，从而做出有针对性的战略决策。
2. 金融行业：大数据在金融行业的应用非常广泛，可以帮助银行预测客户风险、进行反欺诈分析、优化信贷风险管理等。
3. 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用可以用于疾病预测、医疗资源管理、个性化治疗等方面，提高医疗服务的效率和质量。
4. 城市规划：大数据可以帮助城市规划者优化交通、提高能源利用效率、预测自然灾害等，实现城市的可持续发展。
5. 物流管理：通过对大数据的分析，可以优化物流路径、提高供应链的效率，降低成本，增加利润。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述引言：随着信息技术的飞速发展，大数据已成为当今社会的热门话题。
大数据时代的到来带来了数据获取、存储、处理和分析的新挑战和机遇。
本文旨在对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据的定义、特点、应用领域以及面临的挑战，以期为读者提供对大数据时代的全面了解。
一、大数据的定义大数据是指规模巨大、复杂多样、难以传统方式处理的数据集合。
根据Gartner公司的定义，大数据具备三个特征：数据量大、数据速度快、数据种类多。
大数据的处理需要借助先进的技术和工具，如云计算、分布式计算和机器学习等。
二、大数据的特点1.数据量大：大数据时代产生的数据量呈指数级增长，包括结构化数据和非结构化数据，如社交媒体数据、传感器数据等。
2.数据速度快：大数据的产生和传输速度非常快，要求实时或近实时处理，以便及时获得有价值的信息。
3.数据种类多：大数据包含多种数据类型，如文本、图像、视频等，需要采用多种技术和工具进行处理和分析。
三、大数据的应用领域1.商业智能：大数据分析可以帮助企业发现市场趋势、分析客户行为，从而优化营销策略、提高销售业绩。
2.医疗健康：大数据分析可以帮助医疗机构提高诊断准确性、优化医疗资源配置，提供个性化的医疗服务。
3.金融领域：大数据分析可以帮助金融机构预测市场波动、风险评估，提供更精确的金融服务。
4.交通运输：大数据分析可以帮助交通管理部门优化交通流量、提高交通安全，减少交通拥堵。
5.社交网络：大数据分析可以帮助社交媒体平台了解用户兴趣、推荐个性化内容，提供更好的用户体验。
四、大数据时代面临的挑战1.隐私保护：大数据时代涉及大量个人隐私信息的收集和使用，如何保护用户隐私成为一个重要问题。
2.数据安全：大数据的存储和传输面临着数据泄露、数据篡改等安全威胁，需要加强数据安全保护。
3.数据质量：大数据时代的数据质量问题较为严重，包括数据准确性、一致性和完整性等方面的挑战。
4.技术挑战：大数据的处理和分析需要借助高性能计算和机器学习等先进技术，技术研发和人才培养是一个挑战。
大数据技术的发展与应用
大数据技术的发展与应用在信息时代的背景下，大数据技术已经成为信息处理和分析领域的重要工具。
大数据技术的发展和应用，不仅在科学研究领域起到了重要的推动作用，也在商业、医疗、城市规划等各个领域产生了深远的影响。
一、大数据技术的发展大数据技术的发展可以追溯到上世纪90年代末，随着互联网的迅速发展和智能设备的普及，海量的数据被生成并累积。
传统的数据处理方式已经无法胜任大数据时代的需求。
为了能够高效地存储、管理和分析这些数据，大数据技术迅速发展起来。
1.分布式存储与处理大数据的特点之一就是规模庞大，传统的数据库管理系统无法满足大规模数据的存储和分析需求。
分布式存储和处理技术应运而生，通过将数据分散存储在多个节点上，并采用并行计算方式处理数据，实现了高效的数据存储和处理能力。
2.机器学习和人工智能随着大数据技术的不断发展，机器学习和人工智能的应用也越来越广泛。
大数据为机器学习提供了大量的训练数据，通过对这些数据的分析和学习，机器能够自动优化和改进算法模型，实现更准确的预测和决策。
3.可视化和数据挖掘大数据技术使得对海量数据进行可视化和数据挖掘成为可能。
通过可视化工具，用户可以直观地理解和分析数据，从而从中发现隐藏的关联关系和规律。
数据挖掘技术则能够帮助用户从数据中发现有价值的信息和模式，为决策提供支持。
二、大数据技术的应用1.商业智能和市场分析大数据技术在商业智能和市场分析领域的应用已经取得了显著的成果。
通过对消费者行为和需求的分析，企业能够更加精确地制定市场营销策略，提高销售额和客户满意度。
同时，大数据技术也可以帮助企业预测市场趋势，准确把握商机。
2.医疗健康管理大数据技术在医疗健康管理领域的应用，为医疗研究和临床实践带来了诸多创新。
通过对大量的临床数据和基因组数据进行分析，医生可以更好地理解疾病的发生机制，提高疾病的诊断和治疗水平。
同时，大数据技术还能够为个体化医疗提供便利，根据患者的特征和需求，制定个性化的治疗方案。
金融行业中的大数据分析与商业智能
金融行业中的大数据分析与商业智能随着金融行业的不断发展和技术的不断进步，大数据分析和商业智能已经成为了银行、证券、保险等金融机构越来越重要的战略工具。
在这个信息化和数字化的时代，大数据分析和商业智能让金融机构更好地了解客户需求和行业动态，更好地制定商业战略，从而为金融机构的发展提供强有力的支撑。
一、大数据分析在金融行业中的应用大数据分析在金融行业中的应用已经变得越来越广泛。
金融机构可以利用大数据分析技术来挖掘客户行为、市场趋势等方面的信息，通过对这些信息的分析来实现风控、营销等目的。
风控是金融机构最主要的任务之一。
在金融行业中，大数据分析可以为风控工作提供强有力的支持。
金融机构可以通过大数据分析技术对贷款、信用卡等领域的数据进行挖掘和分析，从而找出可能存在的风险，并及时采取相应措施，如增加保证金、提高贷款利率等，以防范风险。
另外，大数据分析也可以帮助金融机构做好市场营销。
金融机构可以通过对客户购买历史、浏览记录等方面的大数据进行分析，以实现个性化营销。
例如，银行可以针对客户的偏好和需求定制不同的投资理财产品，从而更好地满足客户需求，提高客户满意度。
二、商业智能在金融行业中的应用商业智能是一种基于数据仓库、数据挖掘、数据分析等技术的商业决策支持系统，它可以为企业提供全面、准确和及时的决策支持。
在金融行业中，商业智能可以帮助银行、证券、保险等金融机构更好地掌握市场、了解客户和进行决策。
金融机构可以利用商业智能技术对其内部数据进行挖掘和分析，以了解市场趋势、客户需求等信息。
例如，保险公司可以对其客户的年龄、性别、地域等因素进行分析，以制定相应的保险产品，从而更好地满足客户的需求；银行可以对不同客户群体的需求和行为进行分析，以制定不同的小微金融产品，从而实现更好的市场分割和服务。
商业智能系统还可以帮助金融机构更好地进行业务流程优化和管理。
金融机构可以利用商业智能系统来监控其经营状况、业务流程等方面的信息，及时发现问题并采取相应措施，从而提高经营效率和业务管理水平。
基于大数据技术的商业智能分析研究
基于大数据技术的商业智能分析研究第一章前言随着信息技术的不断发展，海量数据的存储和处理已经成为一种必要的能力，所以大数据技术的研究已经成为一个热点话题。
同时，随着商务活动的不断进一步，商业智能分析(BI)已成为企业获得竞争优势的一个必要手段。
因此，基于大数据技术的商业智能分析研究已经成为大数据和商业智能研究的重要方向。
第二章商业智能分析的基本概念与特点商业智能(BI)是一个包括数据分析和决策制定的过程。
其目标是通过对企业内外部数据进行分析，提供决策制定者有用的信息和意见，帮助他们制定最佳的决策和战略。
商业智能分析的特点在于，它不仅关注企业内部的数据分析，还关注企业和外部环境的关联和交互，能够为企业提供更加全面的信息。
第三章商业智能分析的关键技术商业智能分析的关键技术包括数据仓库、数据挖掘、OLAP、报告、仪表板和数据可视化等。
数据仓库是商业智能分析的基础设施，用于存储企业的所有数据，数据仓库中的数据可以被数据挖掘和其他工具进行分析。
数据挖掘是在数据仓库中挖掘隐藏在数据中的知识和信息的过程。
OLAP是一种处理多维数据的分析技术，用于分析企业的业务过程和结果。
报告是将商业智能分析结果以一定的格式呈现给企业决策者的过程。
仪表板是一个交互式的用户界面，用于展示商业智能分析结果。
数据可视化是将数据以一定的视觉方式展示，让用户更好地理解数据分析结果的过程。
第四章大数据技术在商业智能分析中的应用随着数据量的急剧增长，传统的商业智能分析技术已经不能满足企业的需求。
因此，大数据技术在商业智能分析中的应用成为越来越关注的问题。
大数据技术可以帮助商业智能分析更大规模、更深入地分析数据，从而揭示出更多的信息和知识。
在商业智能分析中，大数据技术被广泛地应用于数据采集、数据预处理、数据存储、数据分析和数据可视化等方面。
其中，Hadoop、Spark、Storm等分布式计算和处理框架是大数据技术应用于商业智能分析的主要技术。
对大数据的认识
对大数据的认识大数据是指规模庞大、复杂度高且难以用传统数据处理技术进行管理和分析的数据集合。
随着互联网、物联网和数字化技术的快速发展，大数据在各个领域的应用越来越广泛。
本文将从定义、特点、应用和挑战等方面对大数据进行认识和介绍。
一、定义大数据是指数据量大到无法用传统的数据管理和处理工具进行处理的数据集合。
它具有以下特点：数据量大、数据类型多样、数据生成速度快、数据价值隐含。
二、特点1. 数据量大：大数据的数据量通常以TB、PB、EB甚至更大的规模来衡量，远远超过了个人计算机或传统数据库的处理能力。
2. 数据类型多样：大数据包含结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON等）和非结构化数据（如文本、音频、视频等）。
3. 数据生成速度快：大数据的生成速度非常快，如社交媒体上的实时数据、传感器数据等，需要实时处理和分析。
4. 数据价值隐含：大数据中蕴含着大量的信息和价值，通过对数据的挖掘和分析，可以帮助企业做出更准确的决策，提高效率和竞争力。
三、应用大数据在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 商业智能：通过对大数据的分析，可以揭示消费者的购买行为、偏好和趋势，帮助企业进行精准营销和产品定位。
2. 金融风控：大数据可以帮助金融机构进行风险评估和欺诈检测，提高金融安全性。
3. 医疗健康：通过对大数据的分析，可以提高医疗诊断的准确性和效率，辅助疾病预防和治疗。
4. 城市管理：大数据可以帮助城市进行交通管理、环境监测、资源调配等，提高城市的智能化水平。
5. 人工智能：大数据是人工智能发展的基础，通过对大数据的学习和分析，可以让机器具备更强的智能和学习能力。
四、挑战尽管大数据带来了巨大的机遇和潜力，但也面临着一些挑战：1. 数据隐私与安全：大数据中包含大量的个人隐私信息，如何保护数据的安全和隐私成为一个重要问题。
2. 数据质量：大数据中存在着噪声、错误和不完整的数据，如何对数据进行清洗和校验是一个挑战。
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1. 任务分配Server不会将信息Push到计算Node，而是让计算 Node通过心跳去Pull任务 2. 基于框架的通用性，MapReduce代码也会在HDFS中传送，在 各计算Node展开，再通过启动新JVM进程装载并运行 3. 类似的JVM进程启停有5、6次之多 4. Reduce Task只能在所有Map Task完成之后才能启动
. 多年以来，很多人以NoSQL 为时尚。到后来才发现，原来 谷歌早就在用SQL语句自如地 访问自己的MPP数据库：F1和 Spanner了 . NoSQL定义曾经有很多版本， 谷歌的最新定义是：No Time to Support SQL
10
开源大数据生态圈
后来：开源界整体失声
这里的黎明静悄悄...
4. 选择最适合自己的、服务最好的产品和技术
Scale-out
Scale-up
x86 Server
例如：Won Kim: 《On Optimizing an SQL-like Nested Query》 例如：C´esar A. GalindoLegaria & Milind M. Joshi: 《Orthogonal Optimization of Subqueries and Aggregation》
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商用前端生态圈
统计分析和数据挖掘:
国外 国内 SAS，SPSS等等
展现分析:
国外 国内 Cognos, BO, Microsoft, Oracle, Microstrategy等等
QlikView,Tableau, Spotfire, Style Intelligence等等
SmartBI, Yonghong Z-Suite, CellSoft等等
Select Order.Sales From Order 1. Only Load 'Sales' 2. Block Copy 'Sales'
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大数据BI系统的底层技术
库内计算 - 条件查询
条件能否压下去？
BRANCH
22
大数据BI系统的底层技术
库内计算 - 聚集查询
1. Map: Sum Sum 2. Reduce: Sum_Sum 1. Map: Count Count 2. Reduce: Sum_Count 0. Formula: (n * Σx2 – (Σx)2) / (n * (n – 1)) Variance 1. Map: Count, Sum, SumSQ 2. Reduce: Sum_Count, Sum_Sum, Sum_SumSQ 0. Formula: 1/n * Σxy - μx * μy Covariance
大数据，商业智能的挑战
搬运大数据的亨利 2013.4.20
1
目录
1. 大数据背景 2. 开源大数据生态圈和商用大数据生态圈 3. 开源前端生态圈和商用前端生态圈 4. 大数据BI系统的底层技术 5. 大数据BI系统的演变过程 6. 建设大数据BI系统的思考
2
大数据背景
大数据的4V
1. 数据量大(Volume) 2. 速度快(Velocity) 3. 类型多(Variety) 4. 价值密度低(Value)
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大数据BI系统的演变过程
第一阶段 第二阶段
1. OLAP on OLTP 1. Materialized View 2. Stage, ODS, DWD, DWA 3. ROLAP, MOLAP, HOLAP
第三阶段
1. 开源社区 2. 一体机 , MPP DW, MPP DM
这也是几乎每个BI研发人员的进化之旅，直到...
子查询大致可以分为以下几类：
1. Type-A, 2. Type-N, 3. Type-J, 4. Type-JA 例如，Type-J 子查询可改写为Join(关联):
1. Merge the tables in the subquery to the ‘from’ clause of the main query. 2. Add subquery conditions (including joins) to the main query ’s ‘where’ clause. The conditions should be combined using an AND operator. 3. Replace Ri.Ci op (select Rj.Cj) with a join: Ri.Ci nop Rj.Cj, and AND it with the entire condition.
BI
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建设大数据BI系统的思考
性能 — 最重要的功能？
1. 性能需要衡量交付一个BI应用的整体周期及难易程度 2. 谨慎采用 Cache、Preaggregation等不合乎直觉的技术：优 化效果不稳定；难以管理，可能失去控制 3. 性能最好不以牺牲粒度(Granularity)达到：粒度越细越好 4. 海量数据，实时处理
Scale-up 数据集市:
国外 国内 QlikView、 Tableau 等等
Scale-out 数据集市:
国外 Style Intelligence 等等
国内
Yonghong Data Mart
等等
14
开源前端生态圈
开源:
统计分析和数据挖掘 展现分析 R, RHadoop, Mahout 等等 JasperSoft，Pentaho, Openi, Birt等等
Red I
Red I
2. Online
l
18
大数据BI系统的底层技术
分布式通信
1. Performance 2. Load 3. Variance
Average(a) 是相同值5，但是Variance(a)差距很大
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大数据BI系统的底层技术
内存计算
1. All Data 2. Hot Data Code Data 1. Initializing Code Code Data Caution! Data
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商用大数据生态圈
一体机数据库/数据仓库:
国外 国内 IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等
Scale-out 数据仓库:
国外 国内 Teradata AsterData, GBase等等 EMC GreenPlum, HP Vertica 等等
Select t1.col1 from t1 where t1.col2 in (select t2.col2 from t2 where t1.jcol=t2.jcol)
If op is IN, the condition is Ri.Ci = Rj.Cj If op is NOT IN, the condition is NOT (Ri.Ci = Rj.Cj)
3
大数据背景
更多的数据？
谷歌自始至终都认为数据是越多越好，用谷歌产品研发总监Peter Norvig的话就是：更多的数据胜过更好的算法
4
开源大数据生态圈
诞生：谷歌
大数据领袖谷歌，于2003年起发布一系列论文:
1. 《The Google File System 》 2. 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》 3. 《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》
1. Map: Sum_x, Sum_y, SumWT_xy,Count_x
2. Reduce: Sum_Sum_x, Sum_Sum_y, Sum_SumWT_xy, Sum_Count
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大数据BI系统的底层技术
库内计算 子查询
子查询怎么转化为Map Reduce？
有一些论文专门研究子查询的改写。
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建设大数据BI系统的思考
产品选型
1. 正确面对开源和商业产品：开源是一种商业模式，没有免费的午餐 2. 正确面对国际和国内产品：在 TCO、Service、 Customization等方面仔细权衡
3. 大数据BI系统的TCO并不一定就高：曾经观察到一些项目以十万左右的开销支持 了1 TB数据量的实时分析(包括软硬件)
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开源大数据生态圈
后来：谷歌
NoSQL引领着IT界时尚圈，几乎家喻户晓；低延迟的大数据分析项 目在开源界刚出现没多久，谷歌又烧了第三把火。这次它发表的两 篇论文是：
1. 《F1 - The Fault-Tolerant Distributed RDBMS Supporting Google's Ad Business》 2. 《Spanner: Google's Globally-Distributed Database》
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大数据BI系统的底层技术
必要的底层技术
1. 分布式计算 2. 分布式通信 3. 内存计算 4. 列存储 5. 库内计算
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大数据BI系统的底层技术
分布式计算
1. Offline MPP 2. Online MPP
Group/Aggr Query Map Map Map Map
1. Offline
战火被点燃，从此进入大数据时代
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开源大数据生态圈
诞生：开源大数据生态圈
1. Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次 诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成 2. Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经 有一些用户
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