(4)分析功能:可以通过业务规则形成分析内容,并且展示样式丰富,具有一定的交互要求,例如预警或者趋势分析等 。要支持多维度的OLAP,实现维度变化、旋转、数据切片和数据钻取等,以帮助做出正确的判断和决策 。
60、商业智能的三个层次:数据报表、多维数据分析和数据挖掘
61、数据分析系统的总体架构:
(1)源系统:包括现有的所有OLTP系统,搭建BI系统并不需要更改现有系统 。
(2)数据仓库:数据大集中,通过数据抽取,把数据从源系统源源不断地抽取出来,可能每天一次,或者每3个小时一次,当然是自动的 。数据仓库依然建立在关系型数据库上,往往符合“星型结构”模型 。
(3)多维数据库:数据仓库的数据经过多维建模,形成了立方体结构 。每一个立方体描述了一个业务主题,例如销售、库存或者财务 。
(4)客户端:好的客户端软件可以把多维立方中的信息丰富多彩地展现给用户 。
62、商业智能的软件工具集合:
(1)终端用户查询和报告工具
专门用来支持初级用户的原始数据访问,不包括适应于专业人士的成品报告生成工具 。
(2)数据仓库(DataWarehouse)和数据集市(DataMart)产品
包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件,通常还包括一些业务模型,如财务分析模型 。
(3)数据挖掘(DataMining)软件
使用诸如神经网络、规则归纳等技术,用来发现数据之间的关系,做出基于数据的推断 。
(4)OLAP工具
OLAP的实现方法:①ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现,以关系数据库为核心,以关系型结构进行多维数据的表示和存储 。②MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现 。以多维数据组织方式为核心,是产生多维数据报表的主要技术 。③HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现④提供一个专用的SQLServer,对某些存储模式(如星型、雪片型)提供对SQL查询的特殊支持
63、实施商业智能的步骤:①需求分析②数据仓库建模③数据抽取④建立商业智能分析报表⑤用户培训和数据模拟测试⑥系统改进和完善
64、大数据的概念: 大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要采用新处理模式才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息,以期得到更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资源,大数据具有5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)和Veracity(真实性) 。
64、大数据的关键技术:大数据存储管理技术、大数据并行分析技术、大数据分析技术 。
65、大数据发展应用的目标:
(1)打造精准治理、多方协作的社会治理新模式
(2)建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制
(3)构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系
(4)开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局
(5)培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态
66、大数据的应用领域:互联网行业应用、传统领域的应用
67、大数据发展应用的主要任务:
1)加快政府数据开放共享,推动资源整合,提升治理能力
(1)大力推动政府部门数据共享
(2)稳步推动公共数据资源开放 。
(3)统筹规划大数据基础设施建设
(4)支持宏观调控科学化
(5)推动政府治理精准化
(6)推进商事服务便捷化
(7)促进安全保障高效化
(8)加快民生服务普惠化
2)推动产业创新发展,培育新兴业态,助力经济转型
(1)发展工业大数据
(2)发展新兴产业大数据
(3)发展农业农村大数据
(4)发展万众创新大数据
(5)推进基础研究和核心技术攻关
(6)形成大数据产品体系
(7)完善大数据产业链
3)强化安全保障,提高管理水平,促进健康发展
(1)健全大数据安全保障体系
(2)强化安全支撑
68、云计算的概念:云计算是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,在网络上配置为共享的软件资源、计算资源、存储资源和信息资源可以按需求提供给网上终端设备和终端用户 。
69、云计算的主要特点包括:一是宽带网络连接,用户需要通过宽带网络接入“云”中并获得有关的服务,“云”内节点之间也通过内部的高速网络相连;二是快速、按需、弹性的服务,用户可以按照实际需求迅速获取或释放资源,并可以根据需求对资源进行动态扩展 。
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