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利用商业智能技术对多系统的数据整合研究分析

2解决方案2.1关键技术介绍2.1.1ETL技术ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。 ETL是BI项目重要的一个环节。通常情况下，在BI项目中ETL会花掉整个项目至少1/3的时间，ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。 2.2具体实施方案2.2.1整体技术框架①数据整合：对通信、信息、电视三个数据库数据和外部数据，通过ETL技术，将这些数据通过数据源引擎引擎抽取到统一中，形成完整的数据集合。
BI
来源：互联网
2021-06-29

浅谈数据分析、数据挖掘、BI及分析型CRM

CRM等数据库系统的数据通过ETL加载到BI软件中，做出一些数据分析的报表。 实际上一个BI项目，是一个系统集成的过程，在这个过程中ETL是核心。而分析型CRM，目前还不太了解，个人有些疑惑：分析的基础是数据，数据的质量是决定了一切。BI通过ETL对数据进行了清理和转换。 那分析型CRM需不需要ETL，如果不需要，又如何在数据的输入端就保证其质量呢，而且还得保证这些数据的粒度都是产生报表时所需的。
BI
来源：互联网
2017-09-23

80亿美金收购Informatica！Salesforce剑指AI

Informatica，是企业数据管理领域的元老级厂商，其核心产品IntelligentDataManagementCloud™(IDMC)是一个全面的、基于AI驱动的云原生平台，涵盖了数据集成（ETL
CRM
2025-05-30

数据仓库设计原则

4.一致性采用数据仓库设计标准以促进数据仓库和ETL设计的效率。决策过程将会和数据建模工作和ETL的开发一样加快。 5.效率关注三个方面的效率1)安装可重复使用的数据设计的模式将最大限度地减少数据建模和ETL的工作量。2)操作保持最小的数据组和保持一致的标准以便维护易于进行，运用逻辑结构以方便导航和使用。 3)加载性能优先考虑ETL加载流程的性能；包括那些使用记录系统作为一种源加载数据集市的部分。
BI
来源：中国商业智能网
2017-10-13

如何利用数据仓库优化数据分析?

2.数据质量数据分析要求数据是干净、完整的，而数据仓库最核心的一项工作就是ETL过程，流程如下：图2流程而数据仓库已经对源系统的数据进行了业务契合的转换，以及脏数据的清洗，这就为数据分析的数据质量做了较好的保障 3.数据跨系统关联图3数据仓库的一个简单架构上图是数据仓库的一个简单架构，可以看到，各业务源系统的数据经过ETL过程后流入数据仓库，当不同系统数据整合到数据仓库之后，至少解决了数据分析中的两个问题：第一 同一个客户的储蓄交易和理财交易我们在同一张事件表就可以找到；第二，跨系统关联问题，同一个客户可能在不同系统中记录了不同的客户号，甚至存在不同的账号，进行数据整合时，总是需要找到共同的“纽带”来关联来自不同系统的信息，而数据仓库在ETL mapping映射，就能快速定位需求变量的来源和处理逻辑，全面了解相关业务；3.熟悉数据字典表：数据字典是数据仓库物理存储的信息库，可以通过数据字典了解库、表、字段不同层级的关系、存储、类型等信息；4.研究ETL 脚本：学习几个数据仓库ETL加工脚本，能更细致的探索数据加工处理逻辑，更清楚的理解数仓加工模式，快速掌握数据加工技巧；5.观察明细数据：想要真正了解数据，就必须对具体数据进行不同维度和层次的观察；比如事件表
大数据
来源：36大数据
2019-05-08

工业大数据应用的最大挑战——如何改善工业数据的集成

IT行业通过创建提取、转换、加载（ETL）软件来解决这些数据集成难题，将业务系统集成到分析系统中。 ETL可以从其它系统和数据库（如客户关系管理（CRM）和企业资源计划（ERP）系统中提取数据，并将数据合并到数据存储中，然后通过清理、调整和规范化数据进行转换。 为什么之前很少使用ETL解决方案来处理工业数据？原因是工厂中来自控制系统的工业数据，与来自业务系统的交易数据所面临的挑战不一样。 对于制造企业而言，了解ETL解决方案中的每个细节，以最大限度地发挥潜在数据优势至关重要。运营数据并没有全部存储在数据库中以待提取使用。
大数据
来源：微信公众号《控制工程中文版》
2022-06-23

商业智能BI与大数据应用的区别

伴随着BI的发展，是ETL，数据集成平台等概念的提出。 ETL，ExtractionTransformationLoading，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。 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。
BI
来源：互联网
2018-10-16

增产扩能！这家全球首创自适应机器人的公司，正在佛山智造腾飞

其中，已量产面世并进入市场的非夕产品——拂晓4还获得了由国际知名第三方认证机构Intertek颁发的欧盟CE认证、北美ETL认证证书，成为行业首个通过ETL认证的七轴力控型机器人 非夕自适应机器人成为业内首个获得CE+ETL双认证的力控型机器人随着技术的成熟和产品的优化，非夕自适应机器人已在多个领域有成功的合作案例。
工业机器人
来源：经济网
2022-05-12

一文读懂BI商业智能与大数据应用的区别

伴随着BI的发展，是ETL，数据集成平台等概念的提出。 ETL，ExtractionTransformationLoading，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。
BI
来源：互联网
2017-04-25

大数据和BI商业智能有何区别？有何相关？

两者技术上有什么相关性传统BI的技术标签：ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表。大数据的技术标签：Hadoop、MPP、HDFS、MapReduce、流处理等。 正如图右侧架构所示，BI架设在大数据应用层，抽取etl后或者Hive来的数据又可作通用类的业务分析。既满足了海量实时数据分析，也满足了决策型的业务分析。 企业应该青睐大数据还是商业智能在技术领域，虽然传统BI的一些技术ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表似乎都将处于落后边缘，因为它难以解决日后海量数据的处理问题，但是，也不能全盘否定或替代成大数据。
BI
来源：深圳大数据研究与应用协会
2018-10-30
共 17 页 总数：169 条
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