【正文】 精選資料 數(shù)據(jù)分析平臺(tái)解決方案成都四方偉業(yè)軟件股份有限公司2017年1月目錄1. 背景概述 52. 現(xiàn)狀分析 6. 主流BI模式 6. 傳統(tǒng)BI模式 6. 敏捷BI模式 7. 平臺(tái)推薦模式 83. 整體需求 10. 數(shù)據(jù)源支持 10. 自助式查詢 10. OLAP聯(lián)機(jī)分析 11. UI編排功能 12. 豐富的組件 13. 多種展示方式 13. 外部數(shù)據(jù)服務(wù) 144. 總體設(shè)計(jì) 15. 數(shù)據(jù)分析 16. 設(shè)計(jì)運(yùn)行 16. 系統(tǒng)管理 16. 可視化展示 165. 功能設(shè)計(jì) 17. 數(shù)據(jù)分析 17. 多數(shù)據(jù)源 17. 數(shù)據(jù)建模 18. 多維BI分析 18. 設(shè)計(jì)運(yùn)行 20. UI編排 20. 豐富組件 21. 事件引擎 24. 運(yùn)行引擎 24. 系統(tǒng)管理 26. 我的報(bào)表 26. 工程化管理 26. 主題管理 27. 布局管理 27. 數(shù)據(jù)源管理 27. 基礎(chǔ)管理 27. 可視化展示 28. 決策儀表盤 28. 大屏綜合顯示 30. 交互式WEB界面 30. 基于GIS的數(shù)據(jù)可視 33. 其他功能 38. 數(shù)據(jù)探索 38. 事件定義 38. 項(xiàng)目管理 39. 基礎(chǔ)管理 39. 安全管理 39. 部署與集成 401. 背景概述當(dāng)前，我們的世界已經(jīng)邁入大數(shù)據(jù)（Big Data）時(shí)代，隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，信息技術(shù)與人類世界、經(jīng)濟(jì)、軍事、科研、生活等方面不斷交叉融合，催生了超越以往任何年代的巨量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)正在變得無(wú)處不在、觸手可及，數(shù)據(jù)的背后隱藏著信息，而信息之中蘊(yùn)含著知識(shí)和智慧。 而數(shù)據(jù)創(chuàng)造的真正價(jià)值，在于我們能否提供進(jìn)一步的稀缺的附加服務(wù)，就是數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)的分析過(guò)程往往離不開機(jī)器和人的相互協(xié)作與優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。從這一立足點(diǎn)出發(fā)，大數(shù)據(jù)分析的理論和方法研究可以從兩個(gè)維度展開：一是從機(jī)器或計(jì)算機(jī)的角度出發(fā)，強(qiáng)調(diào)機(jī)器的計(jì)算能力和人工智能,以各種高性能處理算法、智能搜索與挖掘算法等為主要研究?jī)?nèi)容，例如基于Hadoop和MapReduce/Spark框架的大數(shù)據(jù)處理方法以及各類面向大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘方法等，這也是目前大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的研究主流；另一個(gè)維度從人作為分析主體和需求主體的角度出發(fā),強(qiáng)調(diào)基于人機(jī)交互的、符合人的認(rèn)知規(guī)律的分析方法，意圖將人所具備的、機(jī)器并不擅長(zhǎng)的認(rèn)知能力融入分析過(guò)程中，這就是大數(shù)據(jù)可視化分析。 商業(yè)智能（Business Intelligence，簡(jiǎn)稱BI）是進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析的一種重要手段。2. 現(xiàn)狀分析. 主流BI模式Gartner的2016 BI和分析平臺(tái)魔力象限報(bào)告指出：當(dāng)今數(shù)據(jù)分析向可視化設(shè)計(jì)UE、自助式探索分析、分析和展現(xiàn)一體化平臺(tái)發(fā)展已經(jīng)成為大勢(shì)所趨。2016年，傳統(tǒng)的BI廠商已經(jīng)集體淪陷，全部被驅(qū)出了領(lǐng)導(dǎo)象限。. 傳統(tǒng)BI模式在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過(guò)程中，傳統(tǒng)BI的做法是，IT人員事先根據(jù)分析需求來(lái)進(jìn)行建模（以及做二次表或打Cube），提前匯總好數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)人員在前端查看分析結(jié)果報(bào)表。分析過(guò)程如下所示。這種做法很成熟，持續(xù)了很多年，但是也存在著一些問(wèn)題：業(yè)務(wù)人員查看的報(bào)表相對(duì)靜態(tài)，分析的維度和度量的計(jì)算方式已在建模時(shí)預(yù)先設(shè)定好，不能更改，比如定好了是求和或求平均數(shù)，想改成求方差必須回去修改模型。分析需求變更時(shí)，業(yè)務(wù)人員不能直接調(diào)整報(bào)表，需要IT人員重新建?；蛐薷囊延蟹治瞿Ｐ?，耗時(shí)較長(zhǎng)，響應(yīng)速度較久。. 敏捷BI模式隨著技術(shù)的發(fā)展和演進(jìn)，BI領(lǐng)域已經(jīng)迎來(lái)了新一代敏捷BI的革新?；诖髷?shù)據(jù)的處理技術(shù)，其對(duì)TBPB級(jí)的數(shù)據(jù)可實(shí)現(xiàn)秒級(jí)響應(yīng)。敏捷BI的數(shù)據(jù)展現(xiàn)是起點(diǎn)，而不是終點(diǎn)?？吹搅藬?shù)據(jù)，能交互式分析，能深入向下挖掘，能發(fā)現(xiàn)問(wèn)題找到答案。敏捷BI的分析報(bào)告能讓非IT部門的同事直接在分析平臺(tái)上做出來(lái)。不能把所有的分析報(bào)告需求都提交到IT部門，這樣會(huì)嚴(yán)重增加IT部門的工作負(fù)擔(dān)。敏捷BI的實(shí)施和操作相比傳統(tǒng)BI都要來(lái)得更為簡(jiǎn)單，可以說(shuō)是以業(yè)務(wù)人員為使用對(duì)象的BI，支持自助探索式分析。分析報(bào)告需求經(jīng)常需要數(shù)據(jù)層的改動(dòng)，需要IT部門去改進(jìn)數(shù)據(jù)層和業(yè)務(wù)層，傳統(tǒng)BI平臺(tái)需要一兩個(gè)月去梳理模型。敏捷BI無(wú)需事先建模，可在分析過(guò)程中靈活調(diào)整分析維度和報(bào)表展現(xiàn)，需求變更可以在一天之內(nèi)響應(yīng)，提升企業(yè)的洞察力決策力。與傳統(tǒng)BI的重量建模、統(tǒng)一視圖不同，敏捷BI采取輕量建模、N個(gè)視圖的方法，數(shù)據(jù)連進(jìn)來(lái)直接可以進(jìn)行分析，并且業(yè)務(wù)人員可以實(shí)時(shí)調(diào)整分析的維度和度量的計(jì)算方式，極大增加靈活性，真正做到和數(shù)據(jù)對(duì)話。. 平臺(tái)推薦模式從前文可以看出，敏捷BI以“快而有效”的方式解決了業(yè)務(wù)與技術(shù)長(zhǎng)期的矛盾，為數(shù)據(jù)市場(chǎng)帶來(lái)了新的活力，也引領(lǐng)了商業(yè)智能可視化分析的走向。但我們也要冷靜思考：■敏捷BI和過(guò)去二十五年一樣，無(wú)法替代Excel，這是為什么？■大眾化的敏捷BI產(chǎn)品和過(guò)去二十五年一樣，只能通過(guò)Ctrl+C/V才能進(jìn)入Word/PPT當(dāng)中，而這“交付的最后一步”卻是每個(gè)領(lǐng)導(dǎo)真正才會(huì)看到的數(shù)據(jù)分析！■大眾化的敏捷BI產(chǎn)品還是基于表格和圖表化的分析，似乎沒(méi)有改變數(shù)據(jù)的堆砌，用戶很難為其增加輔助性的說(shuō)明文字，加入自己的觀點(diǎn)！■如果分析出報(bào)表之后，想要將這些BI圖表有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，并形成一套完整的數(shù)據(jù)展示系統(tǒng)，難道還需要專門讓IT技術(shù)人員編寫一套WEB系統(tǒng)，將這些圖表嵌入到這個(gè)系統(tǒng)中去？■大眾化的敏捷BI產(chǎn)品即使具備報(bào)告/WEB頁(yè)面的發(fā)布能力，但這些報(bào)告發(fā)布之后都是一些靜態(tài)頁(yè)面，無(wú)法讓最終使用者（業(yè)務(wù)人員或者領(lǐng)導(dǎo)）再次進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。比如：根據(jù)不同查詢條件進(jìn)行分析、動(dòng)態(tài)切換維度和指標(biāo)。■大眾化的敏捷BI產(chǎn)品不能與外部系統(tǒng)進(jìn)行交互，他們發(fā)布的報(bào)表是獨(dú)立存在的。這樣就導(dǎo)致無(wú)法與外部業(yè)務(wù)系統(tǒng)有效地結(jié)合，從而讓分析者、查看者有整體的感知，并不能根據(jù)外部系統(tǒng)的參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。所以，我們的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)應(yīng)該在基于“業(yè)務(wù)主導(dǎo)的自服務(wù)模式（BusinessUserDriven）”的敏捷BI基礎(chǔ)上，增加了高級(jí)UI頁(yè)面編排的功能。在進(jìn)行可視化設(shè)計(jì)UE分析的同時(shí)，也能設(shè)計(jì)出一套完整的WEB數(shù)據(jù)展現(xiàn)系統(tǒng)，體現(xiàn)了“分析和展現(xiàn)一體化”。3. 整體需求. 數(shù)據(jù)源支持支持大多數(shù)源系統(tǒng)，只對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取和呈現(xiàn)，不對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行任何操作。支持結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、API接口的方式作為數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)管理，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)支持nosql相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)，API接口支持soap、rest等方式。. 自助式查詢對(duì)于清單數(shù)據(jù)的查詢，用戶可以直接通過(guò)即席查詢?cè)O(shè)計(jì)界面，在可視化界面中以拖拽式的構(gòu)建查詢，無(wú)需編寫SQL語(yǔ)句，直接查詢出數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)。即席查詢應(yīng)滿足業(yè)務(wù)人員自助式的、零編程的、快速定制的查詢需求。提供各種快速和高級(jí)