400-606-2017
400-606-2017

AutoBI让数据说话,如何做好数据挖掘

2021年4月28日 |

得数据者得天下,这句话说出了数据的重要性。在很多IT公司的眼里,程序可以挂掉,但是数据不能丢,于是乎数据被里三层外三层的备份着,生怕数据有一丝一毫的丢失,这个从数据工作者水涨船高的薪水报酬就可见一斑。数据俨然成为IT工作中最最重要的一环,也是最为基础的一环,毕竟一切的一切,都是围绕着数据嘛。

如何利用好数据,让数据能说话,发挥其应有的作用,这些就是数据应用的最本质。数据基本上分为数据处理和数据展示两大部分。数据展示就是如何挑选一款合适的数据可视化工具,小编在这里强烈推荐云蛛系统的AutoBI和DataView,其中AutoBI为报表工具,DataView为图形库。两者结合可以形成强大的分体式BI,再加上独家的试衣模式,能够以工具的模式做出媲美人工定制化可视化系统。更加关键的是云蛛系统AutoBI和DataView这两款产品,竟然是开源的,可以通过这些获得的源代码轻松的构建属于自己的可视化工具,想怎么改就怎么改,想怎么折腾就怎么折腾,站在巨人的肩膀上借力,您懂得。

接下来就是数据处理了,这个是一个重工程。举一个最简单的场景来说,数据仓库的数据处理。数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。大白话讲,就是存储数据的仓库,放原始数据的地方。我们经常提数据挖掘,就是针对这些原始数据的再处理过程。

数据处理过程,一般是由三部分组成,原始数据,处理模型,调度任务。原始数据就是指的数仓中存放的数据,处理模型指的是针对数据的处理逻辑,这个可以是各种语言,诸如存储过程、Java、Php、Go等。一般来说,我们推荐的是存储过程,为什么呢?以Java举例,虽然很方便写业务逻辑做数据处理,但是数据从数仓抽取出来,进入内存由Java处理后再塞回数据库之类的地方,这个本身就有很大的性能损耗。所以我们非常的不赞成这么做,如果数据量少一些还好。推荐的模式是和数仓一样的数据库,整个处理由数据库自己内部调度,调优数据库的参数,这样才能以最小性能做最大化的性能计算。

之后就是调度了,这也是整个数据处理的灵魂。处理模型控制数据,调度任务控制处理模型。调度任务决定所有的计算什么时间执行,什么条件下执行,是否有依赖任务等等,是整个数据处理的总号令者。由这三部分处理,我们就可以做好相关的数据挖掘工作了,让我们的数据鲜活起来,让我们的数据可以说话!

商务咨询

电话:400-606-2017

技术支持

微信:cobwebtimes

电话:400-606-2017

微信

微博