四川城乡建设厅网站,石狮住房和城乡建设网站,iis网站权限,国内管理咨询公司排行在这个信息爆炸式增长的时代#xff0c;挖掘数据的潜在价值尤为重要#xff0c;越来越多的人将目光聚集于商务智能BI领域。通过数据分析软件对来自不同的数据源进行统一的处理和管理#xff0c;并以灵活的方式展示数据之间的联系#xff0c;辅助企业进行决策。
在BI越发重…在这个信息爆炸式增长的时代挖掘数据的潜在价值尤为重要越来越多的人将目光聚集于商务智能BI领域。通过数据分析软件对来自不同的数据源进行统一的处理和管理并以灵活的方式展示数据之间的联系辅助企业进行决策。
在BI越发重要的今天如何学习BI应用并熟练掌握它呢总结一下大致需要从五个方向着手
1学习数据库知识掌握基础技能sql
直白来讲BI就是玩数据的从数据中获取各种所需信息。因为BI的出发点是数据希望能够从数据分析中得到有价值的信息所以从事BI相关的工作是绝对离不开数据库的。
2技术方面学习数据仓库/ETL以及前端开发
那么为什么要学习数据仓库呢首先我们认识一下数据仓库。
数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供所有数据类型支持的战略集合。它出于分析性报告和决策目的而创建为需要业务智能的企业提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及合理控制它们。从数据仓库的定义以及作用可以看出它和BI的作用完美契合是BI的核心组成部分。 数据仓库和数据库仅有一字之差但它们的作用却不相同。数据仓库和数据库的区别实际来讲就是OLTP和OLAP的区别。传统数据库系统主要是用联机事务处理OLTP也叫操作型处理它是针对具体业务在数据库联机的日常操作通常对少数记录进行增删改查。用户较为关心操作的响应时间数据的安全性完整性以及并发支持的用户数等问题。
而数据仓库使用的就是OLAP了也叫分析型处理一般是针对某些主题的历史数据进行分析提供可靠结论以便支持决策管理。
数据仓库学习了解后接下来要学习ETL。ETL是数据仓库的后台主要包含数据的抽取、清洗、规范化以及提交四个步骤。它是将数据从源系统加载到数据仓库的过程。用来描述讲数据从来源端经过萃取、转置、加载至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库但其对象并不限于数据仓库。从OLTP联机事务处理数据库中提取数据将其转换为与数据仓库模式匹配并加载到数据仓库中。
数据仓库作为提供所有数据类型支持的战略集合对于BI分析数据模型是至关重要的而ETL从数据库中提取清洗数据加载到数据仓库中作为连接数据库和数据仓库的纽带在我们想要学好BI的前提下学习ETL也是必不可少的。
当然这些都是数据层面底层的东西里子有了当然面子也需要做好。对于BI来讲数据分析后我们很有必要将分析得到的结果以清晰炫酷的方式展现出来做到第一时间抓住人们的眼球。这就需要我们有良好的前台代码基础。
3选择技术工具
一个好的工具可以帮助我们快速牢固的掌握所需技能。
作为一款全能型数据分析工具亿信ABI不仅支持连接类似oracle、mysql之类的数据库还支持类似文件数据或者网络接口数据数据来源支持广泛亿信ABI的分析方式也很丰富可以满足市场上的各种场景需求不论是中国式复杂报表还是类似天猫双十一作战大屏的交互式炫酷效果它都能实现亿信ABI系统的扩展性和稳定性都很OK对于大数据量的数据分析实现系统的线性扩展的同时保证良好的系统稳定性大数据时代对数据处理的能力要求也变的更高亿信ABI就实现了千万、千亿甚至更大数据量数据的秒级响应。
作为行业内顶尖的一款BI工具亿信ABI可以很好地帮助我们学习BI还可以免费试用呢。 4学习业务知识
学习相关业务知识任何行业都有属于它自己的业务知识。
学习BI我们要知道业务中的一些专业名词比如指标、维度、主题域、主体集、主题表等等以及业务中的一些具体逻辑这些对于我们在做BI分析的时候都是十分重要的。
5实操数据分析工作
纸上学来终觉浅。在理论知识学好的情况下更加注重的就是实践了。在实际项目中认真参与实操数据分析工作把理论知识融会贯通。
相信只要能够做好上面的五个方面我们一定能够摆脱菜鸟身份向BI领域的大牛发起冲击。
文章来源网络 版权归原作者所有
上文内容不用于商业目的如涉及知识产权问题请权利人联系小编我们将立即处理