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数据经营分析解决方案
► 需求分析

经过多年的积累,中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。系统运行了一段时间以后,必然收集大量的历史数据。但是,在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说,只是一些无法看懂的天书。
(1)企业机构经营分析面临的共同挑战:

(2)日益复杂的数据状况:中国企业数据集成环境比国外企业更加复杂;
(3)不断增加的业务需求:企业数据经营分析需求持续增长;
(4)快速响应的市场需要:面对日益激烈的市场竞争,需要更多及时快速响应的分析报告;

数据分析的全面完整:经营数据分析问题的完整性缺失,导致企业无法进行更客观全面的决策依据。      
数据积累多、数据分散广、数据价值低、数据查询慢是大中型企业普遍遇到的问题。数据是企业在业务经营和管理过程中产生、获取、保存、传递和处理的信息记录;数据的集成、数据的质量和数据的经营分析,已成为支持价值创建和实现增长的基础;决策者对数据经营的困惑亟待解决。
 

► 解决方案

a)      解决哪些问题

b)     架构设计
总体架构:


核心架构:

c)      技术保障




d)     核心功能

(1)列式存储引擎
基于HDFS的列式存储引擎,支持多路复合索引,针对超高基数维度、复杂过滤条件等的场景进行了专门优化,查询性能有几倍到几十倍的提升,也大大节省了存储空间。
(2)明细数据查询
基于列式存储引擎,及倒排索引等多种索引技术,突破传统OLAP引擎仅能查询聚合数据的局限,全面地支持了明细数据的查询,优化了对宽表的支持,降低了数据建模的难度,更好地服务数据探索式分析场景。
(3)可视化展示
敏捷BI,用户仅需浏览器,以熟悉的可拖拽方式交互地探复杂数据源,支持钻取,上卷,切片,切块,旋转等多维分析方法,支持数十种可视化报表技术,简易地多格式数据分享,极大地提高了业务人员分析大数据的效率。
(4)权限安全管理
全面用户管理及单元格级别的访问控制方式,可与用户已有访问认证体系深度集成,保证数据访问的可管理性、可追溯性。
 

► 方案价值
(1)超高性能、超强并发,查询性能提升60~300倍,水平扩展支持高并发。
(2)无缝融合BI及可视化工具,支持与企业级商业智能(BI)及可视化工具无缝融合,提供标准的ODBC、JDBC驱动及REST API接口等连接流行的数据分析、展示工具,如Tableau、Microsoft PowerBI、Excel、Zeppelin等。
(3)标准SQL、无学习曲线,支持标准的ANSI SQL,在传统的数据库里面有非常多的模型和算法是可以使用的。
(4)可扩增架构,全新设计的可扩展架构从根本上解耦了对特定技术的依赖,将计算框架,数据源以及底层存储等扩展到更多的技术领域,为不同的技术栈提供可配置的优化解决方案。
(5)自助服务,经营分析平台使得分析师及用户能以简洁而快速的方式分析海量数据。易于使用的Web界面允许用户自己构建数据集市而无需知晓底层技术。
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