OLAP 对比 OLTP 从各个方面进行对比
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关于 OLTP OLAP的对比,了解的也比较多。
可是在项目应用上 一直找不到什么亮点,能够吸引住客户。
在客户数据量不大的情况下,系统单一的情况下(无多系统),OLAP对比OLTP。
有什么地方可以吸引住客户,提高客户的兴趣,让客户能主动的提出在TP的基础上建立AP呢?
我目前有一些总结:
除了以上,还有没有什么亮点可以吸引住客户。
关于 挖掘这块,有没有有经验的老鸟,给一些建议?
可是在项目应用上 一直找不到什么亮点,能够吸引住客户。
在客户数据量不大的情况下,系统单一的情况下(无多系统),OLAP对比OLTP。
有什么地方可以吸引住客户,提高客户的兴趣,让客户能主动的提出在TP的基础上建立AP呢?
我目前有一些总结:
- 预处理并缓存数据,访问数据更快
- 层次的结构,用户在使用上更方便快捷。
- 使用Excel 第三方展现工具,可以实现 快速的数据浏览 灵活的报表展现。
- 数据挖掘的功能(目前处于理论阶段)
除了以上,还有没有什么亮点可以吸引住客户。
关于 挖掘这块,有没有有经验的老鸟,给一些建议?
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1 个回复
BIWORK - 热衷于微软BI技术,技术架构和解决方案! 2014-01-07 回答
赞同来自: 天桥下的郑成功
并且通常情况下这个阶段仍然是可以升级的,也就是说我们还是按照数据仓库的标准来设计DW,报表也是从这上面出。如果数据量在未来的几年时间内可以预期达到一个很大的规模,或者用户需要很方便的通过各种维度查看报表数据,这个时候可以考虑建 Cube,解决性能问题和用户 Self-BI 的问题。
数据挖掘在微软BI平台上,我目前所有我认识的做微软BI圈的朋友还没有听说过他们使用过微软BI 的数据挖掘工具。数据挖掘其实和平台无关,各种算法也和开发语言无关。微软BI的数据挖掘只是封装好了整个挖掘算法的实现,通过非常快捷的配置方式来实现挖掘功能。所以如果需要了解数据挖掘,最好去研究挖掘算法的实现。
真正的数据挖掘产品应用比较多的是电商,你可以去了解一下淘宝上后台数据挖掘的一些产品,这些产品是直接卖给淘宝商家的。