商业智能
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学习BI的目的,说白了就是工资高,当时在公司里,有一个做BI的同事,同样的工作年限,他的工资比我高出很多。同时平常做的事情也不一样,我发现天天自己不仅Coding... 显示全部 »
学习BI的目的,说白了就是工资高,当时在公司里,有一个做BI的同事,同样的工作年限,他的工资比我高出很多。同时平常做的事情也不一样,我发现天天自己不仅Coding、改Bug、业务需求变了,还要继续改,事情一大推。重要的是:天天都编写一些重复的代码,复制粘贴等,对自己没有任何的提高。而BI同事天天做的事情就是设计一些报表,然后完成一些报表的开发,能够让客户立马看到效果的那种,在当时我们眼中觉得这个行业很高深。
抱着尝试的新行业和 工资高的诱惑,平日里在做完.NET工作,就自己琢磨公司里的BI项目;自己琢磨不出来的,用onenote把问题都收集起来,然后在咨询同事,问好的问题,全部都有记录,一直到现在还保存着,因为自己记录的东西,不管以后什么时候在遇到,自己都能够有印象。就这样持续了半年,在主管的帮助下,调到了BI开发部门,工资也相应的涨了。自己之所以能掌握BI技能,一个是运气,另一个就是自己一直信奉的四个字“天道酬勤” 。
总结以下几点: 1.要学习BI的朋友,多了解些数据库方面的知识基础。我当时就是因为数据库特别弱,专门在 CSDN 里面回答一些数据库方面的问题。基本每天上班,下班,周末都回答,整整持续了自己两个月。要学习,就要肯下本。
2.多积累,多收集,多记录,多总结。平时在学习和工作中,遇到的问题,怎么解决的,一定要记录下来,并且能够进行知识拓展,这样自己能够提升很快的。到目前为止我自己整理的 数据库项目文档 已经超过 300多页了。其他方面的自己也整理了很多。
3.多帮助别人,帮助别人的同时,也是帮自己巩固知识点。
传统类 的,大而全的,IBM的Cognos和SAP的BO、Oracle的BIEE,微软SSRS,其实还是Cognos最齐全的啦,CUBE和非CU... 显示全部 »
传统类 的,大而全的,IBM的Cognos和SAP的BO、Oracle的BIEE,微软SSRS,其实还是Cognos最齐全的啦,CUBE和非CUBE的都有,这个可以专题讨论了,就不多说了。微软SSRS有点弱,以前微软收购了个proclarity普科,大概是06年?可惜后来没消息了。
专业型 的,大概可以归类为二线厂商,MSTR、Actuate BIRT等等,其中Actuate报表方面有特点,且有BIRT开源,还有Arcplan,0506年时候有点热,烟草等行业推了一些;
特点型 的,先特技的Analyzer,连接微软的CUBE很不赖,作为微软体系的一个极好的补充;
新一代 的,以Qlikview、Spotfire、Tabuleau为代表,尝试突破,在仪表盘、移动BI、桌面分析等方面切入,强调快速部署实现,或是 内存式BI ,这也是这类新型工具的一个突破方向。后来传统的SAP HANA也引入内存式了,不过HANA是平台,非工具。
国内软件 ,以前的FEnet BI.Office,现在的SmartBI,以前尚蓝现在用友的蓝葵BQ,奥威智动的PowerBI,润乾、永洪敏捷BI,帆软等报表工具。
开源前端 ,BIRT、Jasper等等。
1、先是工具书,譬如你想了解一款工具,Cognos也好,Tableau也好,微软体系BI工具也罢,现在都有工具书了,实体书捧在手,多翻翻。
2、理论书籍,起到武装你的思路的作用,譬如Bill Inmon的《数据参考》,Ral... 显示全部 »
1、先是工具书,譬如你想了解一款工具,Cognos也好,Tableau也好,微软体系BI工具也罢,现在都有工具书了,实体书捧在手,多翻翻。
2、理论书籍,起到武装你的思路的作用,譬如Bill Inmon的《数据参考》,Ralph Kimball的一系列丛书,兼具理论和实践内容,不详述,人是大师,书为经典。
3、数据分析类的书,可以为你的数据方面技能升级,对前端或是需求、或是数据分析方面感兴趣可以考虑,这方面的书籍就多了去了。譬如数据分析方法什么的,一艘一大把。
4、项目管理类的书,往PM方向发展可以读读。或是想更深入理解项目、风险等方面也可以翻翻。
5、行业业务知识,这一类书籍,在你决定让自己专一某个行业的时候,是必须的,譬如零售、供应链这样的分类,或是房地产、服装、等等等等,不一而足。
6、潮流趋势与发展方面的书 ,譬如大数据时代这一类的,让你的思路和眼界不断Update。
好了。先列到这儿,欢迎大家补充。
星型模型和雪花型模型没有绝对的谁好谁不好之分,都是维度建模的一种设计思想,只是看在什么情形下使用。
星型模型的提出主要是方便业务人员理解业务模型,通过什么样的维度来看数据,星型模型更加直观,并且查询效率高。雪花型模型对于业务人员来说直观程度不够... 显示全部 »
星型模型和雪花型模型没有绝对的谁好谁不好之分,都是维度建模的一种设计思想,只是看在什么情形下使用。
星型模型的提出主要是方便业务人员理解业务模型,通过什么样的维度来看数据,星型模型更加直观,并且查询效率高。雪花型模型对于业务人员来说直观程度不够,并且在查询上效率略低。
但是我来举一个反例。
日-月-年,产品-产品小分类-中分类-大分类,国家-省份-地区 加一个事实度量。如果每一个日,月,年类似于这样的都是一张维度表的话,就意味着这张事实表的外键涉及到上述所有的维度,变成 10 个外键维度和一个事实度量。可以想象一下这样的事实就如同一条蜈蚣一样形成了一个蜈蚣事实表,维度外键过多,虽然是星型模型但是实则并不好。
退一步说,这张事实表只关联到日,产品,地区这三个维度,日-月-年 成为日期维度的一部分属性,这种情况最终三个维度+一个事实,这种星型模型要稍微好一点。
我继续基于这个星型模型再来说明,我假设在产品维度中(产品-小分类-中分类-大分类) 假设小分类,中分类,大分类各有5个非重复的值,但是却有10W个产品。也就意味着在产品维度中,小分类-中分类-大分类差不多要重复10W次。 也就意味中如果要统计分类的量需要从这10W条里面做去重统计操作,这种做法我认为效率很低。
再次,如果小分类,中分类,大分类不仅仅是一个标签而且还包含着标签描述信息和其它的属性,可想而知在星型模型下的处理方式就只能扩展同样重复的字段,这种重复率随着需要补充描述的属性越多变得越高。反之,如果再把这些单个的小分类,中分类拉出去形成维度和事实度量值构成一个星型模型,就又回到我刚才说的蜈蚣表了。
所以,没有最好的设计,只有最合适的选择,我们就从上面的几个设计推演就能考虑很多星型模型的弊端,在很多时候不一定就是最好的。
关于第二个问题可以看看我的这篇文章 - http://www.flybi.net/blog/biwork/1084 微软BI 之SSAS 系列 - 维度的优化、灌木丛属性关系、以及自然层次结构与非自然层次结构的概念
https://docs.oracle.com/middleware/bi12214/lcm/OBIUP/GUID-D0867450-1AEF-43DE-8144-7816F7105CB1.htm#OBIUP-GUID-D0867450-1AEF... 显示全部 »
https://docs.oracle.com/middleware/bi12214/lcm/OBIUP/GUID-D0867450-1AEF-43DE-8144-7816F7105CB1.htm#OBIUP-GUID-D0867450-1AEF-43DE-8144-7816F7105CB1
https://ask.hellobi.com/article/368
这3个组件日志都不一样的,看了才可能知道问题。
https://ask.hellobi.com/article/368
这3个组件日志都不一样的,看了才可能知道问题。
richblsbc 回答了问题 • 2018-08-23 09:54 • 1 个回复
Excel 打开时报错:XML for Analysis parser: The Role property was not recognized
这是在一个报表里面查询出来的结果集不一样;
一个页面只用到了部分字段,二另外页面用到剩余字段,所以导致了,这种查询,缺少维度,故SQL会自己拼接上去
。具体可以参考这个解释:http://10.86.20.79:7082/BOE/p... 显示全部 »
这是在一个报表里面查询出来的结果集不一样;
一个页面只用到了部分字段,二另外页面用到剩余字段,所以导致了,这种查询,缺少维度,故SQL会自己拼接上去
。具体可以参考这个解释:http://10.86.20.79:7082/BOE/portal/1607051547/AnalyticalReporting/help/zh_CN/html/default.htm#TOC
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