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在 QCon 旧金山 2016 会议上，Neha Narkhede 做了“ETL 已死，而实时流长存”的演讲，并讨论了企业级数据处理领域所面临的挑战。该演讲的核心前提是开源的 Apache Kafka 流处理平台能够提供灵活且统一的框架，支持数据转换和处理的现代需求。 Narkhede 是 Confluent 的联合创始人和 CTO，在演讲中，他首先阐述了在过去的十年间，数据和数据系统的重要变化

当报表、多维分析等传统的商业智能（BI）技术已经被大家熟知之后，转而代之的是更高级而易用的商业分析（Business Analytics，下称 BA）技术。 在国际数据公司（IDC）对2008~2012年的BI工具预测中，为BA软件给出了一个清晰的范围，它包括两大部分：数据仓库平台和绩效管理工具及应用。数据仓库平台中包含数据仓库管理工具和ETL、数据质量工具；绩效管理工具及应用则包括了基于数据仓库或统一数据平台之上的分析功能，例如财务绩效和战略管理、供应链分析、劳动力分析、客户关系（CRM）分析应用、服务营运分析、生产规划、商业智能（BI）工具（查询、报表、多维分析、仪表盘）、高级分析（数据挖掘和统计）等

1. Flink基本原理概述。指导学员了解并掌握Flink使用过程中设计到的基本概念和简要API，介绍大数据实时流计算相关生态体系，着重梳理清楚Flink上下游体系，掌握Flink的核心技术原理，建立大数据实时流计算的方法论思维。 2. Flink实战生产技术

已经上了两节课了，老师讲的很理论~至今觉得和数据库没啥不一样的！ 对这方面有很感兴趣，请问应该怎么学习啊？ 说通俗一点 业务系统的普通数据库是将一个业务流程(事件) 零散地以数据的形式存放在数据库表里 以便某一个业务可以延续。 数据仓库是将上面的数据进行事件还原，并对事件各个属性按照规则进行定义，使得多维分析成为可能。 同时由于信息还原， 使得事件间、事件对象属性间能关联、序列等分析成为可能，为后来数据挖掘更为方便

数据分析，通过主流BI工具灵活的多维OLAP分析，可以全方位，多角度地分析数据，满足决策者在各种数据维度上的需要。 信息展现，应用Flash技术，配合多种图形方式，例如柱状图，折线图，油表图等，应对不同数据展示需要，让决策者对数据有最直观的体会。在此基础之上，我们专业的美工人员对界面进行面向客户的UI改造，使用户在使用便捷功能的同时，还能将系统从功能，界面完全溶入银行现实应用环境

本文最后更新于 2022-04-29，若内容或图片失效，请留言反馈。部分素材来自网络，若不小心影响到您的利益，请联系我们删除。 数据仓库是一个面向主题的，集成的，非易失的，且随时间变化的数据集合，用于支持管理决策

环境数据在线分析系统运用环保物联网技术、现代测量技术、自动控制技术、计算机技术、GIS技术实现环境监测数据及子站运行状态数据的统一测量、采集、传输、管理、分析、应用、远程反控等功能，从而及时、准确地感知环境状况及设备运行状态，服务于区域环境质量评价、环境质量报告发布、预测预警、污染控制评价、污染扩散分析、应急指挥、环境污染治理策略制定等业务。 污染场地管理系统主要完成对重金属污染场地的风险管理功能，通过定义重金属场地风险评价模型，将自动计算出各个污染场地的风险等级评分，并支持用户通过地图查询等方式查看制定场地的风险图谱。 污染源在线预警监测系统主要完成对污染源自动检测项目采集数据的综合分析利用及展示，并为后续的其他数据利用建立部分模型，实现污染源自动监控数据的集中管理、数据共享和综合分析

MyRegent BI系统将企业中多个应用系统的数据转化为知识与决策，集数据整合、信息查询、在线分析、多维分析、动态报表，是实时监控与企业绩效管理于一体的企业级商业智能工具。 “纯 Web 化”、“百分百省却客户端维护”的商业智能前端应用工具。嵌入丽晶ERP系统结构之中，亦可全面支持其他系统数据源，访问所有形式与来源的数据

文章前面先提到分散式系统的复杂度会导致 RDBMS 上的一些假设失效，所以如果可以用单台机器暴力解，就尽量用单台机器来解 (scale up 的情境)，里面就提到了一些“暴力可以解决很多问题”的说明，差不多就是前几天提到的“Let's Encrypt 升级数据库服务器 (AMD YES？)”。 后面提到如果真的要放进分散式的 RDBMS (scale out 的情境)，怎么设计资料结构会比较好。 这边刚好也可以提一下，量够大的时候要把 OLTP 与 OLAP 的应用分开，现在有很多 OLAP 数据库可以选择，同步的工具也很成熟了，通常效能会比在 OLTP 上面硬跑来的好

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