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BI是Business Intelligence的英文缩写，中文为商务智能，它是一个辅助决策的智能系统，核心就是帮助企业利用好数据，让决策管理者随时随地获取关键信息，让决策者基于数字决策，提高决策水平。 预测什么？ 元年研究院认为，BI能进行三个层次的预测。 BI为企业高管战略分析提供领导决策与支持系统，这个基于BI的系统，叫DSS（数据决策支持系统）

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

面对海量的数据需要可视化的时候，试图用excel解决，它直接卡到崩盘的时候，直接就抓狂了，究竟有哪些开源大数据可视化软件和工具啊！在线急等能制作出这样大数据可视化的软件啊！ 在做了很多功课之后，我还真知道了一些比较常用的开源大数据可视化的工具，在都尝试之后，发现还真的是有高下之分的，今天就给大家看看我做的功课。 说到开源大数据可视化第一个肯定要提到Python和R语言。python的科学栈相当成熟，各种应用场景都有相关的模块，包括机器学习和数据分析

Kyligence 端到端准实时数据分析方案，可以实施捕获 OLTP 数据库中的数据变更，经过计算和存储至数据湖，并自动载入多维数据库（OLAP）平台 Kyligence Enterprise，实现端到端的准实时多维分析。该方案不仅能够完整落地从一整套数据库（如 Oracle）到 Kyligence Enterprise 的低延时多维分析场景，也支持将方案中的部分过程融入企业现有数据平台，以提升数据开发和分析效率。 《端到端准实时多维分析方案》亮点内容： 第一部分：端到端准实时多维分析方案介绍

首先是数据保密性问题，企业会有非常机密的数据，个人也许会有些十分隐私的东西，如果存放在网络空间，用户容易会产生一些不安全的感觉。虽然存放在 本地硬盘里也一样会有泄漏的可能(比如电脑送修什么的)，但即使提供商给出的安全性保证再多也难以完全消除用户疑虑。联想到前不久国内爆发的用户信息 大量泄漏问题，会进一步增加这部分用户的担心

可以说华为云超大内存型弹性云服务器可以对内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要求快速的数据交换和处理以及低延迟的存储资源。提供超大内存，且有很高的计算、存储、网络能力。 提供超大内存，搭载第三代英特尔至强可扩展处理器，计算性能强劲稳定，配套25GE智能高速网卡，提供超高网络带宽和PPS收发包能力

决策眼pro是一个全面、科学、灵活的，包含丰富业务应用成果的经营业绩分析和决策支持系统，它基于数据仓库、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘等商业智能（BI）技术，通过提供报表与分析、实时监控、仪表盘、数据探查、智能展现等完备功能，实时、准确地对多样化数据源进行采集、抽取、整合和转化，深度挖掘信息价值，洞察隐藏在数据背后的问题或机遇，进而预测未来趋势，为管理层的决策提供及时、准确、科学地支持，同时满足企业不同类型的业务人员的分析需要，从而提高企业运营效率和竞争优势。诚毅软件决策眼pro已为广电行业的业务经营管控、市场决策支持、营销支撑、数据规范等方面带来了关键价值，为企业各层级各部门提供及时、有效的信息支撑。 决策眼pro将异构的数据源，经过处理重新组合为一个实时共享的、统一的客户视图，基于此构建客户属性标签库，真正做到有价值的客户细分，从而实现主动营销和精细化营销，增强客户体验，提升客户粘度

与ERP不同，ERPⅡ则是随着新兴的经济模式和技术手段而兴起的。在运作模式上，B2B、B2C等新兴运作不断涌现，企业也已经不单纯是ERP时代的“供应链”管理，而是更加强调企业内外部的商务协同、办公协同，强调决策的科学性。因此，为了适应新的管理哲学，技术领域的革命才显得尤为重要，ERPⅡ既是管理思想的革命，也是信息技术手段的革命

商业智能(Business Intelligence，简称：BI)，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团(Gartner Group)提出，当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处

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