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北京智达方通科技有限公司(Beijing Intcube Technology Co. Ltd.,以下简称“智达方通”)成立于2010年,是一家专业从事全面预算管理、企业绩效管理、数据分析、数据仓库等领域软件产品研发和咨询服务的提供商,拥有自主知识产权产品和品牌。目前服务客户逾百家,遍布国内主要地区,覆盖医疗健康、能源、港口、物流、机械设备、房地产、生产制造、教育、零售、金融等行业。 凭借多年全面预算管理、财务分析、企业绩效管理、多维数据库等领域的软件技术及咨询实施经验,智达方通为客户提供以企业绩效管理套件Intcube EPM为基础的软件研发、管理咨询和项目实施服务,致力于帮助企业有效收集和利用经营数据,加强企业全面预算管理,提升企业财务分析水平,辅助支撑经营决策,提高企业管理绩效
Neo4j是一个嵌入式,基于磁盘的,支持完整事务的Java持久化引擎,它在图像中而不是表中存储数据。Neo4j提供了大规模可扩展性,在一台机器上 可以处理数十亿节点/关系/属性的图像,可以扩展到多台机器并行运行。相对于关系数据库来说,图形数据库善于处理大量复杂、互连接、低结构化的数据,这些 数据变化迅速,需要频繁的查询——在关系数据库中,这些查询会导致大量的表连接,因此会产生性能上的问题
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
大数据一栈式综合管理平台以云存储为基石,以云计算为处理核心,致力于数据分析挖掘,可建立PB级的海量数据业务支撑大数据平台。致力于企业交付式大数据开放平台,帮助客户实现大数据管理套件的自动化部署、启停、配置以及监控集群状态,同平台提供多种接入手段将企业内部所有结构化和非结构化数据进行整合,为企业在运维、研发、产品、运营、等多个部门及管理层提供统一的检索、分析和挖掘的服务。方便收集、存储、处理、分析和可视化云中的大数据,集成数据仓库、ETL、机器学习、深度分析等功能
数据中台数据集成之NiFi 数据中台的建设有两种方式:一是全流程,二是单点。这两者都不是特别好的选择,因为它的投入成本会比较高。如果将两种方式结合起来,会得到一种综合的方案,可以说更合理,同时也能满足客户对性能、稳定性、可扩展性、扩展性等方面的要求
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
数据分析、数据挖掘、数据统计、OLAP 之间的差异是什么?,直接搬运过来好了。 简单说:数据挖掘就是从海量数据中找到隐藏的规则,数据分析一般要分析的目标比较明确。 “数据分析”得出的结论是人的智力活动结果,而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集(或训练集、样本集)发现的知识规则
在文档 非结构化数仓建模和Schema-Less OLAP构建(零) 我们讲述了如何基于bitmap来作为非结构化建模的底层数据结构,本节我们具体讨论为了构建table schema-less的olap,我们该使用什么样的表结构来存储数据。当然这里只讨论数据的组织方式,不关心具体的OLAP引擎。 在讲解具体的模型结构之前,先解释下什么是“无表结构约束”(schema-less)是一个什么概念,以及实现的常用手段
大数据一栈式综合管理平台以云存储为基石,以云计算为处理核心,致力于数据分析挖掘,可建立PB级的海量数据业务支撑大数据平台。致力于企业交付式大数据开放平台,帮助客户实现大数据管理套件的自动化部署、启停、配置以及监控集群状态,同平台提供多种接入手段将企业内部所有结构化和非结构化数据进行整合,为企业在运维、研发、产品、运营、等多个部门及管理层提供统一的检索、分析和挖掘的服务。方便收集、存储、处理、分析和可视化云中的大数据,集成数据仓库、ETL、机器学习、深度分析等功能
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