文档介绍：数据分析平台解决方案成都四方伟业软件股份有限公司2017年1月目录背景概述 5现状分析 5主流BI模式 5 传统BI模式6 敏捷BI模式6平台推荐模式 7整体需求 9数据源支持 9自助式查询 933 OLAP^机分析 10UI编排功能 11丰富的组件 11多种展示方式 11外部数据服务 12总体设计 12数据分析 13设计运行 13系统管理 14可视化展示 14功能设计 15数据分析 15 多数据源15 数据建模15 多维BI分析16设计运行 17 UI编排17 丰富组件18 事件引擎20 运行引擎20系统管理 21 我的报表21 工程化管理 22 22 22 23 24 24 29 30 . 安全管理31 ,我们的世界已经迈入大数据(BigData)时代,随着互联网、物联网、云计算等信息技术的迅猛发展,信息技术与人类世界、经济、军事、科研、生活等方面不断交叉融合,催生了超越以往任何年代的巨量数据。数据正在变得无处不在、触手可及,数据的背后隐藏着信息,而信息之中蕴含着知识和智慧。而数据创造的真正价值,在于我们能否提供进一步的稀缺的附加服务,就是数据分析。数据的分析过程往往离不开机器和人的相互协作与优势互补。从这一立足点出发,大数据分析的理论和方法研究可以从两个维度展开:一是从机器或计算机的角度出发,强调机器的计算能力和人工智能,以各种高性能处理算法、智能搜索与挖掘算法等为主要研究内容,例如基于 Hadoop和MapReduce/Spark框架的大数据处理方法以及各类面向大数据的机器学****和数据挖掘方法等,这也是目前大数据分析领域的研究主流;另一个维度从人作为分析主体和需求主体的角度出发,强调基于人机交互的、符合人的认知规律的分析方法,意图将人所具备的、机器并不擅长的认知能力融入分析过程中,这就是大数据可视化分析。商业智能(BusinessIntelligence,简称BI)是进行数据可视化分析的一种重要手段。:当今数据分析向可视化