最新版商业大数据分析平台解决方案

商业大数据分析平台解决方案

商业大数据分析平台

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目录

1. 背景概述 (5)

2. 现状分析 (6)

2.1.主流BI 模式 (6)

2.1.1. 传统BI 模式 6

2.1.2. 敏捷BI 模式7

2.2.平台推荐模式 (8)

3. 整体需求................................................................................................1..0.....

3.1. 数据源支持..................................................................................1..0....

3.2. 自助式查询..................................................................................1..0....

3.3. OLAP 联机分析...........................................................................1..1...

3.4. UI 编排功能.................................................................................1...2...

3.5. 丰富的组件..................................................................................1..3....

3.6. 多种展示方式...............................................................................1..3...

3.7. 外部数据服务...............................................................................1..

4...

4. 总体设计................................................................................................1..

5.....

1

4.1. 数据分析......................................................................................1..6....

4.2. 设计运行......................................................................................1..6....

4.3. 系统管理......................................................................................1..6....

4.4. 可视化展示..................................................................................1..6....

5. 功能设计................................................................................................1..7.....

5.1. 数据分析......................................................................................1..7....

5.1.1. 多数据源................................................................................1..7...

5.1.2. 数据建模................................................................................1..8...

5.1.3. 多维BI 分析..........................................................................1..8...

5.2. 设计运行......................................................................................2..0....

5.2.1. UI 编排..................................................................................2...0...

5.2.2. 丰富组件................................................................................2..1...

5.2.3. 事件引擎................................................................................2..4...

5.2.4. 运行引擎................................................................................2..4...

5.3. 系统管理......................................................................................2..

6....

5.3.1. 我的报表................................................................................2..

6...

2

5.3.2. 工程化管理............................................................................2..7...

5.3.3. 主题管理................................................................................2..7...

5.3.4. 布局管理................................................................................2..7...

5.3.5. 数据源管理............................................................................2..7...

5.3.

6. 基础管理................................................................................2..8...

5.4. 可视化展示..................................................................................2..9....

5.4.1. 决策仪表盘............................................................................2..9...

5.4.2. 大屏综合显示.......................................................................3..0...

5.4.3. 交互式WEB 界面................................................................3...0..

5.4.4. 基于GIS 的数据可视............................... 3..3..

5.5. 其他功能......................................................................................3..7....

5.5.1. 数据探索................................................................................3..7...

5.5.2. 事件定义................................................................................3..8...

5.5.3. 项目管理................................................................................3..9...

5.5.4. 基础管理................................................................................3..9...

5.5.5. 安全管理................................................................................3..9...

3

5.5.

6. 部署与集成............................................................................3..9...

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1. 背景概述

当前，我们的世界已经迈入大数据（Big Data ）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习和

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（Business Intelligence ，简称BI）是进行数据可视化分析的

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一种重要手段。

2. 现状分析

2.1. 主流BI 模式

Gartner 的2016 BI 和分析平台魔力象限报告指出：当今数据分析向可视化设计UE、自助式探索分析、分析和展现一体化平台发展已经成为大势所趋。2016 年，传统的BI 厂商已经集体沦陷，全部被驱出了领导象限。

2.1.1.传统BI 模式

在对数据进行分析的过程中，传统BI 的做法是，IT 人员事先根据分析需求来进行建模（以及做二次表或打Cube ），提前汇总好数据，业务人员在前端查

看分析结果报表。分析过程如下所示。

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这种做法很成熟，持续了很多年，但是也存在着一些问题：

1、业务人员查看的报表相对静态，分析的维度和度量的计算方式已在建模

时预先设定好，不能更改，比如定好了是求和或求平均数，想改成求方差必须回去修改模型。

2、分析需求变更时，业务人员不能直接调整报表，需要IT 人员重新建模或修改已有分析模型，耗时较长，响应速度较久。

2.1.2.敏捷BI 模式

随着技术的发展和演进，BI 领域已经迎来了新一代敏捷BI 的革新。基于大数据的处理技术，其对TB-PB 级的数据可实现秒级响应。敏捷BI 的数据展现是起点，而不是终点。看到了数据，能交互式分析，能深入向下挖掘，能发现问题

找到答案。

敏捷BI 的分析报告能让非IT 部门的同事直接在分析平台上做出来。不能把所有的分析报告需求都提交到IT 部门，这样会严重增加IT 部门的工作负担。敏捷BI 的实施和操作相比传统BI 都要来得更为简单，可以说是以业务人员为使用对象的BI，支持自助探索式分析。

分析报告需求经常需要数据层的改动，需要IT 部门去改进数据层和业务层，传统BI 平台需要一两个月去梳理模型。敏捷BI 无需事先建模，可在分析过程中灵活调整分析维度和报表展现，需求变更可以在一天之内响应，提升企业的洞察

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力决策力。

与传统BI 的重量建模、统一视图不同，敏捷BI 采取轻量建模、N 个视图的方法，数据连进来直接可以进行分析，并且业务人员可以实时调整分析的维度和

度量的计算方式，极大增加灵活性，真正做到和数据对话。

2.2. 平台推荐模式

从前文可以看出，敏捷BI 以“快而有效”的方式解决了业务与技术长期的矛盾，为数据市场带来了新的活力，也引领了商业智能可视化分析的走向。但我们也要冷静思考：

■敏捷BI 和过去二十五年一样，无法替代Excel，这是为什么？

■大众化的敏捷BI 产品和过去二十五年一样，只能通过Ctrl+C/V 才能进入Word/PPT 当中，而这“交付的最后一步”却是每个领导真正才会看到的数据

分析！

■大众化的敏捷BI 产品还是基于表格和图表化的分析，似乎没有改变数据的堆砌，用户很难为其增加辅助性的说明文字，加入自己的观点！

■如果分析出报表之后，想要将这些BI 图表有机地结合起来，并形成一套完整的数据展示系统，难道还需要专门让IT 技术人员编写一套WEB 系统，将这些图表嵌入到这个系统中去？

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■大众化的敏捷BI 产品即使具备报告/WEB 页面的发布能力，但这些报告发布之后都是一些静态页面，无法让最终使用者（业务人员或者领导）再次进行动态分析。比如：根据不同查询条件进行分析、动态切换维度和指标。

■大众化的敏捷BI 产品不能与外部系统进行交互，他们发布的报表是独立存在的。这样就导致无法与外部业务系统有效地结合，从而让分析者、查看者有整体的感知，并不能根据外部系统的参数进行动态分析。

所以，我们的数据分析平台应该在基于“业务主导的自服务模式

（Business-User-Driven ）”的敏捷BI 基础上，增加了高级UI 页面编排的功能。在进行可视化设计UE 分析的同时，也能设计出一套完整的WEB 数据展现系统，体现了“分析和展现一体化”。

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3. 整体需求

3.1. 数据源支持

支持大多数源系统，只对数据进行抽取和呈现，不对数据进行任何操作。支持结构化、非结构化、API 接口的方式作为数据源进行数据管理，结构化数据库

支持关系型数据库，非结构化数据支持nosql 相关数据库，API 接口支持soap 、rest 等方式。

3.2. 自助式查询

对于清单数据的查询，用户可以直接通过即席查询设计界面，在可视化界面中以拖拽式的构建查询，无需编写SQL 语句，直接查询出数据平台的数据。即席查询应满足业务人员自助式的、零编程的、快速定制的查询需求。

提供各种快速和高级查询功能，满足如下要求：

支持通过拖拽式的可视化查询外，还可以通过向导式查询，提供向导界面，

通过选择查询字段、查询条件，快速完成数据查询过程，让每个业务用户都

可以自己动手创建查询分析。

支持用户对即席查询的结果进行灵活的排序、过滤、分组、小计、合计、告

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警等高级功能，并选择要展现的方式，如表格、柱图、趋势图等。

通过在界面上选择查询条件，可以快速的进行数据过滤，查看所需的数据。

查询条件支持多种方式：文本框输入，下拉框、下拉树、弹出对话框方式，

支持单选及复选的方式，日期控件方式，满足不同用户的查询需要。

3.3. OLAP 联机分析

具备多维度的联机分析功能，用于展示重要业务指标的统计数字和分析比

较。基于多维分析技术，使内外部的决策者和知识工作者访问关键数据，可以从任意角度探察和分析任何形式组合的数据，快速识别使用其它分析方式无法发现的影响环境的因素，从而提高工作效率。

具备大数据可视化分析，从各个维度对数据进行分析，具备如下功能：

用户可以基于多维模型实现任意的切片、旋转、钻取等操作，更可实现自定

义指标、统计分析等操作；

从宏观到微观的信息洞察。支持在多维模型上实现钻取操作，可以在多维报

表之间进行关联分析，更可从多维报表钻取到明细报表，以发现问题背后的

根源；

预定制的分析报表过于死板，业务问题经常需要多个角度的交互分析，需要

运用多维分析技术来解决；

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