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6.是否需要BI报表：业务人员有无操作BI的能力，或团队组成比较简单，不需要前后端人员投入，使用BI比较方便； 对于一个大数据平台主要分为三部分： 1.数据接入 2.数据处理 3.数据分析 数据接入是将数据写入数据仓储中
企业内业务系统随着信息化进程逐步更迭，数据类型繁多，线下文本数据、业务系统、大数据平台、接口协议，企业内数据源类型快速扩展，数据采集诉求愈发复杂。 一、 什么是数据对接？
2.非结构化数据：如文本文件、图片、视频等，这些数据通常需要特定的处理和转换才能被其他系统识别和使用。
API管理体系的适用场景： 1.数据接入和共享： 在大数据时代，企业需要从多个数据源获取数据，而API管理体系可以提供统一的接口和数据格式，方便不同业务系统之间的数据共享和传输。
接入智慧餐饮分账系统后，企业只需在后台配置好与各分润方的分账规则，包括分账比例、分账周期、结算方式等，系统即可实现全流程自动化分账，减少人工干预的同时，缓解这种在小额高频的支付场景下财务人员的对账压力，
文件系统数据： 例如从本地文件系统、网络文件系统（NFS）、分布式文件系统（如Hadoop Distributed File System）中获得的数据，呈现多样的格式和结构。
|0x00 什么是数据湖 数据湖的概念最初是由大数据厂商提出的，可以简单理解为一个集中存储数据的数据库，不论是结构化数据or非结构化数据，海量数据or少量数据，都能够支持存储和计算。
同时，在相关政策中多次强调了利用现代科技技术改造和优化传统保险业务流程，开发保险数据中台和保险数据大屏。政策在鼓励和规范保险数字化转型进程的同时也对保险数据分析系统提出了更高的要求。
数据可视化本身就有着很好的呈现方法，也是利用图形化的一种手段，直接就把一些复杂的数据完全的呈现在大家的眼前，当大家在统计的过程中，会发现中间存在着许多的问题，而这些问题就能够帮助大家真正的挖掘背后的商业价值
FineVis结合智慧社区管理系统，将社区内各子系统进行整合，利用三维可视化技术的优势，帮助社区实现智慧社区整体解决方案的可视化管理。
数据融合的实现路径大致可以分为以下几个步骤： 数据源接入与连接: 在FineDataLink中，首先需要根据业务需求明确需要接入的数据源，包括内部系统（如ERP、CRM等），外部数据源（如社交媒体
工厂的可视化系统，可以通过监控、接入数据库及其他数据可视技术，可以实现工厂生产信息集成统一管理：试想如果没有将数据可视化展出、我们如何通过一堆数字快速看过全球哪几个国家疫情比较严重？如何通过繁杂的数据
的发挥价值。1.2 预期效果「需求接入管理流程」应该给出需求流程图以及明确的需求配合方式以及需求填报系统。1.3 实现思路「需求接入管理流程」实现思路如下图所示：2. 创建数据需求接入管理流程例如xx
方法参照服务器插件管理注：需安装 V10.4.76 及以上版本的插件3.2 推送配置插件安装后，登录数据决策平台，「管理系统」>「移动平台」目录下新增「推送配置」。推送配置分为「国内设置」和「国际/
准备好用户名3. 集群接入单机Redis在帆软应用的「管理系统>集群管理」中，可接入自备的单机Redis作为状态服务器。1）管理员登录帆软应用，点击「管理系统>智能运维>集群管理」。2）开启状态服务器，
DB数据如何完成数据接入
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如何将BI接入别的系统里呢？
1、预警方式支持飞书接入吗？2、报表查询的数据是否有缓存功能
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