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首先，随着Hadoop和Hive等初期项目的出现，数据仓库（Data Warehouse）的概念得以确立；随着数据仓库的不断演化，同时有了云与对象存储的诞生；大数据与 AI 的时代到来之后，数据湖（Data
与操作型系统强调“日常运作的记录”不同，DW/BI系统的用户更注重对企业运营数据的深度研究和分析。管理层及业务人员通过数据仓库中的信息，了解潜在趋势、评估绩效，并为战略规划提供有力支持。
从保险公司的角度来看，深度结合互联网是数字化转型的组成部分。由于智能手机和5G技术普及，互联网成为大数据的主要来源。大数据包含了外部数据和内部数据。
可以通过丰富的场景看一下： 广义上的BI可以定义为一个系统方案，包含了从数据仓库，到ETL（数据清洗），OLAP分析，以及深度的数据挖掘，前端报表展现。
三、对数据仓库的意义 数据仓库是存储大量数据的集中式存储库，而OLAP则是数据仓库中数据分析的一种重要方式。 1.
它的主要特点是数据的处理和分析是即时进行的，数据几乎立即进入数仓并可以立即用于分析和决策。
随着公司近几年的事业规划与快速发展，在公司业务日益壮大、需求迭代、各级管理人员工作负荷加大等情况下，希望通过企业信息化建设提高公司决策效率、分析深度、运营管理，打造核心业务运营新模式，加速公司数字化转型
其中数据底层负责管理数据，包括数据采集、数据 ETL、数据仓库构建等环节，为前端报表查询和决策分析提供数据基础；数据分析主要是利用查询、联机分析处理、数据挖掘以及可视化等方法抽取数据仓库中的数据，并进行分析
>>>一个平台 对接目前所有已有的业务系统、总部数据仓库、线下填报数据，衔接构建综合全面的公司精益数字化管理平台；作为业务报表查询，输入输出，数据补录统一入口；管理条线中心化，管理思路通过平台系统无障碍落地
在营销管理层面，中艺与帆软合作，纵向按照盘、规、治、用四步进行规划，横向依据各业务条线进行深入分析，建立起一套完整的数据分析报表平台，通过搭建底层数据仓库和业务模型，实现数据的标准化与统一化，达成数字化统筹营销管理目标
现在各种新名词层出不穷，顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑； 企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台； 平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习
智慧物流是指通过智能硬件、物联网、大数据等智慧化技术与手段，提高物流系统分析决策和智能执行的能力，提升整个物流系统的智能化、自动化水平。
、集中汇总，形成企业数据资产池。打通OA、ERP、MES、CRM、EHR、PDM、SCM等业务系统，将数据集存至数据平台形成数据仓库。3.2 自定义角色门户在零售行业中，经营管理者需要时刻掌控各地区
首先需要考虑影响我们计划的各种因素。（1）数据质量当前公司数据质量包括数据来源、数据情况、数据补录、数据合并、人员组织、数据仓库等。需要根据企业当前已有数据的实际情况，在整体方案设计进行时，对已有数据
普通的数据分析用户在做分析时，可使用哪些表进行分析呢？
word文档数据分析
如何改分析数据？
finerepor数据分析模式下怎么全选
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