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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
文|亿信华辰大数据知识库2021-12-23
很多需要做数据分析的企业都有这样一个疑问,“我们需要一个数据仓库,还是应该购买一个商业智能系统?”
事实上,如果企业要做数据分析,商业智能BI和数据仓库二者缺一不可,二者相辅相成。那么,既然两者都需要,是不是先建立数据仓库,再做商业智能BI?
商业智能BI不是简单的报表和漂亮的图形,它主要考虑的是模型交付能力和工具软件的开放性。面对海量数据,提高信息的利用率,快速、准确地找到所需信息,做出正确的决策,是商业智能BI发展的驱动力。硬件上的大容量存储技术、并行处理器技术,软件挖掘工具、数据仓库环境的管理工具、Internet、大数据预处理等技术的成熟,以及国产化的扩展能力,使得商业智能再次成为各级管理组织研究和应用的热点。
数据仓库(Data Warehouse,简称DW)是一个面向主题的集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。数据仓库为减少对业务数据库的干扰,原则上要单独建立。他借助于数据库实现。如关系型数据库,多维数据库、内存数据库等。数据仓库的建立,有以下几个主要方面工作:①业务数据进行整合,②主数据管理,③元数据管理,④数据质量管理,⑤数据清洗、转换,⑥数据装载,⑦分主题建模等,最终支持各级管理者的数据分析、业务预测、决策。