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pos機(jī)軟件領(lǐng)域
用于商業(yè)智能的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
數(shù)據(jù)存在于整個(gè)組織的多個(gè)系統(tǒng)中。為了進(jìn)行最準(zhǔn)確的分析，公司應(yīng)確保這些系統(tǒng)中每個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)類型之間的格式標(biāo)準(zhǔn)化。例如，大型企業(yè)可以在其客戶關(guān)系管理（CRM）應(yīng)用程序中獲得有關(guān)其客戶的信息，并在其企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）應(yīng)用程序中獲得財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。這些單獨(dú)的程序可能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行不同的標(biāo)記和分類，并且需要在分析之前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。
一些商業(yè)智能軟件程序通過本地API連接或webhook直接從源應(yīng)用程序中提取數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。其他商業(yè)智能系統(tǒng)需要使用數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)來在公共位置聚合各種數(shù)據(jù)集。小型企業(yè)，單個(gè)部門或單個(gè)用戶可能會(huì)發(fā)現(xiàn)本地連接有效，但是大型公司，企業(yè)公司和生成大型數(shù)據(jù)集的公司將需要更全面的商業(yè)智能設(shè)置。如果他們選擇集中式存儲(chǔ)解決方案，則企業(yè)可以使用數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市來存儲(chǔ)其業(yè)務(wù)信息，并購買提取，轉(zhuǎn)換和加載（ETL）軟件來促進(jìn)其數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。或者，他們可以使用像Hadoop這樣的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)框架來管理其數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫商業(yè)智能通過構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫將不同的數(shù)據(jù)源組合到一個(gè)數(shù)據(jù)庫中。數(shù)據(jù)倉庫充當(dāng)其他BI應(yīng)用程序要查詢和分析的數(shù)據(jù)的中央存儲(chǔ)庫。數(shù)據(jù)倉庫使用提取，轉(zhuǎn)換和加載方法，匯總了整個(gè)組織中的數(shù)據(jù)，并使其他應(yīng)用程序更容易快速訪問它們。分析和報(bào)告工具仍然可以在沒有數(shù)據(jù)倉庫的情況下運(yùn)行，但是通過CRM軟件甚至銷售點(diǎn)（POS）軟件運(yùn)行報(bào)告不僅限制了智能的重點(diǎn)，而且還負(fù)面影響了這些應(yīng)用程序的性能。而且，這些系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)以不同的格式存在，因此在不將數(shù)據(jù)重構(gòu)為通用格式并將其存儲(chǔ)在通用區(qū)域的情況下，很難得出結(jié)論和確定模式。存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)采用維度或事實(shí)的形式，這些維度或事實(shí)是從產(chǎn)生數(shù)據(jù)的系統(tǒng)中提取的。事實(shí)代表特定操作（例如小部件的銷售）的數(shù)字。維度通過添加日期和位置為事實(shí)提供上下文，也稱為元數(shù)據(jù)。例如，尺寸可以使小部件的銷售分散數(shù)月或數(shù)年，從而使查詢更易于執(zhí)行。數(shù)據(jù)集市從本質(zhì)上來說，數(shù)據(jù)倉庫是更簡單，更狹窄的版本，數(shù)據(jù)集市專注于特定的數(shù)據(jù)子集，而不是存儲(chǔ)整個(gè)公司的數(shù)據(jù)。他們可能存儲(chǔ)更頻繁使用的數(shù)據(jù)，或僅一個(gè)部門使用的數(shù)據(jù)。公司會(huì)發(fā)現(xiàn)，實(shí)施數(shù)據(jù)集市要比數(shù)據(jù)倉庫便宜，而且它們可以通過限制數(shù)據(jù)庫的復(fù)雜性為非IT員工提供更好的用戶體驗(yàn)。提取，轉(zhuǎn)換和加載（ETL）軟件ETL應(yīng)用程序以將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)倉庫中的過程命名，可以在中央位置標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。公司可以購買ETL軟件，數(shù)據(jù)倉庫軟件或作為附加應(yīng)用程序。讓我們檢查一下ETL流程的每個(gè)部分：提?。簲?shù)據(jù)提取是從其原始系統(tǒng)中檢索數(shù)據(jù)的過程。通常是流程中最困難的方面，從其源系統(tǒng)（例如，ERP或CRM系統(tǒng)）提取數(shù)據(jù)的成功程度會(huì)影響其余流程的成功。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的格式不適合插入行和列，這使得在將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉庫中之后進(jìn)行分析變得更加困難。用元數(shù)據(jù)標(biāo)記非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如有關(guān)作者，內(nèi)容類型和其他識(shí)別因素的信息，可以幫助團(tuán)隊(duì)在將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉庫中并最終加載到BI軟件中時(shí)找到正確的數(shù)據(jù)。轉(zhuǎn)換：從原始應(yīng)用程序中提取數(shù)據(jù)后，必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化，然后才能將其存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉庫中以備將來使用。為了使商務(wù)智能系統(tǒng)中的分析正常工作，來自不同來源應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)必須以相同的格式存在，否則查詢將不準(zhǔn)確。加載：現(xiàn)在已經(jīng)從數(shù)據(jù)源系統(tǒng)中提取了數(shù)據(jù)并在轉(zhuǎn)換階段對(duì)其進(jìn)行了規(guī)范化，現(xiàn)在可以將其加載到中央數(shù)據(jù)庫（最常見的是數(shù)據(jù)倉庫）中了。負(fù)載頻率將因組織而異。一些企業(yè)可能每周輸入一次新數(shù)據(jù)，而其他企業(yè)則每天都會(huì)輸入。Hadoop的Hadoop是流行的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)框架，是用于存儲(chǔ)和處理大量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)架構(gòu)。盡管Hadoop存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，但與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的存儲(chǔ)方式卻有所不同。Hadoop使用群集系統(tǒng)-Hadoop分布式文件系統(tǒng)或HDFS-允許用戶將文件存儲(chǔ)在多個(gè)服務(wù)器中。Hadoop的基礎(chǔ)設(shè)施為管理和產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)以及非常大的數(shù)據(jù)文件的企業(yè)提供了一個(gè)出色的框架。由于其集群框架，Hadoop還可以充當(dāng)備份機(jī)制：如果一臺(tái)服務(wù)器出現(xiàn)故障，企業(yè)就不會(huì)失去對(duì)所有數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限。Hadoop不適合像普通數(shù)據(jù)倉庫這樣的即席查詢，對(duì)于不熟悉JavaScript的用戶而言，Hadoop可能會(huì)非常復(fù)雜。使用商業(yè)智能軟件分析大數(shù)據(jù)無論企業(yè)是選擇將其數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉庫中還是在源系統(tǒng)上運(yùn)行查詢，數(shù)據(jù)分析以及由此產(chǎn)生的見解都使該領(lǐng)域吸引了業(yè)務(wù)用戶。分析技術(shù)在復(fù)雜性方面有所不同，但是組合大量規(guī)范化數(shù)據(jù)以識(shí)別模式的通用方法在各個(gè)平臺(tái)之間仍然保持一致。數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘也稱為“數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)”，涉及對(duì)數(shù)據(jù)集的自動(dòng)和半自動(dòng)分析，以發(fā)現(xiàn)模式和不一致之處。從數(shù)據(jù)挖掘中得出的常見相關(guān)性包括對(duì)特定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分組，在數(shù)據(jù)中查找異常值以及從不同的數(shù)據(jù)集中繪制連接或依存關(guān)系。數(shù)據(jù)挖掘通常會(huì)發(fā)現(xiàn)更復(fù)雜的分析中使用的模式，例如預(yù)測建模，這使其成為BI流程的重要組成部分。在數(shù)據(jù)挖掘執(zhí)行的標(biāo)準(zhǔn)過程中，關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)帶來了最大的好處。通過檢查數(shù)據(jù)以繪制依存關(guān)系并構(gòu)建關(guān)聯(lián)，關(guān)聯(lián)規(guī)則可以幫助企業(yè)更好地了解客戶與網(wǎng)站互動(dòng)的方式，甚至是影響他們購買行為的因素。最初引入關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)是為了發(fā)現(xiàn)超市銷售點(diǎn)系統(tǒng)中記錄的購買數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。例如，如果客戶購買了番茄醬和奶酪，則關(guān)聯(lián)規(guī)則可能會(huì)發(fā)現(xiàn)該客戶也購買了漢堡包肉。盡管這是一個(gè)簡單的示例，但它試圖說明一種分析類型，該分析現(xiàn)在將各種行業(yè)中極其復(fù)雜的事件鏈連接起來，并幫助用戶找到本來可以隱藏的關(guān)聯(lián)。使用商務(wù)智能軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析預(yù)測分析應(yīng)用程序可能是BI最令人興奮的方面之一，它是數(shù)據(jù)挖掘的高級(jí)子集。顧名思義，預(yù)測分析根據(jù)當(dāng)前和歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來事件。通過繪制數(shù)據(jù)集之間的連接，這些軟件應(yīng)用程序可以預(yù)測未來事件的可能性，這可以為企業(yè)帶來巨大的競爭優(yōu)勢。預(yù)測分析涉及詳細(xì)的建模，甚至涉足機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，其中軟件實(shí)際上是從過去的事件中學(xué)習(xí)以預(yù)測未來的結(jié)果。為了我們的目的，讓我們關(guān)注預(yù)測分析的三種主要形式：預(yù)測建模這種最著名的預(yù)測分析領(lǐng)域是這種軟件，其名稱含義是：它可以進(jìn)行預(yù)測，尤其是在涉及單個(gè)元素時(shí)。預(yù)測模型在特定的測量單位和與該單位有關(guān)的至少一個(gè)或多個(gè)特征之間尋找相關(guān)性。目標(biāo)是在不同數(shù)據(jù)集之間找到相同的相關(guān)性。描述性建模預(yù)測模型搜索單位與其功能之間的單個(gè)相關(guān)性（例如，為了預(yù)測客戶更換保險(xiǎn)提供商的可能性），描述性模型試圖將數(shù)據(jù)縮減為可管理的大小和分組。描述性分析非常適合用于匯總信息，例如唯一的頁面瀏覽量或社交媒體提及。決策分析決策分析考慮了與離散決策相關(guān)的所有因素。決策分析預(yù)測動(dòng)作將在決策中涉及的所有變量中產(chǎn)生級(jí)聯(lián)效應(yīng)。換句話說，決策分析為企業(yè)提供了預(yù)測結(jié)果并采取行動(dòng)所需的具體信息。自然語言處理數(shù)據(jù)以三種主要形式出現(xiàn)：結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是最常見的數(shù)據(jù)，包括文本文檔和其他類型的文件，這些文件以計(jì)算機(jī)無法輕松讀取的格式存在。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無法存儲(chǔ)在行或列中，這使得傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘軟件無法進(jìn)行分析。但是，這些數(shù)據(jù)通常對(duì)于理解業(yè)務(wù)成果至關(guān)重要。由于存在大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因此文本分析應(yīng)該是尋找最佳商務(wù)智能軟件時(shí)的主要考慮因素。
技術(shù)及特點(diǎn)
要選擇合適的BI工具，一定要了解這個(gè)BI工具的特性是什么，特點(diǎn)有哪些。使用這個(gè)工具是否能夠有效提升工作效率等等。目前大家對(duì)BI產(chǎn)品特性主要關(guān)注的是這幾個(gè)方面：
1、是否能連接常用的數(shù)據(jù)庫；支持常見的數(shù)據(jù)源。目前大部分的BI工具都能支持連接類似oracle、mysql之類的數(shù)據(jù)庫，但較少數(shù)的BI工具可以支持類似文件數(shù)據(jù)或者網(wǎng)絡(luò)接口數(shù)據(jù)，而億信ABI就能支持。
億信ABI一鍵連接百種數(shù)據(jù)源
2、分析方式是否滿足各種場景需求。以億信ABI為例，如果希望制作中國式復(fù)雜報(bào)表，可以通過報(bào)表分析來實(shí)現(xiàn)，類excel的表格設(shè)計(jì)，可以輕松制作各種復(fù)雜報(bào)表。如果希望制作出類似天貓雙11作戰(zhàn)大屏的交互式炫酷效果，億信ABI中的酷屏分析就可以做到，不僅內(nèi)置了百余種炫酷的html組件，可自行編寫html頁面，任何效果都能實(shí)現(xiàn)。而且億信ABI還支持自助式探索分析、報(bào)告分析等，滿足任何場景的需求。
億信ABI大屏效果圖
3、系統(tǒng)的拓展性和可靠性。企業(yè)數(shù)據(jù)量較小時(shí)，用單機(jī)存儲(chǔ)和分析就可以，隨著數(shù)據(jù)量的增大，單機(jī)擴(kuò)展為多機(jī)，需要實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的線性擴(kuò)展，并保持良好的系統(tǒng)穩(wěn)定性。
4、數(shù)據(jù)處理能力。大數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)數(shù)據(jù)處理的能力要求更高了。不僅要能夠處理一般數(shù)據(jù)量時(shí)數(shù)據(jù)展示，還要實(shí)現(xiàn)千萬、億級(jí)甚至更大數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)的秒級(jí)響應(yīng)。
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