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菜鸟进阶数据大牛:如何系统学习BI商业智能

时间:2021-02-04来源:亿信ABI知识库浏览数:16

在这个信息爆炸式增长的时代,挖掘数据的潜在价值尤为重要,越来越多的人将目光聚集于商务智能BI领域。通过数据分析软件对来自不同的数据源进行统一的处理和管理,并以灵活的方式展示数据之间的联系,辅助企业进行决策。

在BI越发重要的今天,如何学习BI应用并熟练掌握它呢?总结一下,大致需要从五个方向着手:

1、学习数据库知识,掌握基础技能sql
直白来讲,BI就是玩数据的,从数据中获取各种所需信息。因为BI的出发点是数据,希望能够从数据分析中得到有价值的信息,所以从事BI相关的工作是绝对离不开数据库的。

2、技术方面,学习数据仓库/ETL以及前端开发
那么,为什么要学习数据仓库呢?首先,我们认识一下数据仓库。

数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有数据类型支持的战略集合。它出于分析性报告和决策目的而创建,为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及合理控制它们。从数据仓库的定义以及作用可以看出它和BI的作用完美契合,是BI的核心组成部分。

数据仓库和数据库仅有一字之差,但它们的作用却不相同。数据仓库和数据库的区别实际来讲就是OLTP和OLAP的区别。传统数据库系统主要是用联机事务处理OLTP(OnLine Transaction Processing),也叫操作型处理,它是针对具体业务在数据库联机的日常操作,通常对少数记录进行增删改查。用户较为关心操作的响应时间,数据的安全性完整性以及并发支持的用户数等问题。而数据仓库使用的就是OLAP(OnLine Analytical Processing)了,也叫分析型处理,一般是针对某些主题的历史数据进行分析,提供可靠结论以便支持决策管理。

数据仓库学习了解后,接下来要学习ETL(Extract - Transform-Load)。ETL是数据仓库的后台,主要包含数据的抽取、清洗、规范化以及提交四个步骤。它是将数据从源系统加载到数据仓库的过程。用来描述讲数据从来源端经过萃取(extract)、转置(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库。从OLTP(联机事务处理)数据库中提取数据,将其转换为与数据仓库模式匹配并加载到数据仓库中。

数据仓库作为提供所有数据类型支持的战略集合,对于BI分析数据模型是至关重要的,而ETL从数据库中提取,清洗数据加载到数据仓库中,作为连接数据库和数据仓库的纽带,在我们想要学好BI的前提下,学习ETL也是必不可少的。

当然,这些都是数据层面(底层)的东西,里子有了,当然面子也需要做好。对于BI来讲,数据分析后,我们很有必要将分析得到的结果以清晰炫酷的方式展现出来,做到第一时间抓住人们的眼球。这就需要我们有良好的前台代码基础。

3、选择技术工具
一个好的工具,可以帮助我们快速牢固的掌握所需技能。

作为一款全能型数据分析工具,亿信ABI不仅支持连接类似oracle、mysql之类的数据库,还支持类似文件数据或者网络接口数据,数据来源支持广泛;亿信ABI的分析方式也很丰富,可以满足市场上的各种场景需求,不论是中国式复杂报表,还是类似天猫双十一作战大屏的交互式炫酷效果,它都能实现;亿信ABI系统的扩展性和稳定性都很OK,对于大数据量的数据分析,实现系统的线性扩展的同时保证良好的系统稳定性;大数据时代,对数据处理的能力要求也变的更高,亿信ABI就实现了千万、千亿甚至更大数据量数据的秒级响应。

作为行业内顶尖的一款BI工具,亿信ABI可以很好地帮助我们学习BI,还可以免费试用呢。

4、学习业务知识
学习相关业务知识,任何行业都有属于它自己的业务知识。

学习BI,我们要知道业务中的一些专业名词,比如指标、维度、主题域、主体集、主题表等等,以及业务中的一些具体逻辑,这些对于我们在做BI分析的时候都是十分重要的。

5、实操数据分析工作
纸上学来终觉浅。在理论知识学好的情况下,更加注重的就是实践了。在实际项目中认真参与,实操数据分析工作,把理论知识融会贯通。

相信只要能够做好上面的五个方面,我们一定能够摆脱菜鸟身份,向BI领域的大牛发起冲击。
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