預測性維修大資料庫

Ⅰ 鍐嶄笉鎳傛椂搴忓氨OUT鍟︼紒闃塊噷浜戞暟鎹搴揑nfluxDB姝ｅ紡鍟嗕笟鍖

闃塊噷浜戞暟鎹搴 InfluxDB® 鐗堝凡浜庤繎鏃ユｅ紡鍚鍔ㄥ晢涓氬寲 銆 浜戞暟鎹搴 InfluxDB® 鏄鍩轟簬褰撳墠鏈嫻佽岀殑寮婧愭暟鎹搴 InfluxDB 鎻愪緵鐨勫湪綰挎暟鎹搴撴湇鍔★紝鐩告瘮杈冨紑婧愬叿鏈夊厤榪愮淮錛岀ǔ瀹氬彲闈狅紝鍙寮規т幾緙╃殑浼樺娍錛屽箍娉涘簲鐢ㄤ簬浜掕仈緗戝熀紜璧勬簮鐩戞帶錛屽瑰櫒鐩戞帶錛屼笟鍔¤繍钀ョ洃鎺у垎鏋愶紝鐗╄仈緗戣懼囪繙紼嬪疄鏃剁洃鎺э紝宸ヤ笟瀹夊叏鐢熶駭鐩戞帶錛岀敓浜ц川閲忚瘎浼板拰鏁呴殰鍥炴函銆傛彁渚涙椂搴忔暟鎹鑷鍔ㄥ寲閲囬泦錛屽帇緙╁瓨鍌錛岀被SQL鏌ヨ錛屽氱淮鑱氬悎璁＄畻鍜屾暟鎹鍙瑙嗗寲鍒嗘瀽鑳藉姏銆傜偣鍑誨叧娉錛孖nfluxDB 鍟嗕笟鍖栨椿鍔

鏃跺簭鏁版嵁鍜屼紒涓氫笟鍔″瘑鍒囩浉鍏籌紝涓嶅彲鎴栫己銆備換浣曚竴瀹朵紒涓氶兘闇瑕佷竴濂楅珮鏁堢殑榪愮淮緋葷粺淇濊瘉瀹炴椂鍙戠幇搴旂敤鍜屼笟鍔￠棶棰橈紝閫氳繃鐩戞帶錛屾晠闅滃憡璀︾殑鎵嬫碉紝榪涜屾晠闅滃畾浣嶏紝淇濊瘉鍦ㄧ嚎涓氬姟鐨勭ǔ瀹氾紝鍑忓皯涓嶅彲鐢ㄦ椂甯搞備笟鍔¤繍钀ヤ漢鍛樹緷璧栬繍钀ョ郴緇燂紝淇濊瘉鏈夊厖瓚崇殑鏁版嵁榪涜屼笟鍔″垎鏋愬垽鏂錛屼究浜庢洿鍑嗙『鐨勫仛鍑轟笟鍔″喅絳栥傜墿鑱旂綉浼佷笟鍜屽伐涓氫紒涓氶兘闇瑕佽兘澶熷疄鏃舵帉鎻¤懼囩殑榪愯岀姸鎬侊紝瀵圭敓浜ц繃紼嬭繘琛岀洃鎺э紝瀹炴椂鍒ゆ晠闅滈勮︼紝鏁呴殰瀹氫綅錛屾晠闅滃洖婧浠ュ強涓氬姟銆備互涓婁笟鍔″満鏅閮介渶瑕佹椂搴忔暟鎹浣滀負鈥滄暟鎹璇佹嵁鈥濇潵琛ㄧず鎸囨爣鈥滃彉鍖栤濊繃紼嬶紝榪涜岃揪鍒板憡璀︼紝璇婃柇錛屼慨澶嶅拰棰勬祴鐨勪笟鍔＄洰鐨勩

鏃跺簭鏁版嵁寰堢畝鍗曪紝鏋勬垚鍏鋒湁涓変釜瑕佺礌錛屼富浣擄紝鏃墮棿鎴籌紝鍜屾寚鏍囨暟鎹銆傛瘮濡傦細 xxx鍏鍙革紙涓諱綋錛2019騫8鏈26鏃ヤ笂鍗10鏃訛紝11鏃訛紝 12鏃訛紙鏃墮棿鎴籌級鐨勮偂浠峰垎鍒鏄錛160 USD錛165 USD錛180 USD錛堟寚鏍囧礆級銆傛傛嫭鏉ヨ達紝鍖哄埆浜庡叧緋繪暟鎹搴撳叧蹇冪殑鏄鈥滄渶緇堢粨鏋溾濄傛椂搴忔暟鎹琛ㄧず鐨勬槸璧勪駭鎴栬呰繃紼嬫槸濡備綍闅忕潃鏃墮棿鍙樺寲鐨勶紝浣撶幇鐨勬槸鈥滃彉鍖栤濈殑榪囩▼浠峰箋

鏃跺簭鏁版嵁涓昏佸簲鐢ㄥ湪錛氳繍緇寸洃鎺э紝榪愯惀鍒嗘瀽錛岃懼囩洃鎺э紝BI鍒嗘瀽錛屽伐涓氬畨鍏ㄧ敓浜х洃鎺у満鏅銆傝繖浜涘満鏅涓婏紝浜х敓鐨勬牳蹇冩暟鎹鏄鏃跺簭鏁版嵁錛屼笟鍔＄壒寰佽〃鐜板湪 鍐欏氳誨皯 錛屾棤浜嬪姟鎬ц佹眰錛屾暟鎹鍒嗘瀽寮哄叧鑱旀椂闂寸淮搴︼紝涓斿疄鏃舵ц佹眰楂樸

鏃跺簭鏁版嵁搴撻拡瀵規椂搴忔暟鎹涓氬姟鐗瑰緛榪涜岄拡瀵規х殑鏁版嵁瀛樺偍緇撴瀯璁捐★紝浠ュ強瀛樺偍鏂瑰紡鐨勪紭鍖栵紝鍦ㄧ洃鎺х瓑鏃跺簭涓氬姟鍦烘櫙涓嬫暟鎹鐨勫啓鍏ワ紝璇誨彇錛屽垎鏋愯兘鍔涚浉姣旇緝浼犵粺鐨勫叧緋誨瀷鏁版嵁搴撳 MySQL 錛屽叿鏈夌櫨鍊嶇殑鎬ц兘鎻愬崌銆

浠庢暟鎹瀛樺偍鏋舵瀯涓婄湅錛屽叧緋繪暟鎹搴撻氬父鎸夌収琛屾潵璁板綍涓鏉℃椂闂磋板綍鏁版嵁錛屼笖欏哄簭璁板綍涔嬮棿鏃犱富浣撳叧鑱旀э紝鍗曚釜涓諱綋鐨勮板綍鏁版嵁闅忔満鍒嗘暎鍦ㄥ氳岋紝濡傛灉鏄鍒嗗竷寮忔暟鎹搴撶敋鑷沖垎甯冨湪澶氫釜鍒嗗垎搴撲笂錛岃板綍涔嬮棿涔熸病鏈夋椂闂撮『搴忕粍緇囨暟鎹錛岃繛緇鏃墮棿鎴崇殑鏁版嵁錛屽垎鏁ｅ湪涓嶈繛緇鐨勫瓨鍌ㄤ笂錛岃繖鏍峰氨閫犳垚鎸夌収涓諱綋鍜屾椂闂寸淮搴︾殑鏁版嵁鍐欏叆鍜屽瓨鍌ㄧ殑鏁堢巼澶уぇ闄嶄綆銆

鑰屾椂搴忔暟鎹搴撴寜鐓т富浣撲負緇村害榪涜屾暟鎹瀛樺偍鍜岀儲寮曪紝瀹屽叏鎸夌収涓氬姟浣跨敤鍦烘櫙緇勭粐鏁版嵁錛岀浉鍚屼富浣撴寚鏍囨暟鎹緇勭粐鍦ㄤ竴璧鳳紝騫朵笖鎸夌収鏃墮棿涓哄害榪涜屽垎鐗囧瓨鍌錛屽彧闇瑕佽幏鍙栦富浣撲俊鎮鍜屾椂闂村垎鐗囦俊鎮灝卞彲浠ラ『搴忚繘琛屽啓鍏ュ拰璇誨彇鎿嶄綔銆傚崟嬈IO璇鋒眰紓佺洏瀵婚亾鐨勬椂闂村拰鑾峰彇鏁版嵁閲忔瘮鍏崇郴鏁版嵁搴撳婚亾鐨勬晥鐜囧拰鑾峰彇鏁版嵁閲忛兘瑕侀珮錛屾煡璇㈢殑鏃墮棿鍖洪棿瓚婂ぇ錛屾煡璇涓諱綋瓚婂氾紝鏁版嵁瓚婂氾紝鏁堢巼宸寮傝秺澶э紝鏁翠綋鎬ц兘姣斿叧緋繪暟鎹搴撹侀珮鍑哄嶮鍊嶇敋鑷崇櫨鍊嶃

浜慖nfluxDB® 鐩告瘮杈冨紑婧怚nfluxDB 浼樺娍鏄庢樉銆 浜慖nfluxDB 鎻愪緵浜戞湇鍔＄殑鏂瑰紡錛屾湁琛屼笟欏剁駭鐨勪笓瀹舵敮鎸佹湇鍔★紝鍏鋒湁 鍏嶅畨瑁咃紝鍏嶈繍緇達紝紼沖畾鎬ч珮錛屾暟鎹楂樺彲闈犵殑浼樺娍銆備嬌鐢ㄤ簯瀛樺偍鐨勬柟妗堬紝鏁版嵁澶氬壇鏈瀛樺偍錛屾暟鎹鍙闈犳ц揪鍒99.9999% 銆

鑷寤哄揩閫熻縼縐諱笂浜

浜 InfluxDB 鎻愪緵浜嗗揩閫熻縼浜戠殑宸ュ叿錛屽彧闇鍔ㄥ姩榧犳爣灝卞彲浠ュ畬鎴愯嚜寤篒nfluxDB 鍒 浜 InfluxDB 鐨勮縼縐匯

綾籗QL 寮鍙戝弸濂斤紝蹇閫熶笂鎵

闃塊噷浜 InfluxDB 瀹屽叏鍏煎瑰紑婧 InfluxDB 錛岄潰鍚戝紑鍙戝弸濂斤紝 涓轟簡鏂逛究浼犵粺鍏崇郴鏁版嵁搴撳紑鍙戣呰兘澶熷揩閫熼傚簲Influx DB寮鍙戱紝 鎻愪緵緇欎簡綾 SQL鐨勬煡璇㈣璦 InfluxQL錛屽湪鎻愪緵寮哄ぇ鐨勬椂搴忓垎鏋愯兘鍔涚殑鍩虹涓婏紝鏈澶х▼搴︾殑娌跨敤浜哠QL鐨勫紑鍙戞ā寮忥紝浣垮緱瀛︿範鎴愭湰澶уぇ闄嶄綆銆

闆嗘垚鏁版嵁閲囬泦錛屾惌寤虹洃鎺ф洿綆鍗

闃塊噷浜戞暟鎹搴 InfluxDB 緇ф壙浜 Influx DB 鑹濂界殑寮婧愮敓鎬侊紝鍏鋒湁瀹屾暣鐨勬暟鎹閲囬泦錛屽瓨鍌ㄥ拰鏁版嵁鍙瑙嗗寲鐩戞帶鍛婅︿綋緋 TICK Stack 鏀鎾戙 鍚屾椂鐩告瘮杈冨紑婧愪駭鍝侊紝鎻愪緵浜嗕駭鍝佸寲鐨勬暟鎹閲囬泦鏈嶅姟錛屽彧闇鍦ㄦ帶鍒跺彴榪涜屽嚑姝ョ畝鍗曟搷浣滐紝鈥0鈥 浠ｇ爜瀹屾垚鍚勭被鐩戞帶婧愮殑鐩戞帶鏁版嵁鑷鍔ㄩ噰闆嗐

浜慖nfluxDB® 閲戣瀺楂樺彲鐢ㄧ増鍗沖皢鎺ㄥ嚭

鏈嶅姟鐨勯珮鍙闈犲拰鏁版嵁涓鑷存у歸噾鋙嶇被浼佷笟鑷沖叧閲嶈侊紝寮婧愮殑InfluxDB 娌℃湁鎻愪緵楂樺彲闈犵殑HA 鐗堟湰錛岄樋閲屼簯InfluxDB 閽堝歸噾鋙嶏紝淇濋櫓錛岄摱琛岋紝娑夊強鏁版嵁鍜屾湇鍔￠珮鍙闈犵殑鐮斿彂浜 HA楂樺彲鐢ㄧ増鏈錛 鐩鍓嶆ｅ湪鍟嗕笟鍖栦笂綰跨殑榪囩▼涓錛屼笉涔呭氨鍙涓婄嚎鎻愪緵鏈嶅姟銆

浜慖nfluxDB® 鍟嗕笟鍖栭檺鏃朵紭鎯

Ⅱ 鍦ㄨ繘琛岄勬祴鍒嗘瀽涔嬪墠,棰勬祴鎬х淮鎶ょ郴緇熷凡緇忓巻浜嗗摢浜涙ラわ紵

緇忓巻浜嗕笁涓姝ラわ紝鍒嗗埆涓哄畾閲忛勬祴銆佸畾鎬ч勬祴銆鏃墮棿搴忓垪棰勬祴銆傜浉鍏充粙緇嶅叿浣撳備笅錛

1銆佸畾閲忛勬祴錛氭槑紜棰勬祴瀵硅薄涓庣洰鏍囥佹敹闆嗘暣鐞嗚祫鏂欏拰鏁版嵁銆佸緩絝嬮勬祴妯″瀷銆佹ā鍨鍙傛暟浼拌銆佹ā鍨嬫楠屻侀勬祴瀹炴柦涓庣粨鏋滃垎鏋愩

2銆佸畾鎬ч勬祴錛氱粡鍏哥殑寰峰皵鏂愰勬祴瑕佺粡榪3~4杞璋冩煡錛屼笓瀹舵剰瑙佸彲浠ョ浉褰撳崗璋冩垨涓鑷淬傚寰峰皵鏂愭硶浣滃嚭鍏呭垎璇存槑銆侀棶棰樿侀泦涓錛屾彁鍑虹殑闂棰樻湁閽堝規с侀伩鍏嶇粍鍚堜簨浠訛紝搴旈伩鍏嶆彁鍑衡滀竴縐嶆妧鏈鐨勫疄鐜版槸寤虹珛鍦ㄦ煇縐嶆柟娉曞熀紜涓娾濊繖綾葷粍鍚堜簨浠躲傚逛笓瀹剁殑鍥炵瓟榪涜屽垎鏋愬拰澶勭悊鏄寰峰皵鏂愰勬祴鐨勬渶閲嶈侀樁孌點

3銆佹椂闂村簭鍒楅勬祴錛氬彉閲忔垨鎸囨爣鐨勬暟鍊礆紝鎸夋椂闂撮『搴忔帓鍒楁垚涓涓鏁板兼暟鍒楋紝縐頒負鏃墮棿鏁板垪鎴栨椂闂村簭鍒椼傚埄鐢ㄨ繖涓鏃墮棿搴忓垪榪涜岄勬祴鍦版柟娉曠О涓烘椂闂村簭鍒楅勬祴娉曘

娉錛氬彲涓洪勬祴銆佷紭鍖栥侀勬姤鍜屾ā鎷熺瓑璁稿氬叾浠栫敤閫旇岄儴緗詫紝涔熷彲涓鴻勫垝嫻佺▼鎻愪緵鍚勭嶄俊鎮錛屽苟瀵逛紒涓氭湭鏉ユ彁渚涘叧閿媧炲療銆

鎵╁睍璧勬枡錛

榪涜岄勬祴鍒嗘瀽鐨勪綔鐢錛

榪涜岄勬祴鍒嗘瀽鐢ㄤ簬浼樺寲鍜岃嚜鍔ㄥ寲涓氬姟鍐崇瓥鐨勫崜鏈夋垚鏁堢殑鎴愮啛鏂規硶銆傚畠閫氳繃棰勬祴鍒嗘瀽璁╃粍緇囪兘澶熷湪鍒跺畾鍐崇瓥浠ュ墠鏈夋墍琛屽姩錛屼互渚塊勬祴鍝浜涜屽姩鍦ㄥ皢鏉ユ渶鏈夊彲鑳借幏寰楁垚鍔熴

鐢變簬闂鐜緋葷粺涓嶆柇灝嗘湁浠峰肩殑鍙嶉堢撼鍏ュ埌鍐崇瓥鍒跺畾榪囩▼涓錛屾墍浠ュ逛簬甯屾湜瀵瑰彉鍖栫殑鐜澧冨仛鍑哄嵆鏃跺弽搴斿苟鏈澶у寲姣忎釜鍐崇瓥鐨勬晥鐩婄粍緇囨潵璇達紝瀹冩槸闈炲父鐞嗘兂鐨勬柟娉曘傚湪鍏ㄧ悆甯傚満涓浼犵粺鐨勭珵浜夎祫婧愬凡緇忕摝瑙ｏ紝鑰屽喅絳栫＄悊鎻愪緵浜嗕竴縐嶆櫤鍙栫珵浜夊規墜騫舵墽琛岄珮媧炲療涓氬姟鎴樼暐鐨勫己澶ц兘鍔涖

鍙傝冭祫鏂欐潵婧愶細鐧懼害鐧劇-棰勬祴鍒嗘瀽娉

鍙傝冭祫鏂欐潵婧愶細鐧懼害鐧劇-棰勬祴鍒嗘瀽

Ⅲ 能解釋一下什麼叫預測性維護嗎

維護可以分為主動維護和被動維護，以前都是被動維護（也可以理解為故障後維修），就是說機器壞了再去維修。而現在隨著科技的進步和人們觀念的更新，越來越多的企業開始採用主動維護的方式（也可以理解為故障前維修）。預測性維護就是主動維護的方式之一，除此之外，還有預防性維護。
你可以這樣理解，預防性維護就像是人每年做一次體檢，提前預防疾病的發生。而預測性維護就是實時監控你的身體運行情況，例如體溫、體重等參數，一旦數據發生異常，系統可根據大量數據建立的模型推算出你可能出現的症狀，從而給你發出預警。你就可以提前干預，將疾病扼殺在搖籃中，從而保證你的健康。

Ⅳ 預測性維護和預防性維護有什麼區別

預測性維修是以狀態為依據的維修，在機器運行時，對它的主要（或需要）部位進行定專期（或連續屬）的狀態監測和故障診斷，判定裝備所處的狀態，預測裝備狀態未來的發展趨勢，依據裝備的狀態發展趨勢和可能的故障模式，預先制定預測性維修計劃，確定機器應該修理的時間、內容、方式和必需的技術和物資支持。

預防性維修又稱定時維修，是以時間為依據的維修，它根據生產計劃和經驗，按規定的時間間隔進行停機檢查、解體、更換零部件，以預防損壞、繼發性毀壞及生產損失。這種維修方法也就是目前所普遍採用的計劃維修或定期維修，如大、中、小修等。

簡單總結：

預防性維護：周期性安排人員保養維護

* 突發性故障風險仍然無法完全杜絕

* 維護周期難以把控，零備件資源使用不合理

預測性維護：感測器獲取設備信息，設備狀態實時監控，大數據分析給出維護建議，故障發生前預警而完成維護

* 大幅度降低維護成本及故障率，優化生產

* 提高設備運行生命周期

安爾法所認為的預測性維護，如圖。

Ⅳ 大數據資料庫有哪些

問題一：大數據技術有哪些 非常多的，問答不能發link，不然我給你link了。有譬如Hadoop等開源大數據項目的，編程語言的，以下就大數據底層技術說下。
簡單以永洪科技的技術說下，有四方面，其實也代表了部分通用大數據底層技術：
Z-Suite具有高性能的大數據分析能力，她完全摒棄了向上升級(Scale-Up)，全面支持橫向擴展(Scale-Out)。Z-Suite主要通過以下核心技術來支撐PB級的大數據：
跨粒度計算(In-Databaseputing)
Z-Suite支持各種常見的匯總，還支持幾乎全部的專業統計函數。得益於跨粒度計算技術，Z-Suite數據分析引擎將找尋出最優化的計算方案，繼而把所有開銷較大的、昂貴的計算都移動到數據存儲的地方直接計算，我們稱之為庫內計算(In-Database)。這一技術大大減少了數據移動，降低了通訊負擔，保證了高性能數據分析。
並行計算(MPP puting)
Z-Suite是基於MPP架構的商業智能平台，她能夠把計算分布到多個計算節點，再在指定節點將計算結果匯總輸出。Z-Suite能夠充分利用各種計算和存儲資源，不管是伺服器還是普通的PC，她對網路條件也沒有嚴苛的要求。作為橫向擴展的大數據平台，Z-Suite能夠充分發揮各個節點的計算能力，輕松實現針對TB/PB級數據分析的秒級響應。
列存儲 (Column-Based)
Z-Suite是列存儲的。基於列存儲的數據集市，不讀取無關數據，能降低讀寫開銷，同時提高I/O 的效率，從而大大提高查詢性能。另外，列存儲能夠更好地壓縮數據，一般壓縮比在5 -10倍之間，這樣一來，數據佔有空間降低到傳統存儲的1/5到1/10 。良好的數據壓縮技術，節省了存儲設備和內存的開銷，卻大大了提升計算性能。
內存計算
得益於列存儲技術和並行計算技術，Z-Suite能夠大大壓縮數據，並同時利用多個節點的計算能力和內存容量。一般地，內存訪問速度比磁碟訪問速度要快幾百倍甚至上千倍。通過內存計算，CPU直接從內存而非磁碟上讀取數據並對數據進行計算。內存計算是對傳統數據處理方式的一種加速，是實現大數據分析的關鍵應用技術。

問題二：大數據使用的資料庫是什麼資料庫 ORACLE、DB2、SQL SERVER都可以，關鍵不是選什麼資料庫，而是資料庫如何優化！ 需要看你日常如何操作，以查詢為主或是以存儲為主或2者，還要看你的數據結構，都要因地制宜的去優化！所以不是一句話說的清的！

問題三：什麼是大數據和大數據平台 大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
大數據平台是為了計算，現今社會所產生的越來越大的數據量。以存儲、運算、展現作為目的的平台。

問題四：常用大型資料庫有哪些 FOXBASE
MYSQL
這倆可算不上大型資料庫管理系統
PB 是資料庫應用程序開發用的ide，根本就不是資料庫管理系統
Foxbase是dos時代的產品了，進入windows時代改叫foxpro，屬於桌面單機級別的小型資料庫系統，mysql是個中輕量級的，但是開源，大量使用於小型網站，真正重量級的是Oracle和DB2，銀行之類的關鍵行業用的多是這兩個，微軟的MS SQLServer相對DB2和Oracle規模小一些，多見於中小型企業單位使用，Sybase可以說是日薄西山，不行了

問題五：幾大資料庫的區別 最商業的是ORACLE,做的最專業,然後是微軟的SQL server,做的也很好,當然還有DB2等做得也不錯,這些都是大型的資料庫,,,如果掌握的全面的話,可以保證數據的安全. 然後就是些小的資料庫access,mysql等,適合於中小企業的資料庫100萬數據一下的數據.如有幫助請採納,謝!

問題六：全球最大的資料庫是什麼 應該是Oracle，第一，Oracle為商業界所廣泛採用。因為它規范、嚴謹而且服務到位，且安全性非常高。第二，如果你學習使用Oracle不是商用，也可以免費使用。這就為它的廣泛傳播奠定了在技術人員中的基礎。第三，Linux/Unix系統常常作為伺服器，伺服器對Oracle的使用簡直可以說極其多啊。建議樓梗多學習下這個強大的資料庫

問題七：什麼是大數據？ 大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。(在維克托・邁爾-舍恩伯格及肯尼斯・庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據的方法[2]）大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
說起大數據，就要說到商業智能：
商業智能（Business Intelligence，簡稱：BI），又稱商業智慧或商務智能，指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。

商業智能作為一個工具，是用來處理企業中現有數據，並將其轉換成知識、分析和結論，輔助業務或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術，包含了從數據倉庫到分析型系統等。

商務智能的產生發展
商業智能的概念經由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。當時將商業智能定義為一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。

商務智能是20世紀90年代末首先在國外企業界出現的一個術語，其代表為提高企業運營性能而採用的一系列方法、技術和軟體。它把先進的信息技術應用到整個企業，不僅為企業提供信息獲取能力，而且通過對信息的開發，將其轉變為企業的競爭優勢，也有人稱之為混沌世界中的智能。因此，越來越多的企業提出他們對BI的需求，把BI作為一種幫助企業達到經營目標的一種有效手段。

目前，商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這里所談的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商資料及來自企業所處行業和競爭對手的數據，以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策既可以是作業層的，也可以是管理層和策略層的決策。

為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、線上分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是什麼新技術，它只是ETL、數據倉庫、OLAP、數據挖掘、數據展現等技術的綜合運用。

把商業智能看成是一種解決方案應該比較恰當。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據並進行清理，以保證數據的正確性，然後經過抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合並到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變為輔助決策的知識），最後將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。
企業導入BI的優點
1.隨機查詢動態報表

2.掌握指標管理

3.隨時線上分析處理

4.視覺化之企業儀表版

5.協助預測規劃

導入BI的目的
1.促進企業決策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增進企業的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業經理人大幅增進決策效率與改善決策品質。

......>>

問題八：資料庫有哪幾種？ 常用的資料庫：oracle、sqlserver、mysql、access、sybase 2、特點。 -oracle： 1.資料庫安全性很高，很適合做大型資料庫。支持多種系統平台（HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 WINDOWS、WINDOWS/NT、OS/2）。 2.支持客戶機/伺服器體系結構及混合的體系結構（集中式、分布式、 客戶機/伺服器）。 -sqlserver: 1.真正的客戶機/伺服器體系結構。 2.圖形化用戶界面，使系統管理和資料庫管理更加直觀、簡單。 3.具有很好的伸縮性，可跨越從運行Windows 95/98的膝上型電腦到運行Windows 2000的大型多處理器等多種平台使用。 -mysql: MySQL是一個開放源碼的小型關系型資料庫管理系統，開發者為瑞典MySQL AB公司，92HeZu網免費贈送MySQL。目前MySQL被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。提供由於其體積小、速度快、總體擁有成本低，尤其是開放源碼這一特點，許多中小型網站為了降低網站總體擁有成本而選擇了MySQL作為網站資料庫。 -access Access是一種桌面資料庫，只適合數據量少的應用，在處理少量數據和單機訪問的資料庫時是很好的，效率也很高。 但是它的同時訪問客戶端不能多於4個。 -

問題九：什麼是大數據 大數據是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 大數據首先是指數據體量(volumes)?大，指代大型數據集，一般在10TB?規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量；其次是指數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性（Veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。
數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機理解自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(putational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數據挖掘：分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。
要理解大數據這一概念，首先要從大入手，大是指數據規模，大數據一般指在10TB(1TB=1024GB)規模以上的數據量。大數據同過去的海量數據有所區別，其基本特徵可以用4個V來總結(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。
第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
第二，數據類型繁多，如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息，等等。
第三，價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
第四，處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的......>>

問題十：國內真正的大數據分析產品有哪些 國內的大數據公司還是做前端可視化展現的偏多，BAT算是真正做了大數據的，行業有硬性需求，別的行業跟不上也沒辦法，需求決定市場。
說說更通用的數據分析吧。
大數據分析也屬於數據分析的一塊，在實際應用中可以把數據分析工具分成兩個維度：
第一維度：數據存儲層――數據報表層――數據分析層――數據展現層
第二維度：用戶級――部門級――企業級――BI級
1、數據存儲層
數據存儲設計到資料庫的概念和資料庫語言，這方面不一定要深鑽研，但至少要理解數據的存儲方式，數據的基本結構和數據類型。SQL查詢語言必不可少，精通最好。可從常用的selece查詢，update修改，delete刪除，insert插入的基本結構和讀取入手。
Access2003、Access07等，這是最基本的個人資料庫，經常用於個人或部分基本的數據存儲；MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
SQL Server2005或更高版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台。
BI級別，實際上這個不是資料庫，而是建立在前面資料庫基礎上的，企業級應用的數據倉庫。Data Warehouse，建立在DW機上的數據存儲基本上都是商業智能平台，整合了各種數據分析，報表、分析和展現！BI級別的數據倉庫結合BI產品也是近幾年的大趨勢。
2、報表層
企業存儲了數據需要讀取，需要展現，報表工具是最普遍應用的工具，尤其是在國內。傳統報表解決的是展現問題，目前國內的帆軟報表FineReport已經算在業內做到頂尖，是帶著數據分析思想的報表，因其優異的介面開放功能、填報、表單功能，能夠做到打通數據的進出，涵蓋了早期商業智能的功能。
Tableau、FineBI之類，可分在報表層也可分為數據展現層。FineBI和Tableau同屬於近年來非常棒的軟體，可作為可視化數據分析軟體，我常用FineBI從資料庫中取數進行報表和可視化分析。相對而言，可視化Tableau更優，但FineBI又有另一種身份――商業智能，所以在大數據處理方面的能力更勝一籌。
3、數據分析層
這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具；
Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的；當然對excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作！但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體；
SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體；
SAS軟體：SAS相對SPSS其實功能更強大，SAS是平台化的，EM挖掘模塊平台整合，相對來講，SAS比較難學些，但如果掌握了SAS會更有價值，比如離散選擇模型，抽樣問題，正交實驗設計等還是SAS比較好用，另外，SAS的學習材料比較多，也公開，會有收獲的！
JMP分析：SAS的一個分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完......>>