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云蛙数据多维度方式分析海量数据系统问世

发布时间:2020-02-14 08:32:22 阅读: 来源:摇椅厂家

企业或管理部门每天都会有大量的业务数据进入数据库。这些日常业务数据,如商品的零售价,货品的详细清单等,称为“操作数据”。它们不仅是业务操作的记录,也是进一步进行统计、分析和决策所需要的原始数据,是企业和管理部门的宝贵信息资源。

“云蛙数据”核心产品-多维数据分析系统(GmmCube)是从原始数据中分析和挖掘出有价值信息的数据处理技术。即把原始数据转换为管理人员所理解的、反映企业或行业业务实际状况的各种视图,为进一步的分析提供“战略性”的信息。

GmmCube使企业的经理和管理人员能通过快速、一致、交互的方式,获得多种多样的、所有可能的信息视图。与建立在关系数据库基础上的数据仓库不同,GmmCube建立在多维数据模型的基础上,用聚合数据的多维视图来表示信息。

GmmCube中可包含远比简单的求和之类复杂得多的计算,如时间序列和复杂的建模等。GmmCube除了回答“谁?”和“什么”以外,它还能回答“如果这样,将会如何?”和“为什麽?”之类问题。GmmCube能为将要做的事情进行分析。例如GmmCube可回答如下的问题:“如果美国西部港口的使用费增加3%,油价降低1.5美元/桶,本公司美西航线的成本开销会有什么变化?”

GmmCube可以应用在企业和管理部门的各个分析决策领域。当经理或管理部门要作出有效的决策时,GmmCube能提供他们可能会需要的各种各样的信息。GmmCube应用成功的标志是它能提供所需要的战略信息――能为有效决策提供恰好所需的信息。这一功能远远超出了一般的“提供详细数据”这样一种基本要求。

虽然GmmCube在不同行业的应用是各不相同的,但它们都具有以下关键特征:

数据的多维视图――能提供管理和决策人员各种可能的视图;

强有力的计算能力――可包含各种复杂的计算和建模能力;

时间维的处理能力――能反映时间的序列特性。

多维视图是企业实际业务模型的本质表示,极少有业务模型限于三维以下的。各种分析需要多种计算方法,从简单的聚合,到代数方程的解,到各种复杂关系的建模。时间几乎是所有分析的组成部分。例如业务的好坏总是通过时间来判别的:本月与上月比,本月与上一年同一个月比。时间是一个独特的维,因为它有序列特性(三月总是跟在二月后面)。

GmmCube设计和建立的多维联机数据分析系统具有以下主要特点:

1.建立在多维数据模型的基础上。GmmCube的一个重要组成部分是“多维业务空间”。系统设计通过对业务主题的调查、分析和设计而得到的业务空间,是系统为用户提供多种业务信息视图的依据。通过聚类和分层可把多维视图信息用二维表格和图形表示出来。

2.除了“计算期”和“对比期”以外,用户数据源中任何时间属性都可在时间维中得到考虑。时间被作为业务空间中的一个特殊的维,其序列特性得到保证。

3.通过专门设计的接口,可以在方法库中加入各种指标计算方法、统计分析方法。

4.数据源可以是任何联机数据。

GmmCube支持多维数据分析,支持“切片”,“旋转”、“上卷/下钻”等操作。“云蛙数据”已开通在线体验版本,操作人员可随时登录www.gmmcube.org去体验多维数据分析的强大之处。用户需要对企业或管理部门的业务和决策要求有详细的了解,掌握已有的数据资源,并按步骤进行详细的设计。

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