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Smartbi 智分析功能详细说明书目 录 Contents1.行业背景 (1)2.SMARTBI 智分析产品简介 (3)2.1.产品定位 (3)2.2.产品架构 (5)2.3.客户痛点 (5)2.4.产品价值 (6)2.4.1.成本价值 (6)2.4.2.连接价值 (6)2.4.3.复用价值 (6)2.4.4.生态价值 (7)2.5.产品优势 (7)2.5.1.强管控 (7)2.5.2.全自助 (7)2.5.3.真共享 (8)3.SMARTBI 智分析模块介绍 (9)3.1.数据接入与采集 (9)3.1.1.数据源管理 (9)3.1.2.本地文件上传 (11)3.1.3.元数据管理 (11)3.1.4.权限管理 (13)3.1.5.MPP高速缓存数据库 (15)3.1.6.数据网关 (15)3.1.7.互联网公开数据采集 (15)3.1.8.跨系统数据采集 (15)3.1.9.S AAS平台数据接入 (15)3.2.数据准备 (16)3.2.1.业务主题 (16)3.2.2.自助数据集 (17)3.2.3.自助ETL (20)3.3.数据探索 (22)3.3.1.即席查询 (22)3.3.2.透视分析 (23)3.3.3.多维数据分析 (24)3.4.数据分析 (25)3.4.1.自助仪表盘 (25)3.4.2.电子表格报表 (28)3.4.3.E XCEL融合分析 (35)3.4.4.数据挖掘 ··············································································· 错误!未定义书签。
一、大数据分析方法五种——对比分析对比分析法不管是从生活中还是工作中，都会经常用到，对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。
在数据分析中，常用到的分3类：时间对比、空间对比以及标准对比。
二、大数据分析方法五种——漏斗分析转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。
其中，我们往往关注三个要点：第一，从开始到结尾，整体的转化效率是多少？第二，每一步的转化率是多少？第三，哪一步流失最多，原因在什么地方？流失的用户符合哪些特征？三、大数据分析方法五种——用户分析用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。
可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。
四、大数据分析方法五种——指标分析在实际工作中，这个方法应用的最为广泛，也是在使用其他方法进行分析的同时搭配使用突出问题关键点的方法，指直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析，比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等。
在选择具体使用哪个基础指标时，需要考虑结果的取向性。
五、大数据分析方法五种——埋点分析只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。
通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。
1、数据量&性能一般。
没有MPP，数据量大多支持在百万千万级别，宣传中也能达到亿级，对于台州银行来说，每天都要很多的数据量，如果不考虑到数据量性能问题，这次采购的产品还是得不到下面分支机构的支持；
2、Excel设计器，渲染效果差，没有笔刷效果，联动效果制作起来比较麻烦。
这次台州银行点名要测试联动效果，我觉得是他们经常使用到的功能点，如果每次下面支行的人在做联动时都要非常复杂的话，肯定推广不出去；
3、支持拖拽式与多表关联，但是如果与Excel进行关联时，设置较为复杂。
这个那天客户也间接提到过，我们是直接将Excel拖拽完成关联，多表关联尤其与excel的关联也是客户很关注的一个问题，也是这次的测试项；
4、服务支持能力较弱。
总部在广州，外地服务主要依靠代理。
创投苔思迈特S m a rtb i获方广资本4000万A轮融资月19日，思迈特（Smartbi)正式对外公布完成4,000万A轮融资，投资方为方广资本。
思迈特4 (Smartbi)隶属于广州思迈特软件有限公司，是定位于商业智能（BI)与大数据分析及服务的公司，核心产品“思迈特大数据分析软件”（下称“Smartbi Insight”），是企业级商业智能和大数据分析平台。
Smartbi售前总监杜健航在新产品暨A轮融资发 布会发布了全新SmartbiV8。
与SmartbiV7不同的是，SmartbiV8以全新的界面、交互方式和架构体系，在报表的制作展示、数据分析的全自动化、对大型企业的狱支撑等方面进行了优機级。
Smartb將构建垂直行业知识图谱同时，杜健航还介绍了Smartbi在2017年年中 发布的人工智能产品“小麦”，用户可以逝自然语言对小麦进行语音操控，使期雕统计结果自动呈现。
细1与A湘结合的层面，Smartbi未来将朝着3个方向迈进：其一是自然语言的数据探索；其二是智能预测，如预测公司明年的销售额；最后是构建在垂直行业的知识图谱。
据悉，商业智能简称BI,是数据库技术、数 据采集和迁移技术、数据挖掘技术、查询报表技术、人工智能等理论的综合运用，其核心内容是从企业不同的业务数据中，通过清洗、抽取、转换和S m a rtb i未来将朝着3个方向迈进：一是自然语言的数据探索；其二是智能 预测，如预测公司明年的销售额；最后 是构建在垂直行业的知识图谱。
装载，即ETL过程，提取出有用的数据。
数据最终 整合到一个企业级的数据仓库里，再利用查询分 析、数据挖掘工具等对仓库中的数据进行分析和处 理，形成信息并为管理者提供辅助决策的知识。
而根据Gartner发布的《2017年BI商业智能和 分析平台魔力象P貤告》中指出，BI和分析平台市 场的主流已经从IT主导分析报表转向业务主导分 析。
传统的臓工具已经无法满足大数据环境下灵 活多变的分析需求，如在银行电信行业，他们已开 始寻求高性能、自助化的分析手段。
最新盘点_好用的国产报表软件有哪些在企业管理中，报表可以以图表等简洁的方式向用户显示数据，从而提高工作效率。
许多公司紧跟信息技术的潮流，已经应用了报表软件工具。
报表软件产品有很多，本文就来盘点2019好用的国产报表软件有哪些。
1、FineReport：FineReport的厂商是国内大厂家——帆软。
定位是一个报表软件，专门处理复杂的中国式报表。
采用可视化模式，赢在操作相当简易，不会那些复杂的代码也没关系。
它使用一个类似Excel的编辑器，只需拖拽式简单设置就可以在web 端查看数据展示；提供完善的报表填写功能。
帆软自建服务团队，服务质量非常好。
2、润乾传统报表代表，功能强大，能够处理复杂报表。
另一方面，由于其报表设计模式完全依赖于手写表达式，没有技术基础的用户很难学习。
润乾报表提供了企业免费版和其他商用版本，前者没有用户限制，后者可以看出在行业官方报价中价格偏低。
整体美观较差，售前、售后服务质量一般。
3、SmartBISmartbi属于一个相对完整的报表系统工具。
它的人性化操作做得好，也是一套相对完整的报表平台，但开放接口较少。
它有很多学习资料和演示视频。
中文用户界面用户更容易上手，都提供官方技术支持、论坛、交流小组等，可以帮助用户快速解决问题。
对于大数据量清单报表，smartbi也提供了相应的解决方案——数据提取功能，但是操作相对比较繁琐。
Smartbi提供个人永久免费版和企业商务版。
前者有三个用户数量的限制，而企业版价位在行业内为中间偏上。
4、RDPRDP是一个用纯JAVA编写的企业级报表工具。
它部署简单，无需下载任何客户端或安装大量软件。
有一个WEB端设计器，可以直接在浏览器中使用，官方对于兼容性的建议是使用Chrome浏览器。
目前是免费的，可以申请永久免费授权，授权是绑定到电脑上的。
国产的报表软件还有不少的选择，表现优异的前3位是：FineReport、润乾报表和SmartBI。
但是报表软件好不好用，还得试用看看，才知道是否适合自己。
⼤数据分析平台哪个好？⼤数据的概念太泛了，即使是⼤数据分析，不同层级的产品也有很多，国内最多的是数据应⽤类的产品。
以下为⼤家介绍⼏个代表性数据分析平台：1、 ClouderaCloudera提供⼀个可扩展、灵活、集成的平台，可⽤来⽅便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从⽽部署和管理Hadoop和相关项⽬、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。
Cloudera Manager是⼀个复杂的应⽤程序，⽤于部署、管理、监控CDH部署并诊断问题，Cloudera Manager提供Admin Console，这是⼀种基于Web的⽤户界⾯，是您的企业数据管理简单⽽直接，它还包括Cloudera Manager API，可⽤来获取集群运⾏状况信息和度量以及配置Cloudera Manager。
2、星环Transwarp基于hadoop⽣态系统的⼤数据平台公司，国内唯⼀⼊选过Gartner魔⼒象限的⼤数据平台公司，对hadoop不稳定的部分进⾏了优化，功能上进⾏了细化，为企业提供hadoop⼤数据引擎及数据库⼯具。
3、阿⾥数加阿⾥云发布的⼀站式⼤数据平台，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务，将计算的⼏个通过可视化⼯具进⾏个性化的数据分析和展现，图形展⽰和客户感知良好，但是需要捆绑阿⾥云才能使⽤，部分体验功能⼀般，需要有⼀定的知识基础。
maxcompute(原名ODPS)是数加底层的计算引擎，有两个维度可以看这个计算引擎的性能，⼀个是6⼩时处理100PB的数据，相当于1亿部⾼清电影，另外⼀个是单集群规模过万台，并⽀持多集群联合计算。
4、华为FusionInsight基于Apache进⾏功能增强的企业级⼤数据存储、查询和分析的统⼀平台。
完全开放的⼤数据平台，可运⾏在开放的x86架构服务器上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核⼼，针对⾦融、运营商等数据密集型⾏业的运⾏维护、应⽤开发等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。
银行（移动端）管理驾驶舱应用背景随着金融改革创新和现代信息技术的发展，金融企业正在经历着一场巨大的挑战。
在金融行业十三五规划指引下，如何实现特色化、差异化的发展积极适应互联网金融创新发展的趋势，丰富金融产品和市场层次；更注重风险管控；加强银行内部机构协同，不断提升金融服务质效；实现业务多元化高速发展，提升银行经营实力，将成为银行业发展新目标。
面对新挑战新目标，建立和完善新一代的数据应用平台是各家银行正在面对的问题。
已有的报表系统为银行的经营管理和决策职能方面起着重要信息收集反馈的作用，也是作为金融管理信息系统的重要组成部分。
但缺乏一种更有效的手段和方式让经营决策者和中高级管理者能够随时随地的掌握全行经营数据，并能快速决策，并快速发现经营决策中的问题；需要建立一个管理驾驶舱，通过详尽的指标体系，实时反映企业的运行状态；还能够实现对银行管理KPI指标风险值的提醒，防范异常事项的发生。
客户痛点缺乏指标管理：商业银行大多缺乏KPI指标梳理与构建经验、银内与银行的指标没有统一整理。
业务变化频繁：银行业务需求变化快速，需要平台快速响应领导需求，开发部署提供全业务指标支撑，科技人员面临工作压力增大。
需较高设备兼容性：移动端设备发展迅速，国内用户换机速度快，需要兼顾各种设备适应性与美观度；同时银行内各种系统间需要进行集成。
缺乏实时展现平台：缺乏一种更有效的展示手段和方式，让决策者和管理者可随时随地的掌握全行经营数据。
个性化需求无法支撑：不同部门业务关注方向、展示风险等需求不同，统一表报模式无法满足高度的个性化需求。
解决方案搭建体系整合数据：根据管理驾驶舱的需求，规划全业务指标体系，实现数据的整合和加工，确保数据领导关注业务的全面性及准确性。
指标规划数据建模：提供指标规划及数据模型，方便数据组装，快响提炼经营管理指标及KPI经营分析。
主题监控综合展示：针对经营指标、绩效指标、财务指标、风险指标、监管指标等主题，使用仪表盘技术，综合展示现状及目标完成进度以帮助了解目前经营指标是否均衡发展，市场规模是否良好发展的态势。
BI工具即商业智能（Business Intelligence）分析工具的英文缩写。
它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。
商业智能的概念最早在1996年提出。
当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。
商业智能（BI）工具是利用一组方法和技术来准备，呈现和帮助分析数据的工具。
通过此过程，数据将转化为可操作的业务信息，帮助决策者和最终用户做出更有效的数据驱动决策。
商业智能使用的一套方法和技术根据解决方案的目的而广泛多样化。
有些工具专注于数据准备方面，可能包括ETL（提取，转换，加载）层，以更好地组织和利用数据。
有些工具专注于更广泛的企业使用，可能专注于数据混搭，以帮助企业根据来自不同部门系统的信息做出组织决策。
有些工具更侧重于自助服务功能和最终用户体验。
有些工具专注于支持其他应用程序的分析，这些工具专注于所谓的“嵌入式BI”或“嵌入式分析”，并包含各种附加功能，使其更易于集成到现有系统中。
BI工具不仅拥有让数据更容易被理解的魔力，更具有化腐朽为神奇，让数据分析更井然有序、一望而知的神奇作用。
Smartbi是全面的BI工具，基于统一架构实现查询、报表、自助分析、多维分析、仪表板、移动分析、数据采集、数据挖掘以及其他辅助功能，并且具有分析报告、结合AI进行语音分析等特色功能。
怎么选择BI工具？BI提供各种用例和用途。
因此，随着时间的推移已经开发的工具类型也变得专门化以最好地满足这些不同用例的需要。
还有各种各样的分析和统计方法，这些方法已根据用户的需求纳入解决方案。
以下是许多现代BI套件中使用的一些主要工具类型：企业报告，仪表板，自助BI，在线分析处理，实时分析，云BI，嵌入式BI，开源BI，预测分析等。
所有这些工具都以某种方式使用，以便以可用的方式为决策者可视化数据。
有数BI产品宣传手册新一代敏捷BI，支撑企业智能化决策2022PREFACE前言网易数帆是网易集团旗下TO B企业服务品牌，定位于领先的数字化转型技术与服务提供商，为客户提供创新、可靠的国产软件基础平台产品及相应技术服务，业务覆盖云原生基础软件、数据智能全链路产品、人工智能算法应用三大领域，旗下拥有轻舟、有数、易智三大产品线，致力于帮助客户搭建无绑定、高兼容、自主可控的创新基础平台架构，快速应对新一代信息技术下实现数字化转型的需求。
网易数帆旗下有数产品线基于10余年数据技术积淀，以全面的大数据技术及产品服务企业“看数”、“管数”、“用数”等业务场景，盘活企业数据生产力，助力企业人人用数据，时时用数据，推动企业数据生产力跃迁，全面释放数据价值。
打造领先数据生产力着力各行业实践深耕获信通院大数据产品能力评测等100余项权威荣誉头部客户项目经验丰富，多行业两百余家客户成熟验证拥有大数据技术授权专利40余项获评Gartner数据分析代表厂商、数据中台领域标杆厂商、Cloud ABI领域标杆厂商产品技术实力居于国内第一梯队产品介绍数据填报EasyFill07复杂报表EasyReporter09数据准备EasyPrepare08智能决策EasyDecision 10自助取数EasyFetch 11数据门户EasyDPStudio12移动端EasyMobile13高性能查询引擎EasyMPP 14应用场景目录CONTENTSINTRODUCTION有数BI有数BI是由网易数帆推出的一款企业级智能大数据敏捷分析平台。
无需代码、PPT式简单拖拽即可轻松完成报告与大屏的制作。
丰富的在线图表组件、可视化ETL操作、多终端智能预警等能力真正降低了用户的使用门槛，提高了数据使用效率，助力企业实现数据驱动决策。
平台包括可视化分析（EasyBI)、数据大屏（EasyScreen）、数据填报（EasyFill）、数据准备（EasyPrepare）、复杂报表（EasyReporter）、智能决策（EasyDecision）、自助取数（EasyFetch）、数据门户（EasyDPStudio）、移动端（EasyMobile）、高性能查询引擎（EasyMPP）10个子产品，帮助企业打造自己的数据产品。
国内十大活跃报表BI产品深度点评目前国内市场上的报表BI工具琳琅满目，看起来也各有特点，这给选型工作带来了一些困扰，本文就一些较活跃的报表BI产品进行点评，对于不太熟悉这些产品和技术的同学，可作为参考资料。
这里选了十个产品，分作四类：国内报表类，国内BI类，国外BI类，国外开源报表类。
每类两三种产品，在分类内大体会按面市时间为序来点评。
需要强调的是，因为篇幅有限，不可能把市场上所有产品都选入，这并不意味着其它产品不好，看到结论部分时就会理解。
这么分类是有意义的，同类产品大体具有相似的特征。
其中，国内产品被分为报表和BI两类，并不是说这两种功能有矛盾。
事实上，国内产品大都同时兼备两种功能。
分开的原因是因为这些产品初期发布时的功能侧重点不同，经过多年完善，它们大都已经发展成了全功能产品，但初期侧重点的不同仍然会影响到产品理念乃至产品特征。
涉及产品和版本较多，可能局部会有错误疏漏，敬请谅解，欢迎指正。
【国内报表类】报表工具可能是企业级通用软件中仅有的、国产软件能力远远超过国外软件的领域了。
这大概是因为中国报表有着非常强烈的特色，从而造就了一批适应产品，而国外缺乏这个土壤，也就很难发展出这种能力了。
1.润乾报表润乾报表功能全面，涵盖报表、填报、BI的各个方面，没有大块功能的缺失。
不过这也是国内大多数报表BI产品共同的特点。
润乾报表最大特色是复杂报表的能力，润乾公司最早提出了用于解决中国复杂报表的非线性报表模型，直到现在，无论是功能还是性能，润乾报表在复杂报表方面仍然是业界最强者。
润乾报表自2018版开始集成了独立计算引擎。
大多数报表工具是在报表中完成数据计算，而报表的计算能力和效率都相对较弱，不仅会因为要写复杂的SQL或存储过程导致开发困难，而且在数据量大或计算较复杂时还会带来性能和容量的问题，发生报表响应迟钝甚至内存溢出的现象。
润乾报表则可以将取数及复杂关联运算等放到独立的计算引擎中，并提供了大数据量游标取数，这样即提高了开发效率，还能提高运算性能和数据容量，并真正支持了大数据报表。
Kingbase Smartbi商业智能分析平台技术白皮书目录1.Smartbi产品简介 (3)1.1.Smartbi产品概要介绍 (3)1.2.Smartbi功能模块简介 (4)1.3.Smartbi的特点和优势 (7)1.4.Smartbi开放与标准化的产品技术 (8)1.5.Smartbi产品配套服务 (9)2.Smartbi各功能模块 (10)2.1.Smartbi Dashboard（仪表盘） (10)2.2.Smartbi Query（灵活查询） (15)2.3.Smartbi Spreadsheet（电子表格） (19)2.4.Smartbi Analysis（多维分析） (21)2.5.Smartbi Mobile（移动应用） (24)2.6.Smartbi Office-Addin(分析报告插件) (35)2.7.Smartbi xQuery（自助BI分析） (38)2.8.Smartbi DataIn（数据采集） (40)2.9.Smartbi DataMining（数据挖掘） (43)2.10.Smartbi BPM(业务流程管理) (46)2.11.Smartbi Unified Server（统一服务平台） (47)3.Smartbi差异化优势 (54)4.Smartbi技术参数 (54)4.1.综合能力 (54)4.2.即席查询 (60)4.3.报表能力 (67)5.数据录入与流程审批 (72)6.多维分析 (73)7.交互式 (76)8.仪表盘 (77)9.移动应用 (82)10.定制开发与集成能力 (87)1.Smartbi产品简介1.1.Smartbi产品概要介绍人大金仓商业智能数据分析软件[ 简称：Smartbi] 是国内领先的企业级商业智能应用平台，已经过多年的持续发展，产品既采纳了国际先进的技术和理念，又凝聚国内本土客户的最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的需求；提供一整套满足用户需求的数据分析、报表、绩效监控和信息发布的解决方案；增强企业的洞察能力、盈利能力，为企业获得可持续的竞争优势提供强大的保障。
BI产品的使用流程一、背景介绍在信息化时代，数据成为了企业最重要的资产之一。
而为了更好地利用这些数据，企业需要借助专门的工具和技术进行数据分析和可视化。
BI（Business Intelligence）产品应运而生，为企业提供了强大的数据分析和报告功能。
本文将介绍BI产品的使用流程，帮助用户更好地了解和使用BI产品。
二、BI产品的基本功能BI产品主要有以下几个基本功能： 1. 数据抓取和清洗：BI产品可以从不同的数据源中抓取数据，并对数据进行清洗和预处理，以保证数据的质量和准确性。
2. 数据分析和挖掘：BI产品提供了丰富的数据分析和挖掘功能，用户可以通过简单的操作来进行数据分析，发现数据中的规律和趋势。
3. 数据可视化：BI产品可以将数据通过图表、报表等形式进行可视化展示，帮助用户更加直观地理解数据。
4. 报表和仪表盘设计：BI产品支持用户自定义报表和仪表盘，用户可以根据自己的需求进行设计和配置。
三、BI产品的使用流程使用BI产品一般需要经过以下几个步骤：1. 数据导入首先，用户需要将需要分析的数据导入到BI产品中。
BI产品一般支持多种数据源的导入，如数据库、Excel文件等。
用户可以根据自己的需要选择合适的数据源，并按照产品提供的导入方式进行数据导入。
2. 数据清洗和预处理导入数据后，用户需要对数据进行清洗和预处理，以保证数据的准确性和完整性。
BI产品一般提供了一些自动化的数据清洗功能，用户可以根据自己的需求选择适当的数据清洗方法。
3. 数据分析和挖掘数据清洗完成后，用户可以开始进行数据分析和挖掘。
BI产品提供了丰富的数据分析工具和函数，用户可以通过简单的操作完成各种复杂的数据分析任务。
用户可以通过选择不同的数据维度和度量指标，对数据进行分组、排序、过滤等操作，从而发现数据中的规律和趋势。
4. 数据可视化数据分析完成后，用户可以通过数据可视化功能将数据以图表、报表等形式进行展示。
BI产品提供了各种图表和报表模板，用户可以根据自己的需求选择合适的可视化方式，并进行相应的配置和设计。
Smartbi：⼤数据平台架构设计系统⼤数据技术是⼀系列技术的总称，它是集合了数据采集与传输、数据存储、数据处理与分析、数据挖掘、数据可视化等技术，是⼀个庞⼤⽽复杂的技术体系。
根据⼤数据从来源到应⽤，实现传输的流程，可以将⼤数据架构设计分为数据收集层、数据存储层、数据处理层、数据治理与建模层、数据应⽤层。
⼀、数据收集层⼤数据收集层主要采⽤了⼤数据采集技术，实现对数据的ETL操作，ETL，是英⽂Extract-Transform-Load的缩写，数据从数据来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）到⽬的端。
⼆、数据存储层当⼤量的数据收集完后，我们需要对⼤数据进⾏存储。
数据的存储分为持久化存储和⾮持久化存储。
持久化存储表⽰把数据存储在磁盘中，关机或断电后，数据依然不会丢失。
⾮持久化存储表⽰把数据存储在内存中，读写速度快，但是关机或断电后，数据丢失。
三、数据处理层当我们把数据收集好了、数据存储以及读写也都没有问题，我们⼿握着这⼀堆数据⼲嘛？除了保存原始数据，做好数据备份之外，我们还需要考虑到利⽤他们产⽣更⼤的价值。
那么⾸先我们需要对这些数据进⾏处理。
⼤数据处理分为两类，批量处理和实时处理。
四、数据治理与建模层数据架构设计与数据治理⼆者紧密相连，数据收集、数据存储和数据处理是⼤数据架构的基础设置。
⼀般情况下，完成以上三个层次的数据⼯作，已经将数据转化为基础数据，为上层的业务应⽤提供⽀撑。
但是⼤数据时代，数据类型多样，单位价值稀疏的特点，要求对数据进⾏治理和融合建模。
通过利⽤R语⾔、Python等对数据进⾏ETL预处理，然后再根据算法模型、业务模型进⾏融合建模，从⽽更好地为业务应⽤提供优质底层数据。
五、数据应⽤层数据应⽤层是⼤数据技术和应⽤的⽬标。
通常包括信息检索、关联分析等功能。
Lucene、Solr和Elasticsearch这样的开源项⽬为信息检索的实现提供了可能。
