利群數(shù)據(jù)倉庫ibm方案含參考預(yù)算

1、青島利群集團數(shù)據(jù)倉庫項目IBM解決方案Analytics Platform分析源增強型應(yīng)用可操作的洞察 決策管理 數(shù)據(jù)建模 預(yù)測分析探索&發(fā)現(xiàn) 分析報表規(guī)劃&預(yù)言內(nèi)容分析共享操作性信息主數(shù)據(jù)&相關(guān)參考核心內(nèi)容核心活動元數(shù)據(jù)編目客戶體驗管理財務(wù)績效支持新業(yè)務(wù)模式風(fēng)險管理防欺詐API 經(jīng)濟整合數(shù)據(jù)倉庫企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)沉淀探索&歸檔基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺交互式分析&報表數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集成 數(shù)據(jù)質(zhì)量轉(zhuǎn)換&加載數(shù)據(jù)源傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源交易數(shù)據(jù) 應(yīng)用數(shù)據(jù) 第三方數(shù)據(jù)新數(shù)據(jù)源 機器 傳感器數(shù)據(jù) 圖像音視頻數(shù)據(jù)企業(yè)內(nèi)容數(shù)據(jù)社交媒體 數(shù)據(jù)移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)獲取與訪問流計算 實時分析與處理安全與業(yè)務(wù)持續(xù)性管理事件檢測與處理IT基礎(chǔ)平

2、臺數(shù)據(jù)治理IBM數(shù)據(jù)分析參考架構(gòu)數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)路線第一期第二期第三期階段關(guān)注點平臺搭建數(shù)據(jù)利用能力提升子系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型建立數(shù)據(jù)模型擴展數(shù)據(jù)模型進化數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)集成項目內(nèi)數(shù)據(jù)集成組織內(nèi)數(shù)據(jù)集成按需數(shù)據(jù)集成企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫建立平臺優(yōu)化平臺擴展平臺基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺共享平臺獨立成長相互融合流數(shù)據(jù)處理平臺建立平臺推廣平臺數(shù)據(jù)展現(xiàn)能力標(biāo)準(zhǔn)化展現(xiàn)自助式展現(xiàn)智能化展現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘能力應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘推廣數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)治理部門級數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)組織級數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)倉庫解決方案(一期)方案一：數(shù)據(jù)倉庫一體機方案方案二：開放平臺方案分析源增強型應(yīng)用可操作的洞察 決策管理 數(shù)據(jù)建模 預(yù)測分析探索&發(fā)現(xiàn) 分析報表規(guī)劃&預(yù)言內(nèi)容分析共享操作性信息主數(shù)

3、據(jù)&相關(guān)參考核心內(nèi)容核心活動元數(shù)據(jù)編目客戶體驗管理財務(wù)績效支持新業(yè)務(wù)模式風(fēng)險管理防欺詐API 經(jīng)濟整合數(shù)據(jù)倉庫企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)沉淀探索&歸檔基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺交互式分析&報表數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集成 數(shù)據(jù)質(zhì)量轉(zhuǎn)換&加載數(shù)據(jù)源傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源交易數(shù)據(jù) 應(yīng)用數(shù)據(jù) 第三方數(shù)據(jù)新數(shù)據(jù)源 機器 傳感器數(shù)據(jù) 圖像音視頻數(shù)據(jù)企業(yè)內(nèi)容數(shù)據(jù)社交媒體 數(shù)據(jù)移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)獲取與訪問流計算 實時分析與處理安全與業(yè)務(wù)持續(xù)性管理事件檢測與處理IT基礎(chǔ)平臺數(shù)據(jù)治理產(chǎn)品架構(gòu)圖PDADatastageCognos一體機方案部署架構(gòu)部署數(shù)據(jù)倉庫一體機服務(wù)器1臺，用于數(shù)據(jù)倉庫和ODS數(shù)據(jù)的存儲和訪問管理。部署ETL服務(wù)器1臺，用于ETL工具Dat

4、astage的運行。部署B(yǎng)I服務(wù)器1臺，用于展現(xiàn)工具CognosBI的運行。2臺X86服務(wù)器之間實現(xiàn)互為備份，保證高可用性。配置列表數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器PDA N3001-0011臺ETL服務(wù)器CPU: 20 cores內(nèi)存: 128GB內(nèi)置硬盤:300GB*2以太網(wǎng)卡:1*雙口千兆網(wǎng)卡1臺BI服務(wù)器CPU: 20 cores內(nèi)存: 128GB內(nèi)置硬盤:300GB*2以太網(wǎng)卡:1*雙口千兆網(wǎng)卡1臺ETL軟件IBM Datastage1套BI軟件IBM Cognos1套有目的性構(gòu)造的分析引擎集成了數(shù)據(jù)庫、服務(wù)器、存儲標(biāo)準(zhǔn)接口總體擁有成本低速度: 快于傳統(tǒng)系統(tǒng)10-100 x倍簡單: 最小化管理和調(diào)優(yōu)擴

5、展: PB級的用戶數(shù)據(jù)容量智慧: 高可用性實現(xiàn)高級分析功能PureData for Analysis 專為數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計PureData System for Analytics N3001-001集成度更高配置更合理、速度更快磁盤、I/O通道、內(nèi)存、CPU、網(wǎng)絡(luò)均衡設(shè)計針對數(shù)據(jù)倉庫訪問最優(yōu)設(shè)計比傳統(tǒng)類似平臺高出一個數(shù)量級以上整體能耗更低同等計算任務(wù)，能耗最低系統(tǒng)更加穩(wěn)定可靠消除各種單點故障環(huán)節(jié)管理維護費用低數(shù)據(jù)倉庫的常規(guī)管理全部集成大大簡化物理設(shè)計環(huán)節(jié)可規(guī)劃和預(yù)見的系統(tǒng)擴容、升級路線圖系統(tǒng)擴充、軟件升級、舊設(shè)備回收N3001-0012 * IBM x3650 M4每臺服務(wù)器CPU2cpus *

6、 10cores=20cores， 2.28GHz內(nèi)存128GB磁盤24*600GB SAS disks, hot swappable, RAID 10網(wǎng)卡可用的網(wǎng)卡包括：1張4口的千兆卡(2個口可用)2張2口的萬兆卡(2個口可用)1張雙口的HBA卡（2個口可用）其他模塊1 Integrated Management Module(host-independent remote control,10/100Mbps)（遠程管理硬件的模塊）,4個USB口電源2 redundant power supplies, hot-pluggable（2個冗余配置的電源）操作系統(tǒng)Red Hat Enterp

7、rise Linux Server壓縮后可用數(shù)據(jù)16T1數(shù)據(jù)掃描速度60TB/hr1數(shù)據(jù)庫NPS7.21 Assuming 4X compressionEvolution of Netezza & PureData System for Analytics Worlds FirstData WarehouseApplianceWorlds First100 TB DataWarehouse ApplianceWorlds FirstPetabyte DataWarehouse ApplianceWorlds FirstAnalytic Data Warehouse ApplianceNPS80

8、00 SeriesTwinFin with i-Class Advanced AnalyticsNPS10000 Series TwinFin20032006200920102012 2016Worlds Fastest and Greenest Analytical AppliancePureData System for AnalyticsN300 xPureData System for AnalyticsN200 xWorlds First appliance with no cost encryption傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)：服務(wù)器和存儲之間的數(shù)據(jù)流存在重大瓶頸! 查詢結(jié)果查詢請求存儲

9、服務(wù)器關(guān)系型數(shù)據(jù)庫軟件數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)首先被搬運到內(nèi)存，然后由 SQL 進行處理大批的數(shù)據(jù)從磁盤中“搬移”到內(nèi)存，成為整個系統(tǒng)的瓶頸 查詢結(jié)果PDA數(shù)據(jù)倉庫設(shè)備PDA數(shù)據(jù)倉庫專用設(shè)備：性能的革命性突破MPP “智能存儲”: 數(shù)據(jù)處理單元與存儲相結(jié)合SMP主機(2-4 CPU)查詢請求網(wǎng)絡(luò)流量:僅為現(xiàn)有系統(tǒng)的1%CPU：僅為現(xiàn)有系統(tǒng)的2% 數(shù)據(jù)在進入到內(nèi)存之前，已經(jīng)經(jīng)過流式的數(shù)據(jù)處理 Zone MapsTM “自由”的存在，自動維護，無需干預(yù)每個磁盤extent包含來自于各個表的記錄我們在每個extent上跟蹤字段的最大最小值Zone maps可以對date, timestamp, byteint, s

10、mallint, integer和bigint型數(shù)據(jù)生效 當(dāng)數(shù)據(jù)被loaded / updated / deleted時Zone maps自動更新沒有對load / update / delete 速度的影響Zone Maps自動分區(qū)Zone Maps利用內(nèi)在的數(shù)據(jù)順序在一個數(shù)據(jù)切片內(nèi).為表中的每一列(Integers, timestamps, dates型)按每個extent收集最大最小值每條搜集到的記錄插入zonemap中為該表準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)區(qū)中.當(dāng)一個查詢運行時, 數(shù)據(jù)切片減少到只掃描一部分extents自動配置在搜集統(tǒng)計信息時Stats在Loads時在inserts, updates, l

11、oads和reclaims時.Zone MapsZone Maps可以用于只掃描相關(guān)數(shù)據(jù)系統(tǒng)知道數(shù)據(jù)在不在extents上，并只掃描有關(guān)的表extentsBase TableSelect State, Age, Gender, count(*) From MultiBillionRowCustomerTable Where BirthDate 01/01/1960 And State in (FL, GA, SC, NC) Group by State, Age, Gender Order by State, Age, Gender數(shù)據(jù)流處理CPU Core 解壓投影過濾SQL &Advanc

12、ed AnalyticsFrom MultiBillionRowCustomerTableWhere BirthDate Header and Footer to change this footer text to the event title開放的軟件生態(tài)圈SQL ODBC JDBC OLE-DBSQL ODBC JDBC OLE-DBData InData OutData IntegrationReporting & AnalysisIBMBigInsightsInformation ServerInfoSphere StreamsAb InitioClouderaComposite

13、SoftwareHadoopInformaticaMicrosoftOracleSAPSASIBMCognosSPSSUnicaActuateHadoopInformation BuildersKalidoKXENMicrosoft MicroStrategyOracle SAPSASTableauNote: Sample list, not all inclusive IBM Fluid QueryCross platform query from PureData System for Analytics to dashDB, DB2, Oracle, and PureData Syste

14、m for Analytics統(tǒng)一訪問多樣化信息源SQL QueriesQuestionAnswerData Movement23國內(nèi)成功案例（部分）More Coming 數(shù)據(jù)倉庫解決方案(一期)方案一：數(shù)據(jù)倉庫一體機方案方案二：開放平臺方案分析源增強型應(yīng)用可操作的洞察 決策管理 數(shù)據(jù)建模 預(yù)測分析探索&發(fā)現(xiàn) 分析報表規(guī)劃&預(yù)言內(nèi)容分析共享操作性信息主數(shù)據(jù)&相關(guān)參考核心內(nèi)容核心活動元數(shù)據(jù)編目客戶體驗管理財務(wù)績效支持新業(yè)務(wù)模式風(fēng)險管理防欺詐API 經(jīng)濟整合數(shù)據(jù)倉庫企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)沉淀探索&歸檔基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺交互式分析&報表數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集成 數(shù)據(jù)質(zhì)量轉(zhuǎn)換&加載數(shù)據(jù)源傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源交易數(shù)據(jù) 應(yīng)用數(shù)據(jù) 第

15、三方數(shù)據(jù)新數(shù)據(jù)源 機器 傳感器數(shù)據(jù) 圖像音視頻數(shù)據(jù)企業(yè)內(nèi)容數(shù)據(jù)社交媒體 數(shù)據(jù)移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)獲取與訪問流計算 實時分析與處理安全與業(yè)務(wù)持續(xù)性管理事件檢測與處理IT基礎(chǔ)平臺數(shù)據(jù)治理產(chǎn)品架構(gòu)圖DB2 MPP+BLUDatastageCognos一體機方案部署架構(gòu)部署數(shù)據(jù)倉庫一體機服務(wù)器1臺，用于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)存儲與處理。建議使用DB2 BLU技術(shù)。部署ODS服務(wù)器1臺，用于ODS層的數(shù)據(jù)存儲和處理。建議使用DB2 DPF技術(shù)。部署X86服務(wù)器1臺，用于ETL工具Datastage的運行。部署X86服務(wù)器1臺，用于展現(xiàn)工具CognosBI的運行。配置列表數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器CPU: 32 cores內(nèi)存

16、: 256GB內(nèi)置硬盤:300GB*2以太網(wǎng)卡:1*雙口千兆網(wǎng)卡1臺ODS服務(wù)器CPU: 32 cores內(nèi)存: 256GB內(nèi)置硬盤:300GB*2以太網(wǎng)卡:1*雙口千兆網(wǎng)卡1臺Datastage服務(wù)器CPU: 20 cores內(nèi)存: 128GB內(nèi)置硬盤:300GB*2以太網(wǎng)卡:1*雙口千兆網(wǎng)卡1臺Cognos服務(wù)器CPU: 20 cores內(nèi)存: 128GB內(nèi)置硬盤:300GB*2以太網(wǎng)卡:1*雙口千兆網(wǎng)卡1臺外置存儲設(shè)備4T空間1臺數(shù)據(jù)倉庫軟件IBM DB2 高級企業(yè)版 V111套ETL軟件IBM Datastage1套BI軟件IBM Cognos1套面向聯(lián)機分析的 DB2 數(shù)據(jù)倉庫集群

17、- DB2 DPF分區(qū)數(shù)據(jù)庫分布在多個服務(wù)器上 為什么需要分區(qū)? 規(guī)模超大, 性能需要, 優(yōu)勢對用戶和應(yīng)用程序透明并行性工作負(fù)載分散在所有結(jié)點通過增加更多服務(wù)器來增加伸縮性適用于大型數(shù)據(jù)庫:數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)挖掘在線分析處理DB2 with DPFDB2 核心超尺寸構(gòu)架基于并行性，又稱為 Shared NothingInter and intraNode/partition Parallelism Inter Query Parallelism. Intra Query性能, divide and rule, 沒有限制的規(guī)?；陂_銷的優(yōu)化器和查詢重寫器SQL和實用工具完全平行運行根據(jù)負(fù)載動態(tài)分流異步

18、I/O 平行I/ODPF的MPP架構(gòu)，專門為數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計優(yōu)化非共享DB2數(shù)據(jù)庫和哈希分區(qū)一個 數(shù)據(jù)庫被拆分成多個數(shù)據(jù)庫分區(qū) 數(shù)據(jù)庫分區(qū)運行于不同的服務(wù)器之上 每個數(shù)據(jù)庫分區(qū)具有平衡的系統(tǒng)資源 所有數(shù)據(jù)庫分區(qū)并行處理、有DBMS統(tǒng)一協(xié)調(diào)管理 對用戶、DBA和應(yīng)用程序來講為單一數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)映像select from tableTablesFCM networkDatabasePartition ndata+logEnginePartition 3data+logEnginePartition 2data+logEnginePartition 1data+logEngineDB2 DPF Share

19、Nothing系統(tǒng)架構(gòu)DB2 下一代分析技術(shù) BLUDB2 BLU是什么？DB2 BLU 是面向分析的內(nèi)存計算數(shù)據(jù)庫直接內(nèi)置在 DB2 內(nèi)核中的列計算引擎按列方式存儲和管理表DB2 BLU的價值極高性能，BLU針對CPU、內(nèi)存和IO進行特別優(yōu)化，如矢量計算引擎、自適應(yīng)CPU并行、高級頁面緩存、按列選取數(shù)據(jù)、無效數(shù)據(jù)過濾等深度智能壓縮，大規(guī)模節(jié)約存儲空間，大幅減少運算量簡單易用，無需索引、分區(qū)及物化視圖，更低的運營成本和DB2無縫集成，一致的SQL語句、開發(fā)接口和管理方式突破的技術(shù)結(jié)合并擴展最好的技術(shù)已申請和待批的專利超過25 項利用跨全球7 個國家的10 個實驗室的多年IBM研發(fā)成果典型的體驗

20、易于實施和使用10 倍至25 倍的性能提升和未壓縮的數(shù)據(jù)和索引相比，節(jié)約10倍至20倍的存儲Super Fast, Super Easy Create, Load and Go!No Indexes, No Aggregates, No Tuning, No SQL changes, No schema changesBLU Acceleration與眾不同的技術(shù)31InstructionsDataResultsDynamic In-Memory 動態(tài)內(nèi)存In-memory columnar processing with dynamic movement of data from stora

21、ge Parallel Vector Processing并行向量處理Multi-core and SIMD parallelism(Single Instruction Multiple Data)Data Skipping數(shù)據(jù)忽略Skips unnecessary processing of irrelevant dataActionable Compression可行性壓縮Patented compression technique that preserves order so data can be used without pressingEncoded 2015 IBM Corp

22、oration 業(yè)務(wù)敏捷部署在本地或者在云上,需要較少的硬件資源“使用 DB2 10.5 with BLU Acceleration, 我們的存儲消耗下降了 10 x” - Kent Collins, Database Solutions Architect 分析速度分析數(shù)據(jù)的速度像提問一樣快“我們在分析負(fù)載中驗證了DB2 10.5 with BLU Acceleration,發(fā)現(xiàn)可以得到 43x 的性能提升” - Randy Wilson, Lead DB2 for LUW DBA 操作簡單基于現(xiàn)有的架構(gòu)最大化業(yè)務(wù)價值;無需打破或替換“由于較少的管理和調(diào)優(yōu)需求,我們一年可以節(jié)省42天.” B

23、renda Boshoff, Sr. DBADB2 with BLU Acceleration BLU可以更多地支持哪些業(yè)務(wù)?如何能在有限的時間內(nèi)得到更多的業(yè)務(wù)查詢結(jié)果?額外一個月能多做多少業(yè)務(wù)?怎樣節(jié)省10倍投資并得到更多的業(yè)務(wù)價值? DB2 BLU的典型應(yīng)用場景 - 改善查詢分析的性能報表數(shù)據(jù)集市Multi-platform softwareDB2 BLU業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫復(fù)制表結(jié)構(gòu)，遷移數(shù)據(jù)!性能的飛躍處理TB級數(shù)據(jù)無需進行調(diào)優(yōu)支持Power、Linux多種平臺查詢分析應(yīng)用查詢分析應(yīng)用簡單遷移到DB2 BLU數(shù)據(jù)集市Cognos BI +BLU Acceleration + Power

24、 Systems 快速,快速,快速對于Cognos BI 用戶，有效地提升存儲利用率DB2 with BLU組件增強Cognos BI分析能力基于MPP（海量數(shù)據(jù)處理的處理器架構(gòu)設(shè)計）vs. Competitor Row Store Database on Ivy Bridge (x86)182x fasterDynamicQueryCompatibleQueryDynamicCubes DB2 with BLUCognos基于DB2 with BLU Acceleration上的預(yù)測型分析DB2 with BLU Acceleration對SPSS的支持提升預(yù)測型決策分析的響應(yīng)時間利用in-

25、database性能減少數(shù)據(jù)移動，在更短的時間內(nèi)分析大量的數(shù)據(jù)在影響點提供決策的智能預(yù)測 DB2 with BLU數(shù)據(jù)庫Database SQL pushback & in-DB處理使用的資源.服務(wù)器 分析使用的資源.SPSS Modeler ServerSPSS Modeler Desktops紫色節(jié)點表示SQL pushback發(fā)生在數(shù)據(jù)庫內(nèi) A sample SPSS Modeler and SPSS Analytic Server streamInfoSphere DataStage 是統(tǒng)一數(shù)據(jù)集成平臺數(shù)據(jù)整合數(shù)據(jù)質(zhì)量廣泛鏈接元數(shù)據(jù)支持分布式交易數(shù)據(jù)屏蔽業(yè)務(wù)規(guī)則工業(yè)標(biāo)注 高可擴展架構(gòu)平

26、衡優(yōu)化器使用模式企業(yè)應(yīng)用包 統(tǒng)一元數(shù)據(jù)存儲一套設(shè)計套件統(tǒng)一管理中心統(tǒng)一設(shè)計環(huán)境基于 DataStage 的數(shù)據(jù)整合架構(gòu)建立標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)交換和分發(fā)的架構(gòu)；能隨業(yè)務(wù)需求變化而維持和成長，確保一個高質(zhì)量的可維護架構(gòu)加速生產(chǎn)力，提高效率圖形化開發(fā)，并行處理方式，提高處理效率好的易用性高可擴展性擴展硬件架構(gòu)不需要重新開發(fā)工作，只需相應(yīng)修改硬件配置文件即可，支持跨多個服務(wù)器配置的MPP或Grid的運行方式。高可維護性基于Web的運維監(jiān)控友好易用，快速瀏覽和分析運行環(huán)境，高效負(fù)載管理高集成性廣泛的數(shù)據(jù)聯(lián)結(jié)性，支持目前的各種應(yīng)用接口；統(tǒng)一的并行處理和統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)是服務(wù)器架構(gòu)的核心 ；轉(zhuǎn)換功

27、能廣泛又靈活，可滿足各種集成要求，并高速結(jié)合并整理異構(gòu)數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換并轉(zhuǎn)移海量的復(fù)雜數(shù)據(jù)。InfoSphere Data Click點擊兩次即可向數(shù)據(jù)集市加載數(shù)據(jù)基于Web的用戶體驗，允許毫無經(jīng)驗的用戶通過簡單地點擊以批量或者實時的方式移動數(shù)據(jù)，并具有內(nèi)置的管理和優(yōu)化措施內(nèi)置管理: 定義和控制數(shù)據(jù)獲取的范圍和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)業(yè)務(wù)靈活性:數(shù)據(jù)獲取自服務(wù)，選擇所需數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來獲取數(shù)據(jù)內(nèi)置管理:查看和管理環(huán)境和依從度IBM Cognos 能夠充分利用企業(yè)內(nèi)所有數(shù)據(jù)源，滿足企業(yè)各種業(yè)務(wù)用戶對于數(shù)據(jù)報表和分析的需求經(jīng)過驗證的SOA平臺,開放的API公共元數(shù)據(jù)(單一版本事實)開放的數(shù)據(jù)訪問接口數(shù)據(jù)倉庫Modern an

28、d Legacy SourcesApplication SourcesOLAP SourcesRelational Sources同樣的信息,多樣化的訪問方式報表KPI預(yù)警儀表盤查詢&分析自定義報表協(xié)作數(shù)據(jù)倉庫一體機(Inetezza/HANA/TD/GP.)IBM Cognos 提供多種展現(xiàn)形式,滿足企業(yè)不同業(yè)務(wù)用戶的需求面向高管的儀表盤關(guān)鍵指標(biāo)的預(yù)警&分析固定報表自定義報表&分析個人數(shù)據(jù)探查分析簡便,可交互,支持脫機和移動設(shè)備訪問關(guān)鍵業(yè)務(wù)&財務(wù)指標(biāo)的可視化展現(xiàn),能夠?qū)﹃P(guān)鍵指標(biāo)主動告警(郵件,短信,門戶信息推送等主動告警)通過鼠標(biāo)拖拽的形式定義各種復(fù)雜的報表,支持報表的調(diào)度/分發(fā),格式轉(zhuǎn)換,條件選擇,鉆取分析等.基于Web的鼠標(biāo)拖拽形式的自定義報表功能,操作簡便,直觀.基于桌面的個人數(shù)據(jù)探查和分析,無需IT建模,支持桌面數(shù)據(jù)文件及BI服務(wù)器數(shù)據(jù),可將結(jié)果共享給BI應(yīng)用中其他用戶.分析型儀表盤支持儀表盤的快速拼裝,對發(fā)現(xiàn)的業(yè)務(wù)問題提供極強地交互相分析能力數(shù)據(jù)高級可視化分析提供高級可視化圖形引擎,從復(fù)雜數(shù)