杀手级特性 今年Power BI的几大杀手级特性的GA,可以让其构建完整的数据仓库/数据湖和BI分析一站式方案. Power BI Premium Per User-超低的价格 Large datasets in Power BI Premium-内置完整的SSAS引擎 Dataflows and Azure Data Lake Gen 2-与Azure数据湖集成,数据共享 XMLA endpoint-开放编程接口和第三方工具接入 DirectQuery for Power BI dataset

公司简介成立于 2011 年 9 月 24 日,是一家主要以医院销售为主,集批发.配送.售后服务于一体的商业公司.现有药品储备面积 16000 平方米,开户医院 52 家,营销网络辐射山西省境内部分县市及全国部分城市.公司经营范围:批发中成药.中药饮片.化学药制剂.抗生素.生化药品.生物制品(除疫苗).精神药品(限二类).蛋白同化制剂.肽类激素药物.含***复方制剂类药品.保健食品.化学原料药.医疗器械销售等.集团目前有同仁康连锁共 60多家的门店.顾得医药等5 个批发企业.项目背景顾得正在向集

PowerBI 使用 内存的列式数据库 VertiPaq,用于对已发布的数据集进行数据压缩和快速处理,能够使PowerBI报表执行脱机访问,面向列的处理,高度优化对1:N关系的处理性能.PowerBI支持的关系(Reliationship)有1:N(称作一对多的关系)和1:1两种,PowerBI不支持多对多的关系,在设计PowerBI时,通常把1:1的关系合并成一张表,因为任何一个关系都会降低查询性能.通常意义上,所谓的PowerBI的关系通常是指一对多的关系,关系(1:N)的构成:两端是查找表

钻取是指沿着层次结构(维度的层次)查看数据,钻取可以变换分析数据的粒度.钻取分为下钻(Drill-down)和上钻(Drill-up),上钻是沿着数据的维度结构向上聚合数据,在更大的粒度上查看数据的统计信息,而下钻是沿着数据的维度向下,在更小的粒度上查看更详细的数据.举个例子,当前的粒度是月份,按照年份查看数据是上钻,而按照日期来查看数据是下钻,日期的数据是详细的数据,而每天的数据是高度聚合的数据. 我的PowerBI开发系列的文章目录:PowerBI开发 一,层次结构 钻取数据,离不开层次结构

PowerBI 使用 内存的列式数据库 VertiPaq,用于对已发布的数据集进行数据压缩和快速处理,能够使PowerBI报表执行脱机访问,面向列的处理,高度优化对1:N关系的处理性能.关系是数据分析的基础,正因为数据之间存在关系,分析数据才有了意义.PowerBI支持的关系(Reliationship)有1:N(称作一对多的关系)和1:1两种,PowerBI不支持多对多的关系,在设计PowerBI时,通常把1:1的关系合并成一张表,因为任何一个关系都会降低查询性能.通常意义上,所谓的Power

微信公众号:FocusBI关注可了解更多的商业智能.数据仓库.数据库开发.爬虫知识及沪深股市数据推送.问题或建议,请关注公众号发送消息留言;如果你觉得FocusBI对你有帮助,欢迎转发朋友圈或在文章末尾点赞[1] <商业智能教程>pdf下载地址 链接:https://pan.baidu.com/s/1f9VdZUXztwylkOdFLbcmWw 密码:2r4v 在<租房分析&星型模型>文章中已经把多维模型建立起来. 能在多维数据库中查询租房数据,但是不太直观,怎样才能让租客

在做项目时是不是时常让客户有这样的困扰: 1.开发时间太长 2.花费太多 3.需要太多资源 4.集成多个事务系统数据总是需要大量人力成本 5.找不到合适的技能和经验的人 6.一旦建立,数据仓库无法足够迅速地应对变化 7.一直达不到客户的期望 8.业务人员很难获得数据仓库的数据 9.传统构建数据仓库费用极其可怕地保持运行后建立架构和设计不足,缺乏项目文档和团队支持 10.数据仓库有太多太复杂的工具和技术,不好分辨那个工具是实用的 11.构建数据仓库一直以来是一个高风险的任务 选择ETL工具的维度有

大家好,我是小黎子!一个专注于数据分析整体数据仓库解决方案的程序猿!今天小黎子就给大家介绍一个数据分析工具由Microsoft出品的全新数据可视化工具Power BI.微软Excel很早就支持了数据透视表,并基于Excel开发了相关BI插件,如Power Query,PowerPrivot,Power View和Power Map等.这些插件让Excel如同装上了翅膀,瞬间高大上.由于Excel的普及和可操作性简单,加上数据透视表技术已经深入人心,所以全新的Power BI数据可视化工具呼之欲出

1.日期函数表作用 经常使用Excel或者PowerBI,Power Pivot做报表,时间日期是一个重要的纬度,加上做一些钻取,时间日期函数表不可避免.所以今天就给大家分享一个自定义的做日期表的方法,当然自己使用Excel用公式做一个也很快,八仙过海各显神通.我对C#比较了解,就用自己最了解的方式做了一个.大家可以自己扩充,或者可以把需求提供我,我统一完善.比如下面这个表(来自一个Power Pivot课程). 本文原文地址:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/P

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MR Job)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另

Kettle是一个开园ETL工具,做数据仓库用Spoon. 工具:下载Spoon,解压即可用   1.认识常用组件:     表输入     插入\更新     数据同步     文本文件输出     更新     自动文档输出     表输出       列转行     增加常量     增加序列     排序记录     行转列     过滤记录     数据库连接       合并记录     排序合并     记录关联(笛卡尔输出)     记录集连接       分组     在内存中

星型数据仓库olap工具kylin介绍 数据仓库是目前企业级BI分析的重要平台,尤其在互联网公司,每天都会产生数以百G的日志,如何从这些日志中发现数据的规律很重要. 数据仓库是数据分析的重要工具, 每个大公司都花费数百万每年的资金进行数据仓库的运维. 本文介绍一个基于hadoop的数据仓库, 它基于hadoop(HIVE, HBASE)水平扩展的特性, 客服传统olap受限于关系型数据库数据容量的问题. Kylin是ebay推出的olap星型数据仓库的开源实现. 首先请安装Kylin, 和它的运

1.在新服务器上部署环境 yum -y install subversion 2.备份原服务器数据仓库 svnadmin dump /home/myrepos >/data/svn_dump svnadmin load /home/myrepos </data/svn_dump(没有反应) 3.直接备份源文件 tar zcvf myrepos.tgz /home/myrepos 拷贝至目标数据库,解压缩 tar zxvf myrepos.tgz -C /home/ 4.启动SVN服务 svns

1.从cdc捕获到数据以后, 连接ssis进行执行数据的抽取以及转换工作,把需要的数据导入到数据仓库, 并且做好对应的日志记录表.现在先说一下比较重要的. 选择参数化设置数据连接, 以方便后面的配置. 因为要动态可维护, 这里使用 可执行exe程序进行封装, 然后配置在windows计划任务里面 下面开始写代码 首先引入命名空间 和程序集 using DTS = Microsoft.SqlServer.Dts.Runtime; using Microsoft.SqlServer.Dts.Runt

在现实的业务场景,当某一区域的销售额低于一定的值时,那么就要引起重视了.我们希望当发生这种情况时,通过邮件或微信通知用户进行关注.Power-BI 预警触发功能就可以实现这个功能.一.设定公共参数1. 以管理员身份在开始菜单运行“即席报表设计程序”.图1<ignore_js_op> 2. 登录“订阅”界面.图2 <ignore_js_op> 3. 在订阅界面下打开公共参数设定.图3 <ignore_js_op> 4. 设定服务器参数(1)在下图的1区域正确填写你正确的邮

元旦小假期过去了,不管是每天只给自己两次下床机会的你,还是唱K看电影逛街样样都嗨的你,是时候重振旗鼓,重新上路了!毕竟为了不给国家的平均工资水平拖后腿,还是要努力工作的.话说2016年已经过去了,什么2016年各省市平均工资排名表.2016年最赚钱工资排名表等等是不是该新鲜出炉了呢?平时小伙伴们只管看这些成果,有没有想过这些成果是怎么分析得到的呢?数据的魅力就是这样,加上分析更让人眼前一亮!然而,看惯了各种年度排名表,是不是总觉得缺点什么?你那一副国家大事不关我事,我还是回去看漫画吧!虽然让人咬

一扇可以通向任何地方的“任意门”,是我们多少人幼时最梦寐以求的道具之一.即使到了现在,工作中的我们还会时不时有“世界那么大,我想去看看”的念头,或者在突然不想工作的时刻,幻想着自己的家门变成了“任意门”,打开之后就是不同的风景. 虽然“任意门”不可能是真实的存在,但是我们通过交通工具,还是可以说走就走! 那么报表工具中的“任意门”呢?数据也可以说走就走吗? 那还真的是有! 数据填报功能——这个神奇“任意门”,资深的数据搬运工,让数据说走就走! 上周课程我们就聊过这个“任意门”,这周的课程主角也是

AX系统已有的BI分析架构 对于AX 的BI分析架构,相信大家都了解,可以看Reinhard之前的译文[译]Dynamics AX 2012 R2 BI系列-分析的架构 . AX 的BI分析架构的优势 从图上我们可以看出,AX是弱化了数据仓库的概念,直接用多维数据集作为分析报表的数据源.得益于AX与SSAS的深度集成,并且提供了许多预先定义好的多维数据集,可以很快地制作一个简单的分析报表. Dynamics 365技术架构的优势 在新出的Dynamics 365里,提出了Common Data

Hive 是一个基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上的数据仓库架构,同时依赖于MapReduce.适用于大数据集的批处理,而不适用于低延迟快速查询. Hive将用户的HiveQL语句转换为MapReduce作业提交到Hadoop集群上,监控执行过程,最后返回结果给用户.由于Hive的元数据(Hive仓库本身的数据信息)需要不断更新.修改.读取,而由于Hadoop存在较高的延时以及作业调度的开销,因此将Hive元数据存在关系型数据库Mysql.derby中.

场景4 Data Warehouse Management 数据仓库 parallel 4 100% —> 必须获得指定的4个并行度,如果获得的进程个数小于设置的并行度个数,则操作失败 parallel_min_percent : 若设为100,则如上 ILM :信息生命周期管理 将休眠的数据高压缩放在低成本通道上(如磁带机) 将低访问量的数据低压缩放在访问效率低的设备上 将高访问数据不作压缩放在访问效率高的设备上 分区 (官方文档VLDB and Partioning Guide) 单张表容量