Smartbi致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案。Smartbi适用于企业级数据分析，帮助企业从异构系统中检索数据到统一的数据仓库中。Excel更多的是个人办公数据处理工具。做企业级业务数据分析，通常数据来自不同的业务系统，需要数据工程师融入数据仓库或介入大数据 1233。
Smartbi可以连接企业数据库、数据，对数据、分发数据进行详细的权限分配，通过多人协作形成可视化报表。BI软件数据处理指数据清洗、转换和加载(简称ETL)之前数据分析。来源数据可能来自不同的业务系统，这些业务系统有不同的数据格式，也包含一些冗余信息。ETL负责将分散的、异构的数据source数据如relation 数据和plane 数据提取到临时中间层，对它们进行清洗、转换和整合，最后加载到-2中。
4、简述大 数据 平台的处理流程简述Da 数据 平台的处理流程如下:1 .数据收购:在数据收购方面，需要考虑来自不同的来源。比如可以通过网络抓取技术提取网页数据，通过设备传感器等硬件采集技术抓取物联网设备上的数据，通过ETL(extractformload)工具提取已有的数据库或文件。
比如电商行业，用户的搜索记录、购物记录、评价记录等。可以聚合获取用户的兴趣偏好，通过机器学习算法进行精准推荐；在智慧城市领域，物联网设备采集的大量传感器数据可以实时监测城市的交通状况和气象状况，为城市规划提供数据支持。3.数据存储:在数据存储方面，为了更好地存储和管理海量的数据，分布式存储系统，如Hadoop、Cassandra、MongoDB等。，通常被采用。
5、如何创建一个大 数据 平台所谓的Da 数据 平台并不是独立存在的。比如百度依靠搜索引擎获取Da 数据并开展业务，阿里通过电子商务交易获取Da 数据并开展业务。腾讯因此，Da 数据 平台并不是独立存在的，重点是如何收集沉淀数据，如何分析数据，发掘数据的价值。我可能没有资格回答这个问题。没经历过大公司-2平台从无到有到复杂。
这是一个需求驱动的过程。曾经听过spotify的分享，印象非常深刻。他们分享说，他们的hadoop集群第一次失败是因为机器放在窗边，太阳晒坏了(笑)。从我们自己窗前没有机房的简单集群，到复杂的数据 平台，这是一个不断进化的过程。对于小公司来说，大概就是大-2平台找一两台机器搭建一个集群进行计算。初期数据的量会很小，不需要多大规模。
6、大 数据学习需要学 数据库吗?large数据(bigdata)是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察力和发现力以及流程优化能力。大数据学习需要学习数据库。如果需要大数据培训，请选择【达内教育】。从目前Da-2平台的体系结构来看，Da 数据 平台主要是由分布式存储和分布式计算两种基础技术开发的，其中分布式存储涉及数据库。
7、国家金融基础 数据库大 数据 平台正式投产运行时间国家金融基金会数据库Da-2平台2018年正式投入运营国家金融基金会数据库Statistics平台根据综合金融行业情况，结合Big 数据人工智能、云计算等技术的发展方向，，做好战略布局和R
