标签：生态 style 结果 产生 mdx 语句 仓库 数据库服务 生态系统
大家都知道，数据分析师一门比较高深的学问，并且对于各行各业都有一个很大的帮助。但是大家知道不知道数据分析的数据架构知识呢？数据架构的知识有很多，下面就由小编为大家解答一下这个问题，希望这篇文章能够给大家带来帮助。
就目前而言，很多的数据分析工作都是做的是隐藏工作，说白了就是隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、对业务发展有着举足轻重的作用。就目前而言，数据分析的工作已经开始越来越流行了。数据挖掘、数据探索等专有名词的曝光度越来越高，但是在大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统。在BI系统里面，核心的模块是Cube。Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作，而大部分BI系统都基于关系型数据库，而关系型数据库使用SQL语句进行操作，但是SQL在多维操作和分析的表示能力上相对较弱，所以Cube有自己独有的查询语言MDX。BI系统更多以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主，对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力。例如图片、文本、音频的存储、分析。
而MDX表达式具有更强的多维表现能力，因此以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山，大多数的数据库服务厂商直接提供BI套装软件服务，轻易便可搭建出一套OLAP分析系统，不过BI的问题也随着时间的推移逐渐暴露出来。由于数据仓库为结构化存储，当数据从其它系统进入数据仓库这个东西，我们通常叫做ETL过程，ETL动作和业务进行了强绑定，通常需要一个专门的ETL团队去和业务做衔接，决定如何进行数据的清洗和转换。随着异构数据源的增加，例如如果存在视频、文本、图片等数据源，要解析数据内容进入数据仓库，则需要非常复杂的ETL程序，从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。
通过这篇文章我们已经知道了数据分析的架构知识的详细解释了，但是这些内容还不能够完整的说出数据分析结构的知识，我们在下一篇文章为大家更加深入的解答一下这个问题。
标签：生态 style 结果 产生 mdx 语句 仓库 数据库服务 生态系统
原文地址：https://www.cnblogs.com/CDA-JG/p/10177871.html
