一、大数据收集
大数据,也可以称作海量数据,从概念上说指的是设计的数据量规模庞大,人工无法在短时间内进行处理、截取到能利用的信息。它具备4个特点,为别为:Volume(体量巨大)、Variety(类型繁多)、Velocity(速度快)、Value(价值密度低),我们一般称之为4V。通过将各个独立小型数据集合并分析,可以得到更多的额外信息,用来进行商业决策、监测预警、环境分析等。
数据分析软件需要有较强的数据收集能力,软件程序要有定义数据,获取数据,转发数据,操作数据,和存储数据的能力。数据收集是数据分析前提条件,自动可视化的便捷操作界面和多样化的数据收集方式,在用户操作获取数据的时候就显得尤为重要。
二、数据加工
数据加工是指将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程,目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起,为企业的决策提供分析依据。数据加工是BI项目重要的一个环节。通常情况下,在BI项目中数据加工会花掉整个项目至少1/3的时间。
数据加工为数据分析提供的保证,在统一标准,归整的数据下,数据分析软件能大大提高数据展示和预测能力。数据集在线加工功能不仅有效解决了非专业人员较为常用的多表关联分析需求,而且只需一些简单的在线操作,即可满足您相对复杂的新增业务计算字段、数据清洗、数据更新等高阶需求,让您可以告别复杂的代码,也无需另外安装专业工具,可以有更充足的时间投入到BI项目上,驱动业务发展!
三、智能数据化分析
智能数据化分析将是BI软件重要竞争力之一,是大数据收集,数据加工之后最终的成果。通过人们对事物的趋势分析,只有更加精准的数据分析,才能发现其内在的规律,从而实现企业的战略部署。
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