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金融数据分析系统很难懂?这3点你要了解!

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大数据时代已然到来,数据的价值被越来越多行业、人员所认识、重视,各行各业也纷纷开始涉足大数据分析与应用。数据,对企业而言有着不可替代的重要作用,根据数据分析不仅能够得出企业的经营状况,还能对企业经营提出有价值的建议。在这样的大环境下,数据分析系统的重要性不言而喻。今天,小编就以对大数据分析与应用需求最广且要求最严格的金融领域为例,分析一下金融数据分析系统该如何挑选。 

 

先来了解一下,关于数据分析系统的概念。以数据分析系统的时效性为依据,可以将数据分析系统分为实时、离线两种。实时数据分析系统中的数据时实时流动的,离线数据分析系统则是针对离线数据分析系统。总的来说,数据分析系统需要先从众多的外部系统中,采集到项目需要用到的业务数据,然后将数据集中储存到数据库中。接着再根据项目需求,在系统内部对原始数据进行处理、转换,再次集中储存到数据仓库中。最后,根据业务需要,使用数据应用组件对数据进行分析/展示。

 

金融数据分析系统的选择,可以从数据接入、数据处理和数据分析这3点进行考虑,这3点也是金融数据分析系统搭建的3个重要环节。下面来具体了解一下这3个点吧~

 

(1)数据接入

数据接入,又名数据整合,顾名思义就是将数据写入数据仓储中。数据接入为什么这么重要呢?这是由于很多企业的数据来源并不统一,数据可能分布在第三方系统或是一些公共数据,这种来源的数据被称为外部数据。内部数据则是在企业内部IT系统产生的数据。一般来说外部、内部的数据不是统一的,而是独立分布的存在。独立分布的数据就是我们常说的数据孤岛,数据接入的作用就是“打破数据孤岛”,将数据综合整理分析。

 

思迈特软件Smartbi的数据接入功能就很能“打”,首先它能支持接入各类数据,有效打破数据孤岛。其强大的数据接入能力可以实现从各类数据源中抽取数据进行分析,它支持但不仅限于oracle、sqlserver、mysql等常用的关系型数据库,还包括各种主流大数据库、非关系型数据库、多维数据库、本地文件等。

 

(2)数据处理

数据处理在数据接入之后,主要是对数据库中的数据进行清洗和ETL建模,还可以进行关联、聚合、追加等处理,实现数据表的关系建立。

 

(3)数据分析

数据分析位于数据接入、数据清洗处理之后,将处理好的数据进行维度和数值的可视化分析,即基于OLAP的查询和分析。也包含上卷、钻取、切片、转轴等操作,最后通过报表或仪表盘进行数据结果呈现,,为业务人员和决策人员的工作提供支撑。

 

相信大家现在对金融数据分析系统也有了一定的了解啦,大家在选型的时候可以多多考虑这3点内容喔!


所属栏目: 工具软件 人工智能
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