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Ebpay

亿信ABI

一站式数据分析平台

ABI（ALL in one BI）是Ebpay历经18年匠心打造的国产化BI工具，技术自主可控。它打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路，可满足企业经营中各类复杂的分析需求，帮助企业实现高效数字化转型。

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Ebpay深耕商业智能十多年，
打造一体化的填报、处理、可视化平台。

创建有效的大数据模型6个步骤

时间：2021-06-05来源：头条浏览数：853次

不要将传统的建模技术强加于大数据

传统的固定记录数据在其增长中稳定且可预测的，这使得建模相对容易。相比之下，大数据的指数增长是不可预测的，其无数形式和来源也是如此。当网站考虑建模大数据时，建模工作应该集中在构建开放和弹性数据接口上，因为人们永远不知道何时会出现新的数据源或数据形式。这在传统的固定记录数据世界中并不是一个优先事项。

设计一个系统，而不是一个模式
在传统的数据领域中，关系数据库模式可以涵盖业务对其信息支持所需的数据之间的大多数关系和链接。大数据并非如此，它可能没有数据库，或者可能使用像NoSQL这样的数据库，它不需要数据库模式。

正因为如此，大数据模型应该建立在系统上，而不是数据库上。大数据模型应包含的系统组件包括业务信息需求、企业治理和安全、用于数据的物理存储、所有类型数据的集成、开放接口，以及处理各种不同数据类型的能力。

寻找大数据建模工具
有商业数据建模工具可以支持Hadoop这样的大数据报告软件。在考虑大数据工具和方法时，IT决策者应该包括为大数据构建数据模型的能力，这是要求之一。

关注企业的业务的需求数据
企业每天都会输入大量的数据，而这些大数据大部分是无关紧要的。创建包含所有数据的模型是没有意义的。更好的方法是确定对企业来说至关重要的大数据，并对这些数据进行建模。

给予高质量的数据
如果组织专注于开发数据的正确定义和完整的元数据来描述数据来自何处、其目的是什么等等，那么可以对大数据模型产生更好的数据模型和关系。可以更好地支持支持业务的数据模型。

寻找数据的关键切入点
当今最常用的大数据载体之一就是地理位置，这取决于企业的业务和行业，还有其他用户需要的大数据常用密钥。企业越能够识别数据中的这些常用入口点，就越能够设计出支持企业关键信息访问路径的数据模型。
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