数据分析模型详解白皮书

###大数据分析平台技术白皮书关键知识点解析####一、商业智能技术概述与BI@Report定位**1.1商业智能技术基础**商业智能（BI, Business Intelligence）是一套集成的数据搜集、管理和分析系统，其核心目标是帮助企业的各个层级决策者获取必要的信息与知识，从而能够更加精准地作出有利于企业的决策。商业智能系统主要包括以下几个关键阶段： - **数据预处理**：这是整合企业业务系统原始数据的第一步，通常涉及数据的抽取、转换和加载（ETL）过程。 - **数据仓库**：它是一种专门设计用于存储和支持决策过程的数据集合。通过多维结构重新组织企业的业务数据，以便更好地支持决策

阿里云Quick BI是专为企业级用户设计的智能数据分析与可视化服务，解决企业在数据化运营中的各类挑战。产品通过集成云数据、快速查询分析、便捷的数据处理、智能数据交互以及全面的数据分享等功能，满足不同业务部门的多样化需求。管理者、业务负责人、IT负责人以及人力资源负责人在业务数据化运营中可能面临的种种问题，如管理者无法及时获取公司经营数据、业务推进缺乏数据支持、IT部门无法及时响应业务部门的数据分析需求以及数据人才招聘困难等。这些问题不仅影响决策效率，还可能带来数据安全风险。Quick BI作为云上用户的数据分析工具，主要特性包括无缝集成云上数据对接、高性能即席查询能力、零SQL拖拽式仪表板、

SQL_SERVER2005详细表达式用法介绍的白皮书

Amoeba位于客户端与数据库服务器之间，具备负载均衡、高可用性、SQL过滤、高并发支持、读写分离和Query Route功能，能够根据预设规则将SQL查询路由至目标数据库。该技术在降低多数据库结构复杂性和数据切分带来的影响方面表现突出，支持读写分离的故障转移和负载均衡，特别适用于解决大数据环境下的数据切分挑战。Amoeba目前支持MySQL 4.1及以上版本（协议版本：10），暂不支持事务和DDL语句分配至非默认数据库。运行环境要求至少为MySQL 4.1及以上版本和Java 1.5及以上版本。

工信部权威出品，学习与备用佳选。

大数据圈的老朋友《大数据白皮书（2020 年）》还是挺值得一看的。中国信通院每年都出这份报告，更新得蛮勤快，内容也挺硬核。技术层面讲了从数据采集到 AI，再到隐私安全的方方面面，读下来思路会比较清晰。产业也没落下，像金融、医疗、零售这些行业的案例挺多的，适合想搞业务落地的你。如果你正琢磨大数据方向怎么做规划、怎么选技术栈、怎么找落地点，那这份报告可以省掉你不少调研时间。对了，文末还预测了“十四五”期间的发展趋势，像 5G 融合、零信任、安全合规啥的，干货都在。

Oracle 的 SOA 成熟度模型白皮书，挺适合给企业做架构升级时当参考。SOA 可不是买个中间件那么简单，真要玩得转，组织、流程、治理全得跟上。这份白皮书把整个流程梳理得蛮系统，模型细化到 90 多种能力，像服务设计、流程自动化、治理机制全都覆盖了。每项能力还有分级，从初始到优化，能让你清楚自己现在在哪，下一步往哪走，路线图也好规划。评估、采纳、改进全在一套模型里跑，实际落地时少踩坑，推进也比较有章法。

SAS 的数据挖掘白皮书挺适合想系统了解企业级数据挖掘流程的朋友，是用过 SAS 的。文档详细讲了怎么从零开始建数据仓库、怎么按业务目标挖掘数据里的规律，流程清晰，用词也不晦涩，挺适合前端转数据方向的同学参考一下。像SEMMA这种方法论，在复杂结构的数据时还蛮有用的。SAS/Enterprise Miner 也是个狠角色，功能多但上手没那么难，用好了能帮企业把数据“掘金”掘得飞起。如果你平时接触的是结构化数据，又想做点数据建模、决策支持方向的内容，这白皮书的内容基本可以让你少走不少弯路。

Oracle 的这个数据仓库白皮书，写得还挺全的，尤其适合你要系统了解数据仓库整体架构和实践经验的时候翻一翻。开头讲清楚了数据仓库到底是怎么回事，面向主题、数据集成、时间变化、数据稳定这些特性都一一讲透。说到为啥要用数据仓库，作者也没上来就堆术语，直接举了业务系统分散、数据整合难的例子，还挺贴地气。你在做系统整合或者 BI 项目的时候，看这个部分会有不少启发。Oracle 方案那段信息量大，ETL、OLAP、数据挖掘一个不少，而且写得比较实在，不是那种浮在空中的。嵌入式 ETL、OLAP 引擎、元数据管理这些都配合例子讲了，逻辑也清晰。你要是正好在做数据仓库项目，后面那部分最佳实践可以重点看看