亿信BI

本教程指导您快速上手亿信BI工具初级课程，学习基础操作和功能。

亿信BI平台基于B/S架构，采用数据仓库（DW）和商业智能（BI）理论与技术，并融合先进软件开发技术。其设计遵循以下原则： 先进性 遵循维度事实结构的星型数据仓库模型 遵循多维（MD）和ROLAP理论 支持标准OLAP分析和OLTP报表 支持深入的数理统计分析功能

亿信BI支持图形化建模功能，用户可在可视化界面中新建、编辑、删除主题表，编辑和查看主题之间的关系，以及主题与维表之间的关系。使用图形化建模，便捷定义关联关系，维表引用情况一目了然。领导驾驶舱（Dashboard）将关键KPI指标用图形或仪表盘形式呈现，提供交互功能如钻取和参数切换。亿信BI报表模板功能可定义出领导驾驶舱，实现直观报表呈现。

潜心打磨 12 年的数据产品，亿信华辰的 BI 工具真是个宝藏。早在大数据还没火的时候，他们就开始布局商业智能了，动作挺早的。作为国内比较早做BI的厂商，亿信 BI的产品思路蛮清晰，界面做得还算友好，功能也不花哨，注重实用。像图表、酷屏展示这些常用功能都覆盖了，响应也快，适合日常报表场景。比较惊喜的是他们家产品线全，从数据清洗到建模，再到最终展示，几乎都能打通。你可以用EsDataClean清洗数据，再用EsDataFactory整合数据，进 BI 报表，不用跳平台。不光产品靠谱，服务也蛮到位，全国五大服务中心，覆盖到华北、华东这些区域，有问题响应挺快，沟通也专业。对做政府、金融、能源行业的项

亿信BI分析引擎以JAVA语言开发，构成一个标准的WEB服务器，兼容JDK1.5及以后版本的JAVA运行环境。其主要组成部分包括多库JDBC连接池、OLAP引擎、报表引擎、线程池等。 该引擎可部署在几乎所有操作系统平台上，并兼容目前所有的商业和开源JAVA应用服务器。 亿信BI的纯JAVA架构赋予其出色的可扩展性和可移植性。 当运行服务器性能不足以应对海量数据或大量用户访问时，可以轻松迁移至小型机或其他操作系统环境。 由于所有系统对象都持久化存储于数据库中，迁移过程简便快捷。 数据库层包含用户现有的业务数据库和亿信BI的数据仓库。业务数据库存储大量业务系统读写数据，亿信BI可以直接分析这些

致谢函用于表达对个人或组织的感激之情，通常在受到帮助或支持时使用。

本课程详细介绍了基于Flink流处理的实时亿级全端用户画像系统，应用于大型电商系统场景。系统采用第四代计算引擎Flink和微服务架构Spring Boot+Spring Cloud，前端使用Vue.js+Node.js，符合企业级标准。

商业智能（BI）是Business Intelligence的简称，最早于1996年提出。其定义为一种利用数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘等技术，帮助企业优化决策的信息技术应用。BI系统基于数据仓库，集成了订单、库存、交易记录等数据，支持数据的预处理和ETL过程，确保数据质量。OLAP技术支持多维数据分析，数据挖掘则利用统计学和机器学习算法发现数据背后的规律。BI系统还包括报告和仪表板功能，以直观图形展示数据，支持预测分析和人工智能技术，提升决策的前瞻性。商业智能体系架构包括数据源、ETL工具、数据仓库、OLAP服务器、数据挖掘工具、报表分析工具和用户界面，全面支持企业的决策需求。

OLAP（联机）系统挺适合做数据，是在面对庞大的数据量时。如果你需要快速从数据中提取信息，OLAP 的多维可以帮你理清数据之间的关系，提升决策效率。它通过多维视角呈现数据，支持交互式，你可以快速切换角度，获得更多有价值的信息。其实，OLAP 不止可以在数据仓库中使用，还能与各种工具配合，比如 Kylin 或 Druid，轻松构建高效的数据平台。 不过呢，OLAP 的反应速度是个关键点，尤其是数据量庞大的时候。你需要注意选择合适的数据存储和查询方式，确保系统的性能不掉链子。如果你对数据感兴趣，可以试试结合一些开源工具，像 Kylin 或 Oracle，这些都能为你不错的支持。，OLAP 对于那些

如果你在开发高并发、实时数据推送系统，或者需要优化营销推送效果，这个课程会挺适合你。它深入了亿用户级实时动态规则营销推送系统的设计与实现，涵盖了从高并发到智能算法优化的各个方面。嗯，适合对大数据、实时计算感兴趣的开发者。课程不仅了架构设计和关键技术实现，还了实际案例，你理解如何在实际应用中提升系统性能。 从数据层到核心计算层，从离线+实时混合计算到动态规则引擎，它都涵盖了。学完你能掌握如何构建和优化一个能应对亿级用户的系统。并且，你还会学到如何通过算法提升推送策略，提升营销效果。技术上也挺有意思，涉及到了像Rete 算法、Spark、Flink等，你不需要担心内容太复杂，课程都会细致。，如果你