bi分析报表
社区干货
面向智能化BI分析平台建设的初步探索 | 社区征文
首先通过配置标签库,构建相应的业务场景,然后产生相应的报表,如果报表分布出现异常波动变化则会产生预警。针对产生的异常波动预警,BI系统会抽取特征库中的特征构建智能算法,通过智能算法可进行特征贡献度筛选进行归因分析,同时还能生成相应的决策。 #### 3.2 建模算法##### 1. 决策树 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决...
干货|七个方向,基于开源工具构建一款智能化BI
**BI是商业智能(Business Intelligence)**的缩写,是一种将企业中现有的数据进行有效的整合的平台,它可以帮助企业、组织和个人更好地了解其业务状况、发现问题,并进行决策。 **BI产品普遍采用可视化的方式,** 可以帮助用户更直观、更高效、更智能地分析和呈现数据,从而提升数据驱动的决策能力,快速准确地提供报表并提供决策依据。 VisActor是近期 **字节跳动面向叙事的开源智能可视化解决方案。** 本篇将从 ...
企业级数据平台云原生转型之路|社区征文
### 企业级数据平台构建背景 在没有大数据生态之前,企业内部大多数据量沉淀是有上限的,大多数的企业报表分析通过 Excel、Mysql、SqlServer 就可以满足相关的业务分析,随着互联网的蓬勃发展以及移动互联网浪潮... 不可能按照传统的 BI 分析每个部门都有独立的数据分析团队路线的走,更多的是从公司角度成立一个大数据 BI 部门,来统一对大数据方面进行分析、计算、展示等等。 于是乎,这时候公司都会成立一个叫做数据平台的...
Presto在字节跳动的内部实践与优化
部分BI报表类查询,SparkSQL负责超大体量复杂分析及离线 ETL、Flink 负责流式数据清洗与导入。为了处理日益增长的Ad-hoc查询需求,在2020年,字节跳动数据平台引入Presto来支持该类场景。目前,整个Presto 集群规模在几万 core,支撑了每天约100万次的查询请求,覆盖了绝大部分的Ad-hoc查询场景以及部...
特惠活动
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应用场景
搭建企业级高性能BI分析平台 业务痛点 数据来源广,涉及数据库多 数据量大,分析慢,影响业务决策时效 组织结构复杂,数据权限管控难度大 目标达成 可视化方式数据源接入,实现跨源数据建模 千亿级别数据支持,交互式分析响应快 数据权限结合资源权限,实现分部门分业务数据权限管控 3. 销售指标监控 业务痛点 销售区域与层级划分多,数据报表的权限分配困难 关键销售数据需要手动拆分到不同区域与层级 移动办公多,数据报表无...
零门槛完成数据分析 火山引擎VeDI发布旗下BI产品新功能
数据分析、数据应用等多环节流程的工具,BI类产品是大数据软件大军中的重要一员。 目前,国内常用的BI产品种类繁多,但在进行数据提取、分析、展现全链路操作时,普遍对使用对象存在一定技术门槛。 以电商平台行业商家运营岗位为例,在双11期间需要对行业商品库存数据进行即时采集与分析,一般情况下行业数据分析师会在此环节承担大多数取数、统计工作,并将结果性数据反馈给运营。但在实际工作场景中,临时性的数据需求往往...
干货|一文详解BI平台——火山引擎DataWind架构和实践
DataWind 是火山引擎数智平台VeDI旗下的一站式数据分析与协作平台,本篇主要介绍DataWind三部分内容:第一,数据探索与分析;第二,数据协作与集成;第三, AI 能力融合。 目前,DataWind在字节内部支持500+业务,覆... 数据分析平台,要做到这一点是有一定难度的,根据用户的查询方式,去重新调整数据的分区分片方式,以及索引等,就会有明显的提升。 **此外,还有一些常用的场景,如 join或者是在BI领域使用得很频繁的计数去...
干货|可视化BI平台:如何构建易用的数据流?
**DataWind** 是一款支持千亿级别数据自助分析的 **一站式数据分析与协作平台。** 在研发过程中,DataWind使用的umi脚手架使得数据流一直绑定在Dva方案上,然而Dva本身语法较为陈旧,DataWind在使用时也比较粗放,导... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222056&x-signature=eBa43NgqlCJpXAlJ2xneaXAe%2Bi4%3D)/ 繁琐的初始化模版 / 排除掉具体内容,初始化数据流的模版代码非常繁琐: ``` ...
优化计划
一、概述 通过「优化计划」来定义和管理业务优化目标,帮助你更好的、设计实验、跟踪效果 定义 使用场景 优化计划 可准确定义、衡量的一个业务发展目标/产品优化计划,包含 介绍业务背景、描述该方向的优化计划 明确可以用哪些指标衡量效果 通过BI报表、UBA分析工具、用户洞察、用户调研等方式发现了数据问题,即可定义一个优化计划如:提升直播营收、提升新用户登陆率 子目标 完成优化计划的路径很多,一个子目标是衡量一种达...
湖仓一体架构在 LAS 服务的探索与实践
支持像 BI 分析、报表分析,机器学习和流式分析多种类型的计算范式,以及云上的对象存储和弹性计算能力。以上能力,让湖仓一体架构能够有效地去解决企业的对数据规模,以及对计算能力的弹性伸缩需求。同时,湖仓一体可以在很大程度上规避传统 Lambda 架构存在的多个计算组件,或者多种架构范式导致的架构负担,让企业能够更专注地去解决他们的业务价值。湖仓一体分析服务,融合了湖与仓的优势,既能够利用湖的优势将所有数据存储到廉价存储中,供机器学习、数据分析等场景使用,又能基于数据湖构建数仓供 BI 报表等业务使用。**全文目录:**- LAS 介绍- 问题与挑战- LAS 数据湖服务化设计与实践- 未来规划# **1. LAS 介绍****LAS 全称(Lakehouse Analysis Service)湖仓一体分析服务**,融合了湖与仓的优势,既能够利用湖...
干货|字节跳动数据血缘图谱升级方案设计与实现
报表和数据服务系统。数据血缘描述了数据的来源和去向,以及数据在多个处理过程中的转换,是组织内使数据发挥价值的重要基础能力。数据地图平台在 2021 年接入了全链路核心元数据,包括但不限于:Hive、Clickhouse、Kafka、BI 报表、BI 数据集、画像、埋点、MySQL、Abase。这些数据全部要通过数据血缘连接起来,进而可以进行影响分析、内部审计、SLA保障、归因分析、理解和查找数据、自动化推荐等操作。随着内部数据不断膨胀,简单...
