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寰球出名征询公司麦肯锡曾说，数据，曾经渗透到当今每一个行业和业务职能畛域，成为重要的生产因素。大数据时代，各个企业的决策将日益基于数据和剖析而作出，而并非基于教训和直觉，简略来说，就是大量计算 + 云计算。因而把握数据者，就能享受着数据分析带来的便当与价值，为满足企业与人们的需要各类大数据平台应运而生。
大数据时代特征：
数据量大
大数据的起始计量单位至多是 P(1000 个 T)、E(100 万个 T)或 Z(10 亿个 T)。
类型繁多
数据包含网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，多类型的数据对数据的解决能力提出了更高的要求。
价值密度低
如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过弱小的机器算法更迅速地实现数据的价值 ” 提纯 ”，是大数据时代亟待解决的难题。
那么，大数据时代下数据平台应施展什么劣势？
可包容海量数据
利用计算机群集的存储和计算能力，不仅在性能上有所扩大，而且其解决传入的大量数据流的能力也相应进步。
速度快、时效高
联合列式数据库架构 (绝对于基于行的非并行处理传统数据库) 和应用大规模并行处理技术，不仅可能大幅提高性能(通常约 100 到 1000 倍)，还能够实现更低且更通明的定价机制。
提供数据分析性能
确保大数据平台不仅反对在数秒钟内筹备并加载数据，还反对利用高级算法建设预测模型，轻松部署模型以进行数据库内计分。同时使数据科学家可能应用现有统计软件包和首选语言。
兼容传统工具
确保平台曾经过认证，能够兼容传统工具。
深耕在大数据行业的小伙伴，会常常提到一个问题，在企业中不同角色进行数据分析时关注的维度是不同的，那么如何能力做到让不同角色能够基于本人所关注的维度，对数据进行多角度展现和灵便动态分析？如何能把数据库中存在的数据转变为业务人员须要的信息？
我来答复大家，只有学会一招！选用 Smartbi 多维分析 -(OLAP)工具，它简略易用，无需编写任何的代码，用户只须要通过语义层的定义就能够轻松搭建本人的多维数据模型。同时具备灵便的剖析性能、直观的数据操作和剖析后果可视化示意等突出长处，从而使用户对基于大量简单数据的剖析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确判断。
Smartbi 多维分析能够间接对接多维数据库（Essbase、SSAS 等），通过将多维数据集中的各个维度进行有机组合，查问出相应的数据。它提供了切片、切块、钻取以及行列调换等多种可视化操作形式，使得不同角色可基于本身所关注的维度进行灵便的数据分析，从而使用户对大量简单数据的剖析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确的判断，辅助决策。
Smartbi 多维分析产品劣势：
1. 简略易用 多维分析工具简略易用，查问过程所见所得，数据立方体已由咱们按您的需要建设，并定期出数，您只用拖拽鼠标就能查问本人想要的后果，不必编写任何代码。
2. 功能强大 多维分析工具反对在任意维度上洞察指标数据，并且反对在维度上进行下钻、上卷、排序、筛选等操作，在指标上进行过滤、格式化、排序、同环比计算，对标等操作，同时提供曲线图、柱状图、饼图、仪表盘、气泡图、雷达图等多种图表展示形式。
3. 性能卓越 多维分析工具因为采取了多维立方体技术和数据预处理技术积淀数据，系统对用户查问的响应都在毫秒级别，不论是查问全年的数据，还是细化到每天的数据，零碎都能及时响应。
4. 整合容易 多维分析工具体量小，很容易和客户现有零碎进行整合。并且提供丰盛的接口给客户零碎调用，不便客户对性能权限、数据权限、内容调度，缓存等内容管制。
多维分析操作示例图
现如今，数据与咱们日常生活严密相干，从最后的计算机到当初大数据与人工智能，数据分析也一直融入咱们的生存，随着业务剖析的维度越来越多，对数据分析能力的要求就更高，但只有把握办法和工具，不论是怎么的数据分析，也就那么一回事。快来关注我，教你更多数据分析的常识！
