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传统bi了解的少,我一直在互联网公司做数据仓库。作为数据仓库搭建人员,不需要搭建/维护hadoop系统,因为这已经非常成熟了,而是直接使用它的上层应用hive。当数据量比较大的时候首先使用hadoop做数据存储,hive做简单的数据清洗和基础的ETL,然后在关系数据库做复杂一些数据分析/报表等等。
说容易,也容易,说难,也难。
传统BI和互联网BI(互联网这边叫大数据分析)的核心思想和处理流程是基本类似的,都是数据采集、存储、加工处理、建模、分析、挖掘、展现。
但是,对于互联网BI来说,传统BI的所有产品线全部过于陈旧,需要升级了。这对于传统BI从业人员来说,这是非常痛苦的。掌握的技能越多,越痛苦。来,我给你整理一下新旧两种技能吧。
看见没,所有的技术都需要更新,所有的!原来精通的ETL、数据库、BI工具全都没用了。换成了流数据、分布式、列式数据库、各种分析挖掘软件和以前不屑一顾的各种charts。
而且,最恐怖的一点是,几乎所有的大数据相关技能,都是用JAVA写的!当然有些工具不懂JAVA也行的,比如R、Python,但一样是新的语言啊!哭死了都!
努力吧。从Hadoop开始,一点一点啃。搭完Hadoop平台,搭Flume,接着装Hive,连MySQL,然后装R或Python,爬点数据,找俩算法,建模,分析,然后展示,当做作品,去找工作吧。
以上,共勉
可以看看这篇文章,关于互联网电商的大数据架构,涉及用户画像,ETL和商业智能BI知乎专栏
用finereport作为数据展现工具搭建的BI。
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传统bi了解的少,我一直在互联网公司做数据仓库。作为数据仓库搭建人员,不需要搭建/维护hadoop系统,因为这已经非常成熟了,而是直接使用它的上层应用hive。当数据量比较大的时候首先使用hadoop做数据存储,hive做简单的数据清洗和基础的ETL,然后在关系数据库做复杂一些数据分析/报表等等。
说容易,也容易,说难,也难。
传统BI和互联网BI(互联网这边叫大数据分析)的核心思想和处理流程是基本类似的,都是数据采集、存储、加工处理、建模、分析、挖掘、展现。
但是,对于互联网BI来说,传统BI的所有产品线全部过于陈旧,需要升级了。这对于传统BI从业人员来说,这是非常痛苦的。掌握的技能越多,越痛苦。来,我给你整理一下新旧两种技能吧。
看见没,所有的技术都需要更新,所有的!原来精通的ETL、数据库、BI工具全都没用了。换成了流数据、分布式、列式数据库、各种分析挖掘软件和以前不屑一顾的各种charts。
而且,最恐怖的一点是,几乎所有的大数据相关技能,都是用JAVA写的!当然有些工具不懂JAVA也行的,比如R、Python,但一样是新的语言啊!哭死了都!
努力吧。从Hadoop开始,一点一点啃。搭完Hadoop平台,搭Flume,接着装Hive,连MySQL,然后装R或Python,爬点数据,找俩算法,建模,分析,然后展示,当做作品,去找工作吧。
以上,共勉
可以看看这篇文章,关于互联网电商的大数据架构,涉及用户画像,ETL和商业智能BI知乎专栏
用finereport作为数据展现工具搭建的BI。