企业数据仓库的优化与升级（怎样构建企业级大数据分析平台）

1、 以更低成本卸载存储昂贵的大数据并进行数据分析

2、 极大地提高了传统数据仓库的性能速度和功能

3、 结合探索性分析和历史数据分析实现交互的实时数据和分析

4、 处理企业任何不同种类的数据

Why Big Data Analytics?为何要用到大数据分析？

   在Hadoop运行的大数据解决方案使以上问题迎刃而解，因为它允许你有效而成本低廉的管理各种数据，把它们以各种数据格式存储起来--可以是结构化数据也可以是非结构化数据。你也可以使用它们从数据仓库抽取结构化的数据，以更低成本方式存储到Hadoop上面，也可以再次转到数据仓库里进行数据分析处理。所有的数据都可以得到有效分析，减少数据分析准备的各种成本。

  与此同时，大数据分析正变得更加强大，因为它允许你结合、统一、快速分析你所有的数据，而不用考虑是何种数据源，何种数据结构或者是多大规模的数据，最后做出迅速正确的商业决策。而且，你可以简单的剖析、清理、对比、混合、增加、计算分析、标准化数据；或者是管理ETL工作，进行大数据分析。

以下是四种利用hadoop来优化数据仓库的成功解决方案案例

用户案例 #1
把所有数据迁移到Hadoop平台进行更高效的数据分析和存储

Move all data to Hadoop for analysis and storage (re-platform)

用户案例 #2

把昂贵的数据抽取存储和分析迁移到更低成本的平台

Migrate expensive data preparation & analytics to a lower cost environment

用户案例 #3
使用Hadoop处理各种形式的数据

Use Hadoop to deal with variety of data types

用户案例 #4
把传DW历史数据分析与Hadoop探索性数据融合

Fuse Hadoop and DW systeams

Datameer 让你更加快速获取商业洞察与决策

  Datameer，让大数据集合、管理和分析变得如此简单，每个人都可以运用大数据来管理他们的数据，这在之前是无法想象的。在这里，你不需要是一个技术专家或者是一个数据科学家，你都可以进行数据整合、分析和展示。

  我们提供一步到位的解决方案，为你集合交易数据，地理位置，商业数据，社交媒体数据等，到Hadoop平台上；快速地分析它们，以可视化形式展现出来，包括point-and-click式的分析和 drag-and-drop式的可视化展示。有着超过55种接口可以连接到所有的主要数据源，datameer提供超过250种的分析功能，这些全部都集合在一个简单实用的界面中。

  Datameer为当代商业分析提供了快速整合不同数据源并且分析它们的高效服务。我们的方案支持事务处理，交互，发掘数据等功能，打造无缝，多方向连接接口，可以连接到所有主要的企业数据仓库中，比如Oracle、Teradata、和 Netezza。而且，Datameer提供self-service自助的数据提取，准备以及清理功能，让使用者具备处理探索性和实时数据的能力。

  在每一步Datameer和Hadoop紧密结合，用户可以体验到线性扩展的，point-and-click式的数据准备和清除，可视化的数据展示功能；具备元数据资料库，可以从根源上追踪数据来源。用户也可以得到高度安全性，监控性和扩展能力，以及一种schema-on-write的方式，从而去除掉事先建模的方式。

  综上所述，这些功能为企业用户提供了有效成本、线性扩展以及灵活运用的方案；相比于其它的解决方案，Datameer提供了更加快速有效的商业洞察及商业决策。

应用案例：

1、 用户画像客户分析

2、 行为模式分析

3、 精准营销分析

1、 身份数据交易数据与动态行为数据融合的CRM

2、 零售定价与策略分析

3、 零售市场购物篮分析与价格预测分析

4、 电信网络电商转化率计利润分析

5、 反欺诈风控分析

6、 日志分析

7、 网络优化分析

8、 游戏行为分析

9、 病人关怀分析