強大的數據分析,從數據的集成開始

數據分析時第一步也是最重要的一步便是數據的集成。

然而對於很多大型企業和政府而言，每個部門都會有海量業務數據的產生，有對數據保存和使用的需要。另外，不同部門對數據的定義和使用可能存在比較大的差異，所以各部門之間的數據很難互通。這就導致了「數據孤島」的存在。

如何將這些來自不同類型數據源的海量數據集成，便成為了一大難題。

此外，數據有變動需要更新是否需要繁瑣的步驟？

這麼多數據該如何整理以理清思緒？

這些依然是讓不少數據分析師頭疼的問題。

不過沒關係，能不能幫助您更快更便捷地數據分析，一直是DataFocus Cloud致力於解決的問題。

DataFocus Cloud讓您感受到強大的第一步，從數據的集成開始。

1.PB級雲數據倉庫

面對海量數據，一個強大的數據倉庫就足夠了。

數據倉庫是在資料庫已大量存在的情況下，為了進一步挖掘數據資源和決策而產生的，它能有效地把操作型數據集成到統一的環境中以提供決策型數據訪問。

然而傳統的數據倉庫需要本地IT資源，例如伺服器和軟體來傳遞數據倉庫功能。企業運行自己的本地數據倉庫時，還必須有效地管理基礎架構。

雲數據倉庫則是基於雲計算的數據倉庫方法運用公開的雲提供商提供的數據倉庫服務。通過雲數倉可幫助公司避開構建傳統本地數據倉庫所需的初始設置成本。此外，雲數據倉庫是幫助企業完全託管的，因此企業無需承擔例如系統補丁和更新等數據倉庫功能的責任。

DataFocus Cloud就自帶基於雲計算、支持大規模並行處理的數據倉庫，給予您無限擴展的計算和存儲資源支持。

使用雲數據倉庫，您能夠快速在雲端搭建TB級-PB級數據倉庫，無需關注集群的管理以及繁重的運維工作。通過在控制臺的操作，即可實現集群管理、監控維護等工作。

2.支持數據源範圍廣

一般企業都會建立自己業務系統的資料庫，DataFocus Cloud自帶大數據倉庫，可以整合各業務系統的數據導入，解決數據孤島問題。

同時，DataFocus Cloud支持的數據源類型範圍廣泛，能基本滿足大多數企業的需求。它不僅支持市場上各類主流資料庫，傳統關係型資料庫，多維資料庫，同時也支持本地數據文件，數據文件支持txt、csv、xls、xlsx、json格式，確保您能正常穩定地使用數據。

3.數據導入方便快捷

DataFocus Cloud支持直連資料庫以及導入資料庫。

直連資料庫是直接連接數據源，數據沒有導入到DataFocus中，一般用以滿足時效性要求較高的分析操作。依賴於直連資料庫做的歷史問答，其內容隨資料庫中數據變化而實時更新。

除此之外，你還可將多個業務資料庫中的數據導入DataFocus中，以解決數據孤島的問題。導入數據的步驟也極其簡單方便，還支持導入欄位篩選，更加靈活。

4.數據時效性極強

企業數據瞬息萬變，手動更新的效率不僅跟不上數據分析的思緒，甚至還會讓你無端承受因時間差而造成的損失。

DataFocus Cloud從數據源導入數據時還可以配置定時導入時間，支持定時更新數據，時間維度可以是每天、每小時，甚至還可以精細到每分鐘，您可以隨時查看最新的數據情況。

5.標籤輕鬆分類，思路更清晰

大量數據表在導入過後往往堆積在一起而顯得雜亂無章，無形之中增加了數據分析的困難，也極大地降低了數據分析的效率。然而大多數BI工具都沒有分類功能，完全影響數據分析的體驗。

DataFocus支持標籤應用，工作表、歷史問答、數據看板都可以靈活運用，通過標籤來靈活的對數據進行分類，助您在數據分析之路上思路更清晰。

6.輕鬆覆蓋數據

數據源或者數據表有時需要覆蓋更新，以便更快地替換數據完成數據分析。

DataFocus Cloud不僅支持導入新數據表覆蓋已導入的數據表，實現數據更新，還支持數據源的更新，表結構一致的情況下可以更改資料庫的源信息，這樣就可以將原有資料庫的數據表替換成新資料庫的數據表，而依賴原資料庫製作的歷史問答、數據看板、數據表就會更新為新數據源中的數據信息。

總結

DataFocus Cloud強大的數據分析功能在數據集成上體現在，PB級雲數據倉庫能存儲海量數據、支持數據源範圍廣、數據導入方便快捷、數據時效性極強、標籤輕鬆分類讓思路更清晰、輕鬆覆蓋數據。