大数据BI系统实操总结[大数据的数据如何采集]
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发布时间：2024-08-18 15:28
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时间：2024-09-01 17:32
大数据BI系统实操总结深入探讨了数据采集的关键环节。随着数据量的增长，企业越来越重视数据的价值挖掘，尤其是在电商、银行和服务业等场景。本文通过业务流程梳理、原型设计和项目复盘，展现了数据采集系统的核心功能和实施要点。
首先，业务流程梳理是核心。例如，分析订单转化率时，我们需要确定数据来源，如用户下单、支付等环节，然后确定数据获取、存储和使用的表结构和映射关系。这一过程可以划分为数据源配置、表结构管理、源表管理和映射配置等模块，强调了主题模型外的其他关键点。
原型设计中，数据源管理涉及不同类型的数据源，如ORECAL、MySQL和Hive等，需要填写详细信息。表管理则根据实际情况选择数据库连接或本地导入，Hive表结构有特殊要求。映射配置定义源表与目标表的映射，设置过滤条件和数据采集周期。任务管理负责任务的执行和监控。
项目上线后，复盘显示在需求理解、交互设计和执行进度上都存在一些挑战。尽管初期需求有调整，但整体上满足了需求。交互设计方面，由于是B端后台系统，共用框架使得沟通成本增加。项目执行上，组件打包定义的提前考虑影响了进度，但也促使个人在数据仓库理解和SQL学习上有所提升，对数据需求的理解和解决方案有了新的思考。
总结来说，尽管在实施过程中遇到了一些问题，但通过实际操作，对大数据BI系统的理解与技能得到了显著提升，为今后的工作提供了宝贵的经验和教训。
