大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于groupbi类java语言的问题，于是小编就整理了4个相关介绍groupbi类j***a语言的解答，让我们一起看看吧。
epm和bi是什么意思？
如下所示：
指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析，以实现商业价值。
★ 一般认为BI的概念在1996年最早由Gartner Group提出，认为BI描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来***商业决策的制定。
★ 商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处
bi作前缀表示什么意思？
bi作前缀是Business Intelligence缩写，翻译过来就是商业智能
商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来***商业决策的制定。
biduerry的品牌名称？
博柏利（Burberry）是英国的奢侈品品牌，隶属于博柏利集团（Burberry Group Plc），经营的产品包括：女装、女装配饰、手袋和鞋履、男装、男装配饰、童装、化妆品、香水、手表、家居用品及礼品等。
1856年，Thomas Burberry创立了博柏利品牌。1879年，品牌创始人发明了革新性的防风雨嘎巴甸面料（Gabardine），该面料具有防渗雨功能，实用耐穿且质地透气
大数据时代，如何构建企业数据仓库？
在大数据的时代，我们如果想要建立数据仓库，那么一定需要适应多种的数据情况，接受更多来源的数据，这样，数据才能够产生更多的价值。
我以我曾经做过的一个大数据项目来举例吧。
我们建立了一个数据中心，这个数据中心每天会汇总所有有关销售、财务、客服、用户的各种数据，然后定期的输出各种维度的结果，为销售人员的提成核算、财务的系统所需要的各种数据、客服反馈的进度处理情况，用户对于系统的使用情况，行为作出全程的分析处理。
而我们这个数据中心，需要对接前端的柜台的销售系统、线上的多种销售系统、工单系统、电子合同、还有用户的客户端，所以数据来源多而杂乱。
为了保证数据系统的健康和强健，那么我们自然不能什么数据都往里面塞，因此，我们需要对数据仓库进行分级。
首先，不同的前端应用程序，我们需要设置一个3级数据仓，或者说是前置数据仓库，用于存放这些系统传递过来的原始数据。
然后，我们通过对数据挖掘和分析，进行建模，将多维度的数据综合处理后，存放到2级数据仓中，当2级数据仓中的数据出现一些问题时，可以进行人工的干预。
例如：我们的销售数据和电子合同分别在两个系统中存储，而收款进度情况又和财务系统有关，我们想要知道这个月应该给销售人员多少的佣金时，就可以汇总销售数据和合同数据，再加上汇款的数据，得出结果。而这个结果的原始数据，就放在2级数据仓里面。
最终的1级数据仓，其实是用来做最终结果的输出的，我们的数据加工后，可能没有对时间维度、人员维度、项目维度等等多维度进行加工。
数据仓库Data Warehouse，简称DW。数仓是数据库的一种概念上的升级，它可以容纳更多的数据、更加庞大的数据集。为企业中高层级别的决策制定提供所有类型数据支撑的战略集合，主要是用于数据挖掘和数据分析，以消灭信息孤岛和支持决策为目的而创建的。
数仓特性
1.面向主题：数仓首先是面对主题的，而每个主题是跨业务系统的，是企业系统信息中的数据综合、归类并进行分析的一个抽象，对应企业中某一个宏观分析领域所涉及的分析对象。例如说地产行业销售主题，那么这里面包含客户、签约、合同等综合数据，对这些数据要进行归类并分析，分析这个对象数据的完整性、一致性以及统一性。
2.数据集成：数仓是具有很强的数据集成性的，因为数仓中的数据均是从各个业务系统（包含线下数据）中来的，数仓中的数据一般来说是从业务系统获取，但是进入数仓时需要进行数据的加工，所以数仓是具有很强的数据集成的。
3.历史数据不可更新：进入数仓的数据的历史数据一般是允许更新的，如果有一块进行修改影响的将是整个历史数据。以下是数仓构建的过程：
在如今的大数据时代，企业应该如何构建数仓呢？
数仓的特性决定了数仓建设不能***用同开发传统的OLTP数据库一样的设计方法。数仓建设应该从一下几个层面出发：
1.业务（主题）梳理：从企业的主营业务、集团组成架构、业务系统进行调研，来确定模型。首先分析业务系统有什么、如何组成的、如何分布的，然后考虑主题模型的设计，确定模型边界。
2.逻辑模型设计：逻辑模型设计的主要工作包含粒度划分、数据分割策略、表划分、定义数据来源、主题划分。数据仓库逻辑设计中要解决的一个重要问题是决定数据仓库的粒度划分层次，粒度层次划分适当与否直接影响到数据仓库中的数据量和所适合的查询类型，确定是***用单一粒度还是多重粒度，以及粒度划分的层次。数据量的大小是决定是否进行数据分割和如何分割的主要因素；数据分析处理的要求是选择数据分割标准的一个主要依据，因为数据分割是跟数据分析处理的对象紧密联系的；我们还要考虑到所选择的数据分割标准应是自然的、易于实施的，同时也要考虑数据分割的标准与粒度划分层次是适应的。
3.储存设计及[_a***_]：确定数据的存储结构、索引策略、存放位置以及存储分配。一个数据库往往都提供多种存储结构供设计人员选用，不同的存储结构有不同的实现方式，各有各的适用范围和优缺点，设计人员在选择合适的存储结构时应该权衡三个方面的主要因素：存取时间、存储空间利用率和维护代价。数据仓库的数据量很大，因而需要对数据的存取路径进行仔细的设计和选择。由于数据仓库的数据都是不常更新的，因而可以设计多种多样的索引结构来提高数据存取效率。最后根据数据量分配存储空间及存放位置。
4.数据维护：数据的维护主要包含数据的更新策略、指标维护等。在数据更新时往往会根据时间粒度进行更新数据，在更新数据时需要特别注意更新的时间、ETL/ESB的更新顺序，避免因为上述问题而导致UI数据展示错误，影响企业高层运营决策。
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