大数据分析厂商奥威软件潜心研发18个月，采用最新的前后端技术，终于推出了全新的跨平台大数据可视化分析平台——OurwayBI。新产品将以公司名称直接命名，迈出了奥威软件全新品牌市场战略的第一步！
大数据分析平台哪个好？
大数据分析厂商奥威软件潜心研发18个月，采用最新的前后端技术，终于推出了全新的跨平台大数据可视化分析平台——OurwayBI。新产品将以公司名称直接命名，迈出了奥威软件全新品牌市场战略的第一步！
奥威软件从成立之初，就以普及企业商业智能应用为己任，11年来，不忘初心，砥砺前行，不断打磨产品，让产品变得更快、更强、更酷！
更快：技术更先进，操作更容易上手
更强：内存计算能力，更强大
更酷：界面更美观，效果更酷炫
1技术更先进：node.js VS Java EE
许多厂商服务端都采用java技术栈，而OurwayBI则采用Node.js。Node.js是一个Javascript运行环境(runtime)，它实际上是对Google V8引擎进行了封装。V8引擎执行Javascript的速度非常快，性能非常好。
首先，Node.js是一个基于Chrome JavaScript运行时建立的平台， 用于方便地搭建响应速度快、易于扩展的网络应用。Node.js 使用事件驱动，非阻塞I/O 模型而得以轻量和高效，非常适合在分布式设备上运行数据密集型的实时应用。根据权威机构测试发现，Node.js并发处理能力比Java EE0%。
其次，从开发代码来讲，Node.js天然异步IO可以快速写出异步高效读取io的代码，从产品层面进行高并发优化，同时硬件及网络环境也可以同步进行优化，如数据库集群部署、专线网络等等。
2性能更快
2.1 基于时间序列的内存计算技术：利用基于时间序列的内存计算技术，减少与数据库的交互，可大大提升效率，如：预设同比、环比、累计、占比、累计占比、排名等统计分析，一键即可生成。以往在实现上述统计分析聚合时，都需要IT写繁琐的存贮过程，或者需要将所有参与计算的行/列都显示出来，才能进行计算。如同比环比，本系统首先自动识别时间列，将时间列自动分解为常用分析的粒度，如年、半年、季度、月、周、日等不同的维度；然后根据同比环比计算的周期，自动更换时间条件，在内存中操作数据，从而实现高效的内存式计算。
2.2 定时快照与基于机器学习的智能缓存： 虽然基于内存计算可以实现高效计算，但是，因为其通常需要加载明细的内容到内存当中，所以，不但加载的时间会很长，而且，内存资源是有限的，所以，OurwayBI综合考虑了用户浏览报表的行为，加入了人工智能的智能缓存技术与定时快照技术，可以使绝大多数用户在绝大多数操作下，获得秒开的极佳操作体验。
3更敏捷
3.1 操作指引更易上手： OurwayBI为了让用户不进行任何培训即可掌握常用操作，设置了操作指引，智能引导用户逐步掌握基本操作及各项技巧。更重要的是，该操作指引用户是可以自行维护的。
3.2 完全可以触控的大数据可视化分析平台： 目前平板或触屏的使用频率越来越高，OurwayBI针对这些应用场景做了特别优化，使之获得极佳的操作体验，不但在ipad上通过手指也能设计仪表盘，而且，开会时可通过触摸屏获得极佳的会议体验。
4更酷
4.1 UI优化：整个产品的UI进行了大量细节优化，以增加使用者的美观要求与使用体验。
4.2 更炫酷的大屏效果：
5更强大的内存计算能力
5.1 内存OLAP VS 传统OLAP：传统OLAP技术，它的优势就是在大数据量、复杂计算情况下，可以用低成本的。而它的劣势也非常明显，就是模型需要预设，且实时性不高，随着敏捷BI的深入人心，如何发挥传统OLAP技术的优势，又能弥补其劣势呢？OurwayBI独创的内存OLAP则很好的解决了这个问题。它仅需要创建一个动态视图即可以完成分析模型的创建，而所有OLAP强大的计算能力，则通过内存计算来完成。
5.2 奥威内存OLAP强大的计算能力：
1）余额计算：在企业计算需求中，有一种特殊的聚合称之为余额（包括期初/期末）。比如财务分析中的科目余额，应收或存货中的期末余额都类似。它是根据筛选的时间来寻找最后一个时间的值。比如按年看，则需要得到当年第1天的期初作为年初余额，且需要得到当年最后一天的期末作为年末余额。同理，按半年、季度、月或周等不同的时间来看，余额的计算都是不同的。
2）复杂多层嵌套聚合：如上年收入是内存计算得到的结果，可以在该字段的基础上，再进行占比的计算，这样，就可以轻松得到本期收入、本期收入占比、上年收入、上年收入占比、同期占比差异。
3）父子维度：父子维度是非常常见的应用，如省-市-县，或大类-中类-小类。父子维度在实际应用场景中非常复杂，如层级不同，像财务中最为常见科目就是这样，有的科目有三级，有的有四级甚至更多级别。此时，如果我们需要一个层层展开的科目余额表怎么办？通过OurwayBI的父子维度即可轻松实现。
4）行计算：自定义公式大家一般想到的是列计算，如收入-成本=利润，但存在一种更为复杂的分析需求，需要用到行计算，如资产负债表或利润表。其中利润表中，主营业务利润=主营业务收入-主营业务成本-主营业务税金及附加。或者资产负债率=负债总计/资产总计等。如果通过ETL在后台进行计算当然也可以实现，但对于普通的用户来说就会变得异常困难。而OurwayBI的行计算，可让用户直接在前端轻松的设置公式并完成计算。
地理大数据分析的关键技术？
大数据技术是从各种类型的数据中快速获取有价值信息的技术。大数据领域出现了大量的新技术，它们已经成为大数据收集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理的关键技术一般包括大数据收集、大数据预处理、大数据存储和管理、分析和挖掘、大数据收集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据的表示和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
大数据分析如何创业？
基本分析
大数据总归到底是一种分析工具，并不能确保100%有用，但是却能反映出一种网络社会关注的热点，把握住了热点成功的概率相对大一些。
卖点1——卖数据
比如你是商家要做广告，但是在那个平台做广告好呢？是百度还是其他公司的网站呢？那个网站性价比比较高呢？这个可以通过大数据决解。再比如你是商家，可以通过大数据知道现在消费者最关心商品和最关心的服务和要求。
卖点2——卖数据分析
通过数据处理分析后得出的趋势分析，比如搜索股票数据的人越来越多是不是证明市场越来越火爆，进入牛市概率大，反之则可能是熊市。
卖点3——某个行业数据分析
比如上面说的股市，还可以通过每个行业的股票代码名称进行趋势分析，越多人搜索的行业当然是热点，可以做成一套数据分析软件动态更新收费。
卖点4——客户要求定制的数据
可以按照客户的要求，卖一些客户需求的数据或者经过加工的大数据处理软件。
最后总结
因此总的来说大数据主要有3个卖点：一是卖数据；二是卖数据分析；三是卖客户定制数据。
目前都有哪些大数据分析学习的社区？
推荐一个大数据分析学习路线，在找相应的论坛或者社区
一、大数据分析的五个基本方面
1、可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性分析能力
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、语义引擎
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
5、数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
二、如何选择适合的数据分析工具
要明白分析什么数据，大数据要分析的数据类型主要有四大类：
1、交易数据（TRANSACTION DATA）
大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
2、人为数据（HUMAN-GENERATED DATA）
非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。
3、移动数据（MOBILE DATA）
能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。
4、机器和传感器数据（MACHINE AND SENSOR DATA）
器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)。内容来自数据分析师CPDA
应该去哪里培训比较好？
目前大数据行业异常火爆，不少人都对大数据充满了兴趣，市场上给的工资也非常吸引人。想学大数据，大数据技术培训，可以到加米谷大数据了解一下，理论＋代码＋实战＋实操，独有的课程系统，欢迎前来咨询和试听。btw，大数据开发、数据分析与挖掘等课程，加米谷学院近期都准备开新课哦。
0基础学习大数据主要分下面四个模块：
一、计算机编程语言的学习
对于零基础的朋友，首先需要掌握一门计算机的编程语言，在大数据培训学习时，我们一般需要学习这些课程：java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术，SpringMVC、Mybatis、Hibernate...
二、了解大数据理论
要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据基础有一个大概的了解，比如Linux系统管理、Shell编程设计、Maven部署/配置/仓库、Maven POM等等。
三、大数据相关课程的学习
市面上很多培训机构对于大数据课程的学习要比Java要少，大家请留意这样的机构，我们是学习大数据的，不是学习Java的。而我们加米谷大数据课程要远远大于Java的学习时间，包括HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算模型、Yarn分布式资源管理器、Zookeeper分布式协调服务、Hbase分布式数据库......
四、大数据项目实战
项目实战是同等重要的，实际项目的操作练手，可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对于相关知识也能加强记忆，加米谷大数据作为专业的大数据培训机构，在学员学习期间会有电商数据离线分析平台、移动基站信号监测大数据、运维大数据平台、舆情大数据平台等实际项目供学员们选择训练。
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