亚马逊化妆品，美甲产品，护发精油，睫毛膏HRIPT斑贴测试，COA分析证书办理流程
不管是已经发展成行业巨头的大型企业，还是正在逐步完善扩张的中小企业，都会出于便于业务管理发展等考虑先后采用多个ERP、系统、平台。这种做法有利有弊，从企业信息化、数据化角度看，明显的弊端是带来了多数据源隐患：形成数据孤岛现象，数据分析口径不一，分析系统无法及时精准匹配数据，严重阻碍了高效、精细化的数据可视化分析。随着各行各业大数据智能化的推进，解决多数据源遗留问题，顺利完成大数据可视化分析迫在眉睫！
在推进企业大数据可视化分析过程中，怎么解决多数据源带来的数据孤岛问题？
奥威BI数据可视化分析软件采用的是先集中，后清洗整理、统一数据分析口径，打破数据孤岛现象的做法。简单来说就是综合采用多种数据采集方式集中数据后，在通过奥威软件自研的全面可视化ETL工具来对数据进行定时清洗整理，统一数据分析口径后，即可由BI系统精准匹配数据做综合性的、精细化的大数据可视化分析。
数据采集方式：
1、爬虫取数。这种方法主要用于爬取第三方数据，比如说在电商数据分析中就能用来爬虫淘宝京东上的数据。
2、填报/导入。像Excel数据源就可以采用这种方式快速导入。当然了直接填报到BI工具上也是可以的。
3、对接数据库。如字面上的意思，针对存放在数据库里的数据，可直接对接数据库取数。
除上述方式外，还有一种API，在大数据智能可视化分析的数据采集过程中也经常用到。
通过以上的方式高效采集多数据源后，即可交由ETL工具对数据进行全面的清洗整理，统一数据分析口径，打破数据孤岛现象。从此当使用者在前端下达数据分析指令后，BI系统即可立即根据数据分析口径精准匹配数据，智能执行数据运算、分析等程序，完成智能数据可视化分析。
不管在什么时候，要做企业级精细化数据可视化分析都得先解决数据的采集、数据分析口径的统一，不然光是将数据导出、整理就将要耗费大量的时间、人力，拖慢数据分析效率，也不利于展开灵活自助的智能化、可视化数据分析。如果你想更详细地了解数据采集、清洗整理，甚至于智能数据分析等内容，可通过奥威软件客服热线（400-603-2008）进行了解！
我们建了一个亚马逊卖家交流群，里面不乏很多大卖家。
现在扫码回复“ 加群 ”，拉你进群。
热门文章
*30分钟更新一次
