文章目录：
一、什么是大数据 大数据有什么意义
别再忽视大数据了，努力固然重要，但是把握住时代发展潮流，选择好方向也必不可少，甚至更重要。
目前企业提供的大数据岗位按照工作内容要求，可以分为以下几类：
①初级分析类，包括业务数据分析师、商务数据分析师等。②挖掘算法类，包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师、AI工程师、数据科学家等。③开发运维类，包括大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。④产品运营类，包括数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售等。
大数据本身是一个抽象的概念。从一般意义上讲，大数据是指无法在有限时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、管理和处理的数据集合。
目前，业界对大数据还没有一个统一的定义，但是大家普遍认为，大数据具备 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四个特征，简称“4V”，即数据体量巨大、数据速度快、数据类型繁多和数据价值密度低，如图 1 所示。下面分别对每个特征作简要描述。
1）Volume：表示大数据的数据体量巨大。
数据集合的规模不断扩大，已经从 GB 级增加到 TB 级再增加到 PB 级，近年来，数据量甚至开始以 EB 和 ZB 来计数。
例如，一个中型城市的视频监控信息一天就能达到几十 TB 的数据量。百度首页导航每天需要提供的数据超过 1-5PB，如果将这些数据打印出来，会超过 5000 亿张 A4 纸。图 2 展示了每分钟互联网产生的各类数据的量。
2）Velocity：表示大数据的数据产生、处理和分析的速度在持续加快。
加速的原因是数据创建的实时性特点，以及将流数据结合到业务流程和决策过程中的需求。数据处理速度快，处理模式已经开始从批处理转向流处理。
业界对大数据的处理能力有一个称谓——“ 1 秒定律”，也就是说，可以从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。大数据的快速处理能力充分体现出它与传统的数据处理技术的本质区别。
3）Variety：表示大数据的数据类型繁多。
传统 IT 产业产生和处理的数据类型较为单一，大部分是结构化数据。随着传感器、智能设备、社交网络、物联网、移动计算、在线广告等新的渠道和技术不断涌现，产生的数据类型无以计数。
现在的数据类型不再只是格式化数据，更多的是半结构化或者非结构化数据，如 XML、邮件、博客、即时消息、视频、照片、点击流、 日志文件等。企业需要整合、存储和分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据，包括企业内部和外部的数据。
4）Value：表示大数据的数据价值密度低。
大数据由于体量不断加大，单位数据的价值密 度在不断降低，然而数据的整体价值在提高。以监控视频为例，在一小时的视频中，有用的数据可能仅仅只有一两秒，但是却会非常重要。现在许多专家已经将大数据等同于黄金和石油，这表示大数据当中蕴含了无限的商业价值。
通过对大数据进行处理，找出其中潜在的商业价值，将会产生巨大的商业利润。
二、商务智能系统包括哪些部分 数据获取 数据管理 数据分析 数据展现_百度...
商务智能系统作为一种辅助决策的工具，为决策者提供信息、知识支持，辅助决策者改善决策水平。商务智能系统的主要功能如下：
1.数据集成
数据是决策分析的基础。很多情况下，决策需要的数据零散分布在几个业务系统中，为了做出正确的经营决策，就需要把这些零散的数据收集起来，形成一个系统的整体。因此从多个异构数据源，包括内部的业务系统和外部的数据源提取源数据，再经过一定的变换后装载到数据仓库，实现数据的集成是必要的。
2.信息呈现
信息呈现把收集的数据以报表的形式呈现出来，让用户了解到企业、市场现状。这是商务智能的初步功能。例如BusinessObjects（SAP）的水晶报表（crystalreports）允许从各种数据源收集数据，使报表分析人员可以随心所欲、快速便捷地设计报表。在信息呈现的方式上，除了报表、图等形式以外，还可以用其他直观的方式。此外，利用在线分析处理（OLAP），也可以从多个维度观察数据。
3.运营分析
运营分析包括运营指标分析、运营业绩分析和财务分析等。运营指标分析是指对企业不同的业务流程和业务环节的指标进行分析，运营业绩分析是指对各部门的营业额、销售量等进行统计，在此基础上进行同期比较分析、应收分析、盈亏分析和各种商品的风险分析等。财务分析是指对利润、费用支出、资金占用以及其他经济指标进行分析，及时掌握企业在资金使用方面的实际情况，调整和降低企业成本。运营分析包括多方面的内容，如表1.2（略）。
4.战略决策支持
战略决策支持是指根据公司各战略业务单元（strategicbusinessunit，SBU）的经营业绩和定位，选择一种合理的投资组合战略。由于商务智能系统集成了外部数据，例如外部环境和行业信息，各战略业务单元可据此制定自身的竞争战略。此外，企业还可以利用业务运营的数据，提供营销、生产、财务和人力资源等决策支持。
到此，以上就是小编对于olap用户运营的问题就介绍到这了，希望介绍关于olap用户运营的2点解答对大家有用。
