我以前是白户，花呗跟借呗都没有额度，直到我去实体店分期了一台手机，平台是买单侠，然后过了没两天我发现我有了1000的花呗额度，接着支付宝推送了一个招联金融给我，我就去注册，获得了2500的现金额度，那时候在玩崩坏三，扩充处刑装紫苑，存了20发抽不出来，就脑子发热借了1000，结果还是没出，又借了剩下的1500，结果还是没出，然后我过上了每月还1000+贷款的日子，后来我的新手机被偷了，紫苑也变成C级女武神了，我踏马。
数据分析是不断探索数据背后的规律进而得出业务洞察的过程，在进行分析前分析师需先将原始数据转换为面向分析、有业务语义的数据。数据准备的产出既可应用于各种数据分析工作，也能作为数据集应用于各种场景化数据产品，具体来说数据准备将原始数据转化为：准确、一致、清晰，并且有一定业务含义的数据，是数据和业务之间的桥梁和纽带，也是一个不断迭代、改进、化的过程。企业级bi平台的具体问题可以到我们网站了解一下，也有业内领域专业的客服为您解答问题，为成功合作打下一个良好的开端！https://www.hengshi.com/
比较新行业报告显示，数据分析师超过60%的时间都花在数据准备中的：数据清洗和数据整理上，真正用来探索数据，获取业务洞察的时间反而有限，工作效率急需提高。
HENGSHISENSE数据准备
HENGSHISENSE基于湖仓一体的架构，将ETL的经典数仓加工范式改为ELT的更加敏捷的数据准备过程，结合HQL的语义层能力，将T的环节虚拟化现，得到更加敏捷的数据处理管道，其高性能且灵活的ELT工作流加之自身业务侧和技术侧的势，能让客户在数据准备上的工作变的更高效。
在HENGSHISENSE的协同式数据准备中，分为两大版块：数据集成和数据科学，下面将围绕两大板块进行详细解读。
数据集成当多源数据连接状态显示成功后，数据集成提供ELT这里会对不同来源的数据进行抽取、过滤、转换格式、添加计算列、关联、合并、聚合等处理，再输出到用户指定的数据源中，供后续探索分析用。
新建数据集成项目后，后台提供G、PSQL、AR、M四种数据源作为输出路径。
有本地文件、数据连接、数据集市种类型输出节点。
其中本地文件：支持上传、两种格式
数据连接：分为内置数据连接和用户数据连接两大类
数据集市：可将数据集的成果导出到输出源中，方便客户探索使用
整个项目按照：提取数据-加载前SQL-验证S-表操作-更新方法-加载后SQL的顺序执行，以上任意步骤失败会导致整个项目的作业失败并停止，以确保得到的数据精确、严谨。
数据集成界面的交互方式中的节点，支持灵活拖动、自由布局，让用户使用更方便、直观。
改版后：
节点定义统一放在左边，方便后续功能扩展
节点类型不同，颜色、图标也不同，用户不易混淆
画布支持自适应缩放
新增的批量同步功能可速地把大量业务表同步到HENGSHI数据湖。
支持设置各种场景下同步策略，包括：表提取方式、全量提取建表策略、字段变化处理策略、后续新增表的同步策略，可同时执行多个数据任务来完成数据同步工作，支持定时、时同步数据。
数据科学数据科学与数据集成在内为同级，其中自助式的“数据集成”面向业务人员，“数据科学”能满足客户执行SQL的需求。
下述为数据科学的工作流：1:管理员创建数据科学家用户，赋予数据管理角色2:数据科学家用户登陆，创建笔记3:设置笔记能用的连接，并授权使用4:数据科学家用户进入笔记，添加SQL类型的段落，并设置好执行的目标连接，然后写好SQL语句，运行段落5:数据科学家用户设定笔记的执行计划数据科学中有很多个“笔记”（N），每个“笔记”相互单独，每个“笔记”包含多个“段落”（P），每个“笔记”支持:增删改查
重命
全部执行全部停止
设置执行计划，由S统一调度
用户设定选择整个“笔记”为一个事务，还是一个“段落”作为一个事务
用户设定“笔记”可用的连接列表，当前用户可添加的连接必须是拥有RW权限的连接
笔记的状态为：创建、删除、编辑。
段落的状态为：新建、上传文件新建、设置、打开、删除。
运行环境设置的状态为：添加、授权、取消授权、删除、运行时设置。
执行的状态为：测试、提交、结果预览、日志、全部、计划。
任务管理的状态为：执行计划、执行队列。
数据准备作为大数据应用的基石，任何行业的数据分析都必须在数据准备这做足功夫，才能让数据模型、数据应用的价值得到更好体现，也是衡石持久攻坚的板块。 |
发表于 2024-3-7 09:23:19
