从数据仓库到数据视图

作者： Alison Shu

作为亿贝数据平台的技术支持团队，我们定期会和业务部门交流，了解他们对数据平台的使用和期望。这一次，我们接触了业务拓展团队。他们需要根据亿贝集市的品类销售情况及中国卖家的渗透率，部署各省的人手。他们对数据平台和工具的了解和使用仅限于MS Excel。由于资源有限，他们期望一个快速的解决方案，一次部署不用维护。相应的他们的需求也非常清晰，并且一定期限内保持不变。

 

作为亿贝数据分析平台推广活动之一，我们数据支持团队根据以上的用户需求制作了演示产品。完整步骤呈现如下：

 

一、选择合适的数据仓库

亿贝有各种数据仓库支持不同的应用场景。结合业务需求，判断是否满足以下一个或几个应用场景，我们决定选择Teradata数据仓库。

 

数据仓库不同的的业务场景：

§  OLAP (Online Transaction Processing)应用

§  储存限制级数据，比如用户人个身份信息

§  数据容错性高

§  支持商业智能报告或分析应用

§  读写操作密集度不同，比如侧重写，或者侧重读

§  内存或缓存中储存数据

§  支付多维度立方体的切片和切块

 

市场上企业级的数据平台及基本特性：

·        Mongo DB： NoSQL, 支持分布式数据存储

·        Couchbase：NoSQL, 缓存中储存数据，支持高性能读写

·        Hadoop：NoSQL，开源，支持分布式数据存储、计算的大数据应用平台

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