智能商业分析 Quick BI
瓴羊智能商业分析 Quick BI 是阿里云用户臻选的数据可视化工具,大幅提升数据分析和报表开发效率,一站式满足企业各种场景的数据分析和决策的诉求。
近日,Quick BI 在中国信息通信研究院(信通院)的“可信大数据”商务智能分析BI工具基础能力评测中获得了高度评价。2024-01-12Quick BI 助力山东高速集团成功举办数字化应用场景创新大赛为推动集团数字化转型、提升信息化水平,山东高速集团近日举办了一场以数字化应用场景创新为主题的大赛。这场大赛得到了阿里云智能...
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AnalyticDB MySQL湖仓版的用户运营分析实践
本方案只需一个湖仓版实例就能完成“数据入湖+作业开发+在线分析”的一站式用户运营数据分析,提供更高效的数据处理方案与更低的数据存储成本。
方案介绍AnalyticDB MySQL湖仓版的用户运营分析实践本架构将Kafka数据实时同步到云原生数据仓库AnalyticDB MySQL湖仓版,在AnalyticDB MySQL湖仓版中进行数据清洗、库分表、与云数据库RDS MySQL同步到AnalyticDB MySQL湖仓版的用户维度进行多关联聚合分析。最终在Quick BI呈现可视化的用户运营分析看板。解决问题:...
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新版产品集合页
基于丰富的产品,将计算、存储、网络、数据库、大数据、人工智能等最新产品技术与场景深度融合,为开发者打造稳定可靠的云基础设施以及云原生的开发环境。
智能商业分析 Quick BI免费试用无缝对接各类云上数据库和自建数据库,大幅提升数据分析报表开发效率。智能用户增长 Quick Audience以消费者为核心,通过丰富的用户洞察模型和便捷的策略配置,完成消费者多维洞察分析和多渠道触达。数据开发与服务大数据开发治理平台 DataWorks免费试用DataWorks 基于 MaxCompute/EMR/MC-...
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E-MapReduce Serverless StarRocks 版
E-MapReduce Serverless StarRocks版简称EMR StarRocks,是阿里云提供的全托管服务,内核100%兼容StarRocks,性能比传统OLAP引擎提升3-10倍,助力企业高效构建湖仓分析、高并发查询及实时分析等大数据应用。
运维简单,兼容 MySQL 协议,可对接各类 BI 分析工具.兼容 MySQL 协议.实时计算 Flink 版.OLAP 通用分析场景.OLAP 通用分析.近年来,湖仓融合架构被越来越多的企业所采用,但是构建湖仓融合架构也有很多问题。第一,如何统一湖仓的元数据和建表语句,让用户获得一个统一的数据目录和结构;第二,如何完善湖仓的实时能力,...
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阿里云数据库快速搭建疫情分析系统最佳实践
疫情态势分析和防控任务迫在眉睫,如果快速搭建高效的疫情态势分析系统是众多部门和单位的难题,阿里云polardb for PG+Ganos解决方案可在极短时间内完成分析系统搭建,有效助力疫情防。 方案优势: 1、性能优越:Ganos作为自研的时空数据库引擎,相比postgis性能更优秀。 2、安全稳定:故障自动切换自愈,资源隔离,多副本存储。 3、简单易用:开箱即用,兼容postgresql,打通quickbi快速搭建数据分析展示。 4、功能强大:相比postgis在时空模型上做了较多扩充,支持几何模型,栅格模型,网络模型,时空轨迹模型,点云模型,拓扑网络模型。
文档版本:20210725 32 阿里云数据库快速搭建疫情分析系统最佳实践 QuickBI 步骤5 新建控件,创建“最近两天确诊人数”表单。文档版本:20210725 33 阿里云数据库快速搭建疫情分析系统最佳实践 QuickBI 步骤6 构造最近两天确诊人数。delete from sick_cases where cases in(999,998);insert into sick_cases(wkb_geometry...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,访问控制,云数据库PolarDB,Quick BI
利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
利用交互式<em>分析</em>(Hologres)进行数据查询
场景描述:随着收集数据的方式不断丰富,企业信息化 程度越来越高,企业掌握的数据量呈TB、 PB或EB级别增长。同时,数据中台的快 速推进,使数据应用主要为数据支撑、用户 画像、实时圈人及广告精准投放等核心业务 服务。高可靠和低延时地数据服务成为企业 数字化转型的关键。 Hologres致力于低成本和高性能地大规模 计算型存储和强大的查询能力,为您提供海 量数据的实时数据仓库解决方案和实时交 互式查询服务。 解决问题 1.加速查询MaxCompute数据 2.快速搭建实时数据仓库 3.无缝对接主流BI工具 产品列表 MaxCompute Hologres 实时计算Flink 专有网络VPC DataWorks DataV
基于交互式分析工具进行数据查询最佳实践 业务架构 场景描述 随着收集数据的方式不断丰富,企业信息化程度越来越高,企业掌握的数据量呈TB、PB或EB级别增长。同时,数 据中台的快速推进,使数据应用主要为数据支撑、用户画 像、实时圈人及广告精准投放等核心业务服务。高可靠和 低延时地数据服务成为企业数字化转型的关键。...
来自: 最佳实践 | 相关产品:大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,Hologres,云速搭CADT
云原生数据湖分析DLA
阿里云云原生数据湖分析是新一代大数据解决方案,采取计算与存储完全分离的架构,支持对象存储(OSS)、RDS(MySQL等)、NoSQL(MongoDB等)数据源的消息实时归档建仓,提供Presto和Spark引擎,满足在线交互式查询、流处理、批处理、机器学习等诉求。内置大量优化+弹性,比开源自建集群最高降低50%+的成本,最快可1分钟级拉起300个计算节点,快速满足业务资源要求。
进行数据ETL,入湖建仓.Serverless Presto 提供内置cache,时弹性、分区投影,帮助用户快速搭建BI报表.云数据库RDS MySQL版.对象存储OSS.推荐搭配产品.云原生数据湖分析架构.采用云原生架构,大幅降低运维工作量.该场景需要对多种类型的数据源进行联合查询和实时分析,传统方案过程繁琐费时。云原生数据湖提供提供多种...
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企业标准版数据分析解决方案
企业标准版数据分析解决方案通过实时数仓+离线数仓的组合方案,实现多源数据采集、集成、计算和展现,满足客户不同维度、不同查询时效性的要求,解决企业客户普遍会遇到的数据分析瓶颈,帮助业务决策,提升销售转化。
基于 MaxCompute 的大数据 BI 分析.实时计算 Flink版.实时数仓 Hologres.通过“实时数仓+离线数仓”的组合方案,实现多源数据采集、集成、计算和展现,满足客户不同维度、不同查询时效性的要求,解决企业客户普遍会遇到的数据分析瓶颈,帮助业务决策、提升销售转化.企业标准版数据分析解决方案.支持多终端、多数据源、多...
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基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据<em>分析</em>
在互联网、游戏行业中,常常需要对用户行为日志进行分析,通过数据挖掘,来更好地支持业务运营,比如用户轨迹,热力图,登录行为分析,实时业务大屏等。当业务数据量达到千亿规模时,常常导致分析不实时,平均响应时间长达10分钟,影响业务的正常运营和发展。 本实践介绍如何快速收集海量用户行为数据,实现秒级响应的实时用户行为分析,并通过实时流计算Flink/Blink、云数据库ClickHouse等技术进行深入挖掘和分析,得到用户特征和画像,实现个性化系统推荐服务。 通过云数据库ClickHouse替换原有Presto数仓,对比开源Presto性能提升20倍。 利用云数据库ClickHouse极致分析性能,千亿级数据分析从10分钟缩短到30秒。 云数据库ClickHouse批量写入效率高,支持业务高峰每小时230亿的用户数据写入。 云数据库ClickHouse开箱即用,免运维,全球多Region部署,快速支持新游戏开服。 Flink+ClickHouse+QuickBI
结构说明:步骤2 创建分布式,分布式本身并不存储数据,它基于本地里面的数据,提供一个 布式访问数据的框架,比如这里的分布式 d_user_behavior_uv,它基于本地 user_behavior_uv_local,选择 Distrubted引擎,它后面的参数,依次是集群名、库 名、表名、数据分配方式。说明:创建分布式的 SQL语句,...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,弹性公网IP,实时计算,Quick BI,消息队列 Kafka 版,云数据库 ClickHouse
游戏数据运营融合分析
游戏数据运营融合<em>分析</em>
场景描述 1.游戏行业有结构化和非结构化数据融合分 析需求的客户。 2.游戏行业有数据实时分析需求的客户,无法 接受T+1延迟。 3.对数据成本有一定诉求的客户,希望物尽其 用尽量优化成本。 4.其他行业有类似需求的客户。 方案优势/解决问题 1.秒级实时分析:依托ADB计算密集型实例, 秒级监控DAU等数据,为广告投放效果提 供有力的在线决策支撑。 2.高效数据融合分析:打通结构化和非结构化 数据,支撑产品体验分析;广告买量投放效 果实时(分钟级)分析,渠道的评估更准确。 3.低成本:DLA融合冷数据分析+ADB存储密 集型温数据分析+ADB计算密集型热数据分 析,在满足各种分析场景需求的同时,有效 地降低的客户的总体使用成本。 4.学习成本低:DLA和ADB兼容标准SQL语 法,无需额外学习其他技术。 产品列表 专有网络VPC、负载均衡SLB、NAT网关、弹性公网IP 云服务器ECS、日志服务SLS、对象存储OSS 数据库RDSMySQL、数据传输服务DTS、数据管理DMS 分析型数据库MySQL版ADS 数据湖分析DLA、QuickBI
游戏厂商对于渠道、用户和游戏表现的评估需要更加细化和 准确的数据的要求,希望利用优秀的数据分析工具来帮助团队更全面的分析市场和用 户的趋势,同时玩家的游戏行为和喜好也在慢慢变化,如何能够及时发现这些变化并 针对性地调整产品和游戏设计也是非常重要的,因此提出了如下业务要求:提供全面的游戏运营指标分析功能...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,云原生数据仓库AnalyticDB My,数据湖分析,Quick BI
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL数据仓库
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版(简称AnalyticDB)是融合数据库、大数据技术于一体的云原生企业级数据仓库平台。云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版支持数据实时写入和同步更新、实时计算和实时服务,可用于构建企业级报表系统、数据仓库和数据服务引擎。
通用:BI报表分析加速.与多种BI工具高度兼容,开箱即用.更多应用场景请查看.最佳实践和社区文章.查看更多商品.支持按小时设置计算资源弹性扩容规则,解决计算资源峰谷需求问题,降低计算资源成本.白天工作高峰期,准时弹出计算资源,让业务查询更快,提高应用体验.白天查询业务高峰.晚上ETL高峰期,准时弹出计算资源,让ETL...
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云原生大数据计算服务MaxCompute
阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute是面向分析的企业级云数仓,作为一体化大数据智能计算平台ODPS的大规模批量计算引擎,MaxCompute以 Serverless 架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务,使您经济高效的分析处理海量数据,进行敏捷的业务洞察。
MaxCompute&帆软联合发布企业级BI分析解决方案.MaxCompute企业级安全新能力重磅发布.阿里云 MaxCompute 2023-5~8 月刊.阿里云 MaxCompute 2023-1~4 月刊.阿里云 MaxCompute 2022-12 月刊.阿里云 MaxCompute 2022-10~11 月刊.阿里云 MaxCompute 2022-9 月刊.阿里云 MaxCompute 2022-8 月刊.阿里云 MaxCompute 2022-7 月刊....
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阿里云最佳实践离线大数据workshop
阿里云最佳实践离线大数据workshop
本最佳实践,首先搭建一个简化的电商 demo 系统,然后为此 demo 系统构建一套离 线大数据分析系统。 实践目标 1. 学习搭建一个离线大数据分析系统,学习从数据采集到数据存储和业务分析的业 务流程。 2. 整个离线大数据分析系统全部基于阿里云产品进行搭建,学习掌运用各个服务组 件及各个组件之间如何联动。 背景知识要求 熟练掌握 SQL 语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
详见:https://www.aliyun.com/product/bigdata/ide  QuickBI:数据可视化分析平台,阿里云上客户都在用的BI产品——无缝对接各 类云上数据库和自建数据库,大幅提升数据分析报表开发效率,0代码鼠标拖拽 式操作交互,让业务人员也能轻松实现海量数据可视化分析。详见:https://www.aliyun.com/product/bigdata/bi 文档...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,日志服务(SLS),大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,数据总线,Quick BI,云速搭
金融智能数仓解决方案
金融智能数仓解决方案是阿里云自研高性能、海量可扩展数据仓库服务、兼容部分 Oracle/Teradata 语法生态,大量应用于阿里巴巴集团内部电商,物流,文娱,广告等业务部门,服务于阿里云的金融、政企、互联网等各行业用户,支持快速构建新一代云化数据仓库服务。
兼容 Greenplum/PostgreSQL 数据库产品生态,可集成数据智能与构建 Dataphin、数据管理 DMS、数据传输 DTS、数据报表 QuikBI 等云产品,同时支持第三方数据开发管理、ETL、BI 报表工具,满足用户多种业务需求.结合阿里巴巴多年内部应用和数据库的迁移经验,自主研发的应用和数据迁移评估工具 ADAM,能帮助用户最大限度...
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实时数仓Hologres
Hologres(原交互式分析)是一站式实时数据仓库引擎,支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析,支持标准SQL(兼容PostgreSQL协议),支持PB级数据多维分析(OLAP)与自助分析(Ad Hoc),支持高并发低延迟的在线数据服务(Serving),与MaxCompute、Flink、DataWorks深度融合,提供离在线一体化全栈数仓解决方案。
大数据团队通过阿里云大数据服务MaxCompute来对餐厅或零售店的进、销、存等数据进行H+1/T+1统计,并利用交互式分析Hologres满足对百亿级离线数据进行高并发、秒级的分析处理,提供近80多种不同类型的报表,包括:营业、订单、菜品、会员等报表,为店铺发展提供多维度分析透视和业务探索.二维火大数据负责人 芦丁:.我们基于...
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大数据workshop
大数据workshop
大数据workshop
BI分 ,整个过程中使用到通过 VPC、ECS、RDS、Flink、DataHub、DTS、Hologres、QuickBI和 DataV等资源,本章通过 CADT工具部署资源。本实例架构图:文档版本:20210628(发布日期)9 阿里云最佳实践大数据 WorkShop 最佳实践项目实践(注:CADT暂不支持创建实时计算 Flink集群,下一章节将通过页面创建)需要注意:使用 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
金融专属大数据workshop
金融专属大数据workshop
实践目标 学习搭建一个实时数据仓库,掌握数据采集、存储、计算、输出、展示等整个业务流程。 整个实时数据仓库系统全部基于阿里云产品进行架构搭建,用户可以掌握并学会运用各个服务组件及各个组件之间如何联动。 理解阿里云原生实时离线一体数仓解决方案架构以及掌握交付落地的实践使用方法。 前置知识要求 熟练掌握SQL语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
MaxCompute 交互式分析(Hologres)是为大数据设计的实时交互式 分析产品,它与MaxCompute无缝打通,支持数据实时写入,支持PB级数据进 行高并发、低延时的分析处理,兼容PostgreSQL协议,可以使用您最熟悉的BI 工具对海量数据进行自助的多维分析透视和业务探索,同时也支持超高QPS点查 能 力,满 足 数 仓 、服 务 一...
来自: 最佳实践 | 相关产品:块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
在线教育流量洪峰
在线教育流量洪峰
1. 通过Tair缓存的性能增强型解决高并发读的性能问题,通过持久内存型解决大并发写性能及数据可靠性问题。 2. PolarDB作为主数据库保存业务的交易数据,通过弹性能力和并发SQL解决性能瓶颈。 3. ADB+QuickBI提供的数据仓库方案通过分时弹性能力和实时业务展现能力。
Cloud Serving Benchmark(YCSB)是开源压测工具,本最佳实践将使用该 压测 Tair数据库。YCSB的 github地址:https://github.com/brianfrankcooper/YCSB 步骤1 下载 YCSB源码。在测试 ecs(redis-client)上安装 git。yum-y install git git clone https://github.com/brianfrankcooper/YCSB.git 可以在本最佳实践 GIT...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库 Redis 版,云数据库PolarDB,云原生数据仓库AnalyticDB My,Quick BI
云Clickhouse冷热数据分层存储
云Clickhouse冷热数据分层存储
基于云ClickHouse可以给电商、游戏、互联网以及其他行业提供高性能、高稳定性、低维护成本、高性价比的实时数据分析、精准营销、业务运营、业务分析、业务预警、业务营销、数仓加速等场景化方案,本实践会向客户提供数据库低维护成本、数据库链路构建、冷热分层存储、快熟分析等操作实践。 解决问题 1. 维护成本低不用建设维护体系,稳定性高,数据倾斜自动均衡。 2. 完善的数据同步链路,可以平滑将业务库、大数据、日志服务的数据同步到Clickhouse,降低研发成本。 3. 平滑升级版本,业务中断小。 冷热分层后透明读取,帮客户节约整体数据存储成本。
云 ClickHouse冷热数据分层存储最佳实践 技术架构 场景描述 基于云 ClickHouse可以给电商、游戏、互联网以及其他行业提供高性能、高稳定 性、低维护成本、高性价比的实时数据 、精准营销、业务运营、业务分析、业 务预警、业务营销、数仓加速等场景化方 案,本实践会向客户提供数据库低维护成 本、数据库链路构建、冷热...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库RDS MySQL 版,数据传输,日志服务(SLS),云数据库 ClickHouse
基于Flink的资讯场景实时数仓
基于Flink的资讯场景实时数仓
场景描述 本实践针对资讯聚合类业务场景,Step by Step介绍 如何搭建实时数仓。 解决问题 1.如何搭建实时数仓。 2.通过实时计算Flink实现实时ETL和数据流。 3.通过实时计算Flink实现实时数据分析。 4.通过实时计算Flink实现事件触发。 产品列表 实时计算 专有网络VPC 云数据库RDSMySQL版 分析型数据库MySQL版 消息队列Kafka 对象存储OSS NAT网关 DataV数据可视化
另一部分需要将数据写入 OLAP系统,经过多维 给业务方使用。5.数据挖掘:从历史中预测未来一直是人类的梦想,对公司来说,能对未来趋势作出 正确的判断才能基业长青。机器学习就是通过历史数据对未来进行预测的一种手 段,可以使数据发挥最大的作用。6.业务系统:经过处理的数据,可直接服务于相关业务方,如运营、决策...
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