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上期的文章《大数据环境下的多维分析技术-动态立方体(Dynamic Cubes)的性能调优(一)》让大家了解到,在大数据环境下,IBM Cognos的Dynamic Cubes可以实现TB级的多维分析功能,文章探讨了影响Dynamic Cubes性能的因素,还介绍了Dynamic Cubes性能调优的一些手段;文章《大数据环境下的多维分析技术-动态立方体(Dynamic Cubes)的性能调优(二)》则告诉我们如何通过Dynamic Query Analyzer工具来对动态立方体的查询性能进行评估并得到优化建议。本期文章我们来看看动态立方体如何进行内存内部聚合的性能调优。
Cognos Analysis Studio是Cognos用于数据多维分析和探查的基于Web的工具。我们可以在交互式的环境中通过拖放的方式浏览、分析以及比较维度数据,以查找业务问题的答案。
在大数据环境下,IBM Cognos的Dynamic Cubes可以实现TB级的多维分析功能,文章探讨了影响Dynamic Cubes性能的因素,还介绍了Dynamic Cubes性能调优的一些手段。其中提到了可以通过下文简称DQA工具来对动态立方体的查询性能进行评估并得到优化建议。那这个DQA工具到底是个什么东西,本期文章为大家一一解密。
在报表的制作中,我们常常需要通过地图来展现和地域相关的数据。Cognos的用户除了可以通过RAVE框架定制个性化的地图可视化图之外,还可以使用一个叫做maps的数据容器来快速实现基于地图的数据展示。
在 上一篇文章中,您学习了如何在 Cognos中可视化简单的数据挖掘结果。在本文中,您将学习一些高级技巧,例如使用 Cognos 从数据挖掘模型中下钻和提取结构化信息。使用本文的业务场景和实例,理解偏差检测所需的挖掘任务,即识别异常数据记录。学习如何使用 IBM InfoSphere™ Warehouse 数据挖掘发现这些记录,并创建交互式报告。
数据挖掘为从大量数据中提取出有用的信息提供先进的分析技术。本系列的文章谈到了将 InfoSphere Warehouse 数据挖掘与 IBM Cognos报告相结合的总体架构和商业机遇。这种集成使公司中的不同人员可以利用数据挖掘的结果。本系列的第 1 篇文章介绍基本的集成架构,并提供一个简短的技术案例研究,使您基本了解如何完成这种集成。
随着商业智能系统的深入应用,分析系统的数据量呈指数级增长,原有依赖硬盘IO处理性能(包括传统数据库、多维立方体文件)的多维分析技术遭遇到性能瓶颈。与此同时,随着服务器内存价格的下降,一种新的基于内存的OLAP技术架构出现了。
据国际领先的分析机构(Forrester Research)估算,在使用业务分析的所有用户中,80%的业务分析应用将会是业务人员自助完成的,而剩下20%分析应用由专业的数据分析师完成。大家都知道,这80%的业务人员都基本不懂IT的,所以他们的使用体验很大程度决定了他们对业务分析系统的评价口碑。
Cognos审计日志是对系统事件、用户行为的详细记录。我们可以使用审计日志回答“谁在什么时候对某个组件做了什么操作”的问题。Cognos可以将审计信息记录到不同的介质中,最常用的两种记录介质是文件系统和审计数据库。
Cognos Analytics 11 在用户体验上做了很大的提升。与老版本中规中矩的企业软件设计风格不同,新门户简洁、清新、易于上手,连非IT人员都能轻松掌握。现在就让我们一起来体验一下全新的Cognos Analytics!
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