1、大數(shù)據(jù)自助式分析處理方案第1頁議程大數(shù)據(jù)處理方案大數(shù)據(jù)一些疑問大數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)處理自助式分析方案第2頁Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms , 全球權(quán)威評定機構(gòu)Gartner連續(xù)幾年把微軟評為BI方案實施能力第一廠商 Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms , Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms , 第3頁大數(shù)據(jù)處理方案-大數(shù)據(jù)一些疑問怎么從大數(shù)據(jù)得到價值？

2、你想從大數(shù)據(jù)里得到什么？多大數(shù)據(jù)才是大數(shù)據(jù)？第4頁大數(shù)據(jù)企業(yè)品牌騰飛“腎上腺素”Cheap Storage5.5 Billion Subscribers WW (70+% of population)設(shè)備爆炸Social Networks2 Billion Connected People 社交網(wǎng)絡(luò)Ubiquitous ConnectionWeb Traffic up from130 Exabyte (10 E18) in to 1.6 ZettaByte (10 E21) in 無處不在連接Sensor Networks10 Billion Connected Sensors傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)復(fù)

3、雜度：多元性和速度TerabytesGigabytesMegabytesPetabytesBig DataWeb 2.0Web 2.0ERP/CRM付款薪資貨存聯(lián)絡(luò)人訂單跟蹤銷售管道Web 日志數(shù)字市場搜索市場網(wǎng)上推薦廣告移動協(xié)作電子商務(wù)網(wǎng)頁點擊流Wikis/博客傳感器/RFID/設(shè)備社交網(wǎng)絡(luò)音頻/視頻日志文件空間 & GPS 坐標(biāo)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集市電子政務(wù)氣候文本/圖像Web 日志數(shù)字市場搜索市場網(wǎng)上推薦協(xié)作電子商務(wù)數(shù)據(jù)獲取主要趨勢, 哪些是大數(shù)據(jù)第5頁你想從大數(shù)據(jù)里得到什么？一系列新問題社交網(wǎng)絡(luò)和互聯(lián)網(wǎng)分析我品牌或產(chǎn)品情緒實時數(shù)據(jù)源怎樣優(yōu)化我車隊運行 (基于天氣和交通趨勢）高級分析功效怎樣更加好

4、預(yù)測未來結(jié)果？第6頁端到端大數(shù)據(jù)生命周期Data Upload ServiceStreamInsightSQL Server增強可視化10101Mud PulseRotationTemperatureAzureEquipmentOperationsMaintenanceWindowsHQLDedicatedHadoop ClusterColdStreamHDFSData NodeHDFSData NodeHDFSData NodeHDFSData NodeHDFSData NodeHDFSData NodeHDFSData NodeHDFSData NodeHDFSHotStreamE=MC2

5、HQLLearnedLimitsSQL戰(zhàn)略/趨勢分析存放 & 管理洞察價值操作/實時分析第7頁微軟大數(shù)據(jù)平臺總體架構(gòu)Fast LoadSource SystemsHistorical Data(Beyond Active Window)Summarize & LoadBig Data Sources (Raw, Unstructured)Alerts, NotificationsData & Compute Intensive AppERPCRMLOBAPPSIntegrate/EnrichSQL Server StreamInsightETL with SSIS, DQS, MDSHDIns

6、ight on Windows AzureHDInsight on Windows ServerSQL Server FTDW Data MartsSQL Server Reporting ServicesSQL Server Analysis ServerBusiness InsightsInteractive ReportsPerformance ScorecardsCrawlersBotsDevicesSensorsSQL Server Parallel Data Warehouse$ What We Sell $Azure Market PlaceSummarize & Load vi

7、a PDW Hadoop ConnectorHortonworks or Cloudera Hadoop第8頁微軟大數(shù)據(jù)產(chǎn)品洞察力 INSIGHTS數(shù)據(jù)管理 DATA MANAGEMENT豐富數(shù)據(jù) DATA ENRICHMENTPowerPivotPower ViewHadoop on Windows第9頁Hadoop = Big Data?第10頁HADOOP 集成Non-RelationalHadoop-based distribution on premisesHadoop-based service in the cloud企業(yè)級安全，高可靠性，管理與微軟商業(yè)智能工具無縫集成SQL S

8、erver 數(shù)據(jù)平臺一部分在Windows Azure上幾分鐘內(nèi)完成布署第11頁SQL Server Parallel Data Warehouse軟硬件整合優(yōu)化并行數(shù)據(jù)倉庫 從TB到PB 高可擴展性平臺使用MPP架構(gòu)實現(xiàn)卓越可擴展性硬件廠商選擇經(jīng)過使用遵照行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)硬件降低成本與Microsoft 商業(yè)智能工具深度集成充分利用最新軟件技術(shù) Windows Server Storage SpacesWindows Server Hyper-VSQL Server xVelocity 列存放第12頁SQL Server Parallel Data Warehouse 為大數(shù)據(jù)而建新一代性能和規(guī)模洞

9、察任意大小數(shù)據(jù)最優(yōu)化軟硬件價值第13頁開放和靈活與Apache Hadoop 100%兼容工具由豐富合作搭檔生態(tài)系統(tǒng)提供與小區(qū)緊密合作Accelerating the delivery of Hadoop for WindowsHadoop for Windows JavaScript librariesHive ODBC driversThe Apache Software Foundation第14頁當(dāng)前大數(shù)據(jù)分析挑戰(zhàn)：大量新技術(shù)需要學(xué)習(xí)掌握、周期長、見效遲緩數(shù)據(jù)倉庫學(xué)習(xí)MapReduce需要IT人員提前手動將數(shù)據(jù)從HDFS導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫或集市，才可進(jìn)行分析HDFS (Hadoop)HDFS

10、 (Hadoop)第15頁DatabaseHDFS (Hadoop)SQL Server PDW Powered by PolyBasePolyBase： 數(shù)據(jù)處理突破性技術(shù)SQL 統(tǒng)一查詢，結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)查詢關(guān)聯(lián)Hadoop表和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫表采取標(biāo)準(zhǔn)SQL語言Select, From Where沿用現(xiàn)有SQL 技能無需IT人員介入節(jié)約時間和成本分析多樣 數(shù)據(jù)類型第16頁企業(yè)數(shù)據(jù)及商業(yè)智能平臺進(jìn)化-當(dāng)前結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源ODS數(shù)據(jù)集市多維度存放分析應(yīng)用其它存儲使用DW第17頁企業(yè)數(shù)據(jù)及商業(yè)智能平臺進(jìn)化-未來大數(shù)據(jù)存放結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市多維度

11、存放數(shù)據(jù)服務(wù)分析應(yīng)用其它存儲服務(wù)使用第18頁高度可視化-數(shù)據(jù)民主化基礎(chǔ)靈敏、精準(zhǔn)業(yè)務(wù)決議面向中高層領(lǐng)導(dǎo)-管理駕駛艙面向一線經(jīng)營分析-大數(shù)據(jù)自助平臺提供面向不一樣層面用戶處理方案第19頁分析基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化是一門藝術(shù)向?qū)?提升分析效率圖表, KPIs, 波形圖, 儀表與數(shù)據(jù)地圖可視化 面向業(yè)務(wù)人員運行報表與自定制報表工具公布、權(quán)限管理；數(shù)據(jù)驅(qū)動KPI報警與報表內(nèi)容訂閱組件庫，團(tuán)體組員分享自定制報(圖)表與可重用數(shù)據(jù)集合豐富多樣圖表類型，連接全部類型數(shù)據(jù)源第20頁1.面向中高層領(lǐng)導(dǎo)-管理駕駛艙 領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙是一個為高層管理層提供“一站式”（One-Stop）決議支持管理信息中心系統(tǒng)。它以駕

12、駛艙形式，經(jīng)過各種常見圖表（速度表、音量柱、預(yù)警雷達(dá)、雷達(dá)球）形象標(biāo)示企業(yè)運行關(guān)鍵指標(biāo)（KPI），直觀監(jiān)測企業(yè)運行情況，并能夠?qū)Ξ惓ｊP(guān)鍵指標(biāo)預(yù)警，和挖掘分析。 它能將企業(yè)管理決議提升到一個新高度。最大化地發(fā)揮高層經(jīng)理了解、領(lǐng)導(dǎo)和控制企業(yè)業(yè)務(wù)管理室（即駕駛艙）第21頁用戶定義報表導(dǎo)航路徑What-If 分析地理數(shù)據(jù)圖層動畫數(shù)據(jù)展現(xiàn)易于開發(fā)交互式, 上下文關(guān)聯(lián)報表，內(nèi)存數(shù)據(jù)引擎高速處理上億Excel表單統(tǒng)計關(guān)聯(lián)其它Excel表單數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分解2.面向普通員工-大數(shù)據(jù)自助式分析平臺第22頁DEMO1- Excel BI分析增強能力透視表、透視圖、切片器、跨維度鉆取第23頁DEMO2-Excel 新增能

13、力Power View自助分析聯(lián)動、動態(tài)展現(xiàn)、0代碼GIS、業(yè)務(wù)人員與IT人員新溝通方式第24頁DEMO3-EXCEL 新增能力PowerMap 3D GIS自助分析第25頁DEMO4-微軟PowerBI現(xiàn)實應(yīng)用案例（微博與電影票房） 第26頁DEMO5-微軟PowerBI現(xiàn)實應(yīng)用案例（星巴克機場選址開店） 第27頁自助式BI案例- XX移動、XX聯(lián)通成功案例背景：客戶原有BI系統(tǒng)基于Cognos，后臺數(shù)據(jù)庫Oracle，不過業(yè)務(wù)人員學(xué)習(xí)困難，使用不易，推廣工作困難重重。領(lǐng)導(dǎo)使用界面不夠友好，造成決議遲緩。當(dāng)有新需求時，重新布署需要很長周期。現(xiàn)在：經(jīng)過開啟新一輪BI前端工具選型，經(jīng)過對各個BI廠商POC結(jié)果對比，微軟成功