数据整合与BI：Trinity平台助力大数据分析

"大数据业务--数据仓库与数据挖掘.pdf" 本文主要探讨了大数据业务中的关键组成部分——数据仓库与数据挖掘，并强调了商业智能（BI）应用中数据整合的重要性。商业智能系统的核心是数据整合，无论是通过Master Data Management（MDM）、Online Analytical Processing（OLAP）、Data Mining，还是数据仓库（Data Warehouse）、数据集市（DataMart）或Hadoop，数据整合都是确保系统有效运行的基础。数据整合通常涉及ETL（Extract, Transform, Load）过程，对于大型或复杂的BI项目，一个灵活的数据整合平台是必要的，以应对系统扩展和快速变化的需求。 文章介绍了名为Trinity的全方位数据整合平台，它具有以下特点： 1. 易学易用：提供直观的图形用户界面（GUI）和全面的功能模块，降低了开发难度和成本，从而加快系统导入和变更的速度。 2. 高弹性扩展：通过内置插件组件支持定制开发，允许用户根据需求使用Java、C++等语言扩展系统功能，以适应快速变化的业务需求。 3. 工作排程管理整合：Trinity拥有创新的分布式架构，内置工作排程管理系统，能够方便地设计和管理复杂的数据整合流程，覆盖从源数据到最终报表的整个作业流程。 4. 关系数据库与Hadoop的无缝连接：Trinity支持快速导入大数据分析应用，解决了企业在使用Hadoop进行大数据分析时面临的工具和软件成熟度问题，有助于企业加速大数据项目的实施。 数据仓库和数据挖掘在大数据业务中扮演着至关重要的角色，而高效的数据整合平台如Trinity则为商业智能提供了强大的支撑，使得企业能够更好地利用数据进行决策和优化业务运营。通过这样的平台，企业可以更有效地整合、管理和分析数据，从而实现大数据的商业价值。