冷热分层
更多介绍请参见 结构化大数据分析平台设计、面向海量数据的极致成本优化-云HBase的一体化冷热分离 和 云上如何做冷热数据分离。冷热数据 数据按照实际访问的频率可以分为热数据、温数据和冷数据。其中冷数据的数据量较大，很少被访问，甚至...
连接PostgreSQL实例
Smartbi RDS PostgreSQL支持接入 Smartbi，在Smartbi中对数据进行分析处理，满足您在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI 智能分析等大数据分析需求。下文以 Smartbi V10.5 版本为例，介绍如何连接RDS PostgreSQL...
读写Elasticsearch数据
云原生数据湖分析DLA（Data Lake Analytics）中支持接入Elasticsearch，通过标准SQL语句读取Elasticsearch中的数据，从而实现Elasticsearch中的数据与其他数据源的数据联合查询等业务需求。本文档主要介绍了DLA读写Elasticsearch数据的操作...
MaxCompute账单用量明细分析
背景信息 MaxCompute是一款大数据分析平台，其计算资源的计费方式分为包年包月和按量付费两种。MaxCompute每天以项目为维度进行计费，账单会在第二天06:00前生成。更多MaxCompute计量计费信息，请参见 计费项与计费方式概述。MaxCompute会...
数据分析作业
MaxCompute是适用于数据分析场景的企业级SaaS模式云数据仓库，支持在多种工具上使用MaxCompute运行大数据计算分析作业。如果您需要进行简单的查询等数据分析作业，推荐您使用SQL查询或DataWorks的临时查询等工具，高效便捷地完成数据分析...
OSS Foreign Table功能概览
与OSS External Table的对比 OSS Foreign Table在性能、功能以及稳定性上都优于OSS External Table，具体信息如下：功能 OSS Foreign Table OSS External Table 导入OSS数据或导出数据到OSS 支持 支持 OSS数据分析（大数据量场景）大数据量...
概述
背景信息 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。分析师：需要进行业务分析、且对技术能力要求不高的业务人员。分析师通过创建仪表板、电子表格等...
基于MaxCompute进行大数据BI分析
本实践以电商行业为例，通过MaxCompute、DataWorks对业务数据和日志数据进行ETL处理，并同步至分析型数据库MySQL（AnalyticDB MySQL）进行实时分析，再通过Quick BI进行可视化展示。背景信息 MaxCompute：用于进行大规模数据计算，详情请...
MaxFrame概述
处理数据量大、处理逻辑复杂，需要基于MaxCompute海量数据及弹性计算资源、MaxFrame分布式能力进行大规模数据分析、处理及数据挖掘，提高开发效率。面向Data+AI开发，需要依赖第三方或自定义镜像完成数据开发、模型开发等整体流程。支持的...
添加钉钉账号为组织用户
背景信息 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。分析师：需要进行业务分析、且对技术能力要求不高的业务人员。分析师通过创建仪表板、电子表格等...
添加飞书账号为组织用户
背景信息 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。分析师：需要进行业务分析、且对技术能力要求不高的业务人员。分析师通过创建仪表板、电子表格等...
快速入门
产品使用 Elasticsearch Elasticsearch作为实时分布式搜索和分析引擎，可以快速地、近乎于准实时地存储、查询和分析超大数据集，可以快速构建日志分析、异常监控、企业搜索和大数据分析等各业务应用。Elasticsearch快速入门 Logstash ...
基本概念
组织用户 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。开发者可以连接数据源、创建数据集等操作。分析师：需要进行业务分析、且技术能力要求不高的业务...
添加RAM用户为组织用户
背景信息 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。分析师：需要进行业务分析、且对技术能力要求不高的业务人员。分析师通过创建仪表板、电子表格等...
添加阿里云账号为组织用户
背景信息 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。分析师：需要进行业务分析、且对技术能力要求不高的业务人员。分析师通过创建仪表板、电子表格等...
基于混合负载的查询优化
传统数仓方案，通过组合多套数据库与大数据产品，利用各自不同的优势来解决不同的分析场景，带来的问题就是整个数据冗余，同时管理多个异构系统的代价。完备数据仓库，首要解决的问题包括：如何更好的支持数据库场景下的交互式分析以及大...
Quick BI如何接入TSDB
Quick BI是一个基于云计算致力于大数据高效分析与展现的轻量级自助BI工具服务平台。通过对数据源的连接和数据集的创建，对数据进行即时的分析与查询；通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。连入成功后，您可以在...
产品和业务限制
分析型数据库MySQL版支持云监控，用户可以通过配置磁盘监控告警，为监控项设置合理的报警规则和通知方式。一旦发生磁盘异常便会立刻为您发出报警通知，让您及时知晓磁盘水位并管理磁盘空间，保证业务正常运行。和Oracle、MySQL关系型数据库...
背景信息以及准备工作
或者对存储在 阿里云对象存储服务（Object Storage Service，简称 OSS）、表格存储（Table Store）上的大数据进行分析之后，通过DLA把结果数据回写到MongoDB，供前台业务使用。前提条件 使用DLA读写MongoDB数据前，您需要通过以下操作在...
基础常问类问题
Quick BI的产品定位 Quick BI是以人人都是数据分析师为使命，提供海量数据即席在线分析、拖拽式操作及可视化，助您轻松自如完成数据分析及业务的自助探查。它不仅是面向业务人员的数据分析工具，也是数据化运营的助推器，更是解决大数据...
数据迁移
本文为您介绍数据迁移的最佳实践，包含将其他业务平台的业务数据或日志数据迁移至MaxCompute，或将...MaxCompute处理业务数据和日志数据后，可以通过Quick BI快速地以可视化方式展现数据处理结果，详情请参见 基于MaxCompute的大数据BI分析。
JindoFS实战演示
Impala如何高效查询OSS数据 Impala如何高效查询OSS数据 2021-06-08 Apache Impala是一个开源的大数据查询分析引擎，能够快速查询分析存储在Hadoop集群的PB级数据。如果您已将HDFS数据迁移至OSS中，可通过在Impala中使用JindoFS SDK，高效...
数据填报
其中，协同权限之间存在以下关系：编辑数据填报权限：当开发者拥有 编辑 权限时，支持编辑数据填报、管理和提交数据 管理数据权限：当分析师拥有 管理自身数据 权限时，支持提交和管理数据。当分析师拥有 管理全部数据 权限时，支持提交和...
功能特性
概述 快速入门 逻辑数仓 逻辑数仓具有强大的数据源管理能力，可以实现将企业的异构数据源进行逻辑聚合，形成物理分散、逻辑统一的虚拟数仓，然后快速地提供数据分析和访问服务，满足业务人员、BI分析师、运营人员等各种角色的需求。...
大数据安全治理的难点
例如，技术人员可以使用命令行，但数据分析师或运营就需要使用可视化界面或BI工具。不同的入口其登录认证、鉴权逻辑、审计能力可能存在差异。最常见的莫过于多个用户使用同一个身份从某个入口访问/操作数据的场景，此类场景就是典型的 传递...
（邀测）MaxCompute Notebook使用说明
MaxCompute Notebook是由MaxCompute提供的全托管、交互式数据分析挖掘模块，为数据工程师、数据分析师及数据科学家等人员提供Web交互式开发环境。支持用户通过SQL、PyODPS、Python等进行数据分析、探索，挖掘数据的价值，完成大数据与AI的...
数据分析整体趋势
本文为您介绍数据分析的技术发展趋势和市场趋势。技术发展趋势 商业数据库起步于二十世纪八十年代，主要代表为Oracle，SQL Server，DB2等结构化数据在线处理的关系型数据库，而以MySQL，PostgreSQL为代表的开源关系型数据库也在二十世纪九...
简介
数据工作站可以结合大语言模型给业务开发、数据开发、分析师和数据运营同学赋能，提升数据交付效率和数据自助分析的效率。当您需要将查询的数据、测试的数据、以及数据变化趋势等信息，以文档的形式进行交付，并在交付后，希望有可以替您...
使用须知
如果您是数据分析师 如果您是数据分析师，建议熟读 SQL 模块的内容。您可以查询并分析存储在MaxCompute上的大规模数据。MaxCompute SQL支持如下主要功能。功能项 说明 DDL操作 支持管理表、分区、列、生命周期及视图。DML操作 支持插入或...
什么是EMR Notebook
EMR Notebook是一个Serverless化的交互式数据分析和探索平台，满足大数据和AI融合下的数据处理需求，为数据工程师、数据分析师和数据科学家提供了可视化的应用程序开发环境。通过EMR Notebook可以完成对SQL、Python、Markdown等多种语言...
填报权限
分析师本身没有编辑数据源的权限，因此只能看到填报功能，并创建/编辑填报控件的样式，但不能配置填报控件的写入方式、写入物理表等。已经配置了填报单元格和入库的表格：开发者B可以修改填报控件和配置入库表，如果当前配置的填报数据源...
通过仪表板分析数据
假设您是一家大型互联网新零售企业的数据分析师，您的经理刚刚拿到2019年8月份的月度运营分析数据，他发现近期企业运营状况不佳，8月份毛利额环比前几个月下滑较大，三季度毛利额存在不达标风险。因此，需要您根据订单信息和流量渠道信息等...
Quick BI连接MaxCompute
背景信息 智能分析套件Quick BI是一个专为云上用户量身打造的易上手、性能强的大数据分析及可视化平台，可以让每个人都能成为数据分析师。Quick BI不仅是业务人员查看数据的工具，更是数据化运营的助推器。更多Quick BI信息，请参见 Quick ...
授予数据填报权限
本文为您介绍数据填报的协同操作的权限。...下图以选择 编辑权限属性 为 私密 为例，授予分析师A 管理全部数据 的权限，同时默认勾选 管理自身数据 及 提交数据 的权限。在 邀请查看 页签单击 复制，将URL复制给授权用户。
什么是DataWorks
产品架构 DataWorks十多年沉淀数百项核心能力，通过 智能数据建模、全域数据集成、高效数据生产、主动数据治理、全面数据安全、数据分析服务六大全链路数据治理的能力，帮助企业治理内部不断上涨的“数据悬河”，释放企业的数据生产力。...
账单数据订阅及查询分析
分析账单数据，需要当前登录账号为DataWorks指定地域（即订阅账单数据时开通的DataWorks地域）任意工作空间的非访客角色，建议授权 数据分析师 角色。授权操作，详情请参见 添加空间成员并管理成员角色权限。相关文档 大数据分析工具的常见...
数据门户
场景描述 预期效果 场景一：授予数据门户编辑权限 让分析师A（分析师A与资源在同一空间）可以在工作空间下编辑数据门户。场景二：授予数据门户菜单内容的查看/导出权限 让访问者B（访问者B与资源不在同一空间）可以在工作空间下导出数据...
应用场景
极大提高看数据的效率 与内部系统集成，可结合进行数据分析，极大提高看数据的效率。统一系统入口 解决员工使用多系统的麻烦，利于使用与控制。推荐搭配使用 RDS+Quick BI 交易数据权限管控 数据对某支付平台的每个城市经理来说都至关重要...
规格及选型
案例四：自动驾驶企业 用户为自动驾驶领域企业，需要基于车采数据进行地理位置和时序的采集数据分析，要求对JSON格式的友好兼容和时空数据的分析能力，构建业务看板并支持特征工程。建议：使用 AnalyticDB PostgreSQL版 存储弹性模式，实例...
用户价值
数据应用更智能：提供面向业务人员的无代码业务模型构建能力和数据分析能力，大大降低数据获取和分析门槛，让业务人员可以直接使用数据，积累沉淀业务模型，能够向上层应用提供更加智能的数据。数据资产更清晰：从宏观到微观助力数据管理方...
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