導(dǎo)讀：如何在異構(gòu)化、割裂化嚴(yán)重的大數(shù)據(jù)平臺(tái)上解決數(shù)據(jù)孤島的挑戰(zhàn)，并支持豐富的 OLAP 分析能力和進(jìn)階分析功能，如可計(jì)算度量、多對(duì)多關(guān)系？背后的實(shí)現(xiàn)原理和技術(shù)難點(diǎn)是什么，以至于用戶可以簡(jiǎn)單地通過(guò) Excel 感受到極其平民化的多維分析體驗(yàn)？本次分享的主要內(nèi)容包括：

• 大數(shù)據(jù)時(shí)代下的分析挑戰(zhàn)

• 傳統(tǒng) OLAP 的局限

• Kyligence 的解決方案

• 當(dāng)中的一些挑戰(zhàn)

• 效果展示

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大數(shù)據(jù)時(shí)代下的分析挑戰(zhàn)

1. 數(shù)據(jù)分析需求靈活多變

第一個(gè)挑戰(zhàn)是目前用戶分析的需求非常靈活多變。右邊這張圖是截取自 Gartner 的分析報(bào)告。這里描述了數(shù)據(jù)分析的四個(gè)階段，第一階段是描述性分析，主要描述發(fā)生了什么，一般是固定報(bào)表的形式。第二階段是診斷性分析，來(lái)探究數(shù)據(jù)指標(biāo)為什么高了還是低了，是哪部分高了，哪部分低了，這時(shí)候就需要使用到多維分析以及明細(xì)查詢(xún)。第三個(gè)階段是預(yù)測(cè)性分析，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)接下來(lái)的走勢(shì)。第四部分是規(guī)范性分析，為了促使指標(biāo)最優(yōu)，我們可以做些什么。

我們?cè)趯?shí)際的客戶分析場(chǎng)景中發(fā)現(xiàn)，用戶不再滿足于看固定報(bào)表，他還需要分析這些數(shù)據(jù)，這些指標(biāo)背后的成因。因此多維分析，靈活查詢(xún)，明細(xì)查詢(xún)這些需求就在爆發(fā)式的增長(zhǎng)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的excel实战应用案例100讲（十四）-Excel可直接分析的大数据语义层的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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