Data Analytics

1Data Analytics简介

Data Analytics是由DataHunter（北京数猎天下科技有限公司）自主研发的一款企业级业务数据可视化分析产品。其基于探索式分析技术，以最新的数据自服务理念为核心，具备操作简单、部署灵活、秒级响应等特点。Data Analytics可广泛应用于各行各业，从百亿级数据量的企业到各垂直中小企业，专注解决各行业的业务数据分析需求。

Data Analytics可以帮助企业搭建一站式的业务数据可视化分析平台，提供了从数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化于一体的完整解决方案。Data Analytics致力于帮助企业快速了解业务状况，及时发现问题进而改进业务。

2Data Analytics核心价值

2.1消除数据孤岛，整合业务数据

众所周知，我国的企业信息化发展相对落后，企业早期缺乏长远的IT建设规划，发展至今，各个业务系统仍相对独立，导致数据孤岛长期存在。随着大数据时代的到来，数据来源变得多样化，数据结构也更加复杂化，这使得企业在数据采集、ETL等方面会耗费很大精力。业务数据的过度分散，让企业很难从全局角度去分析业务的发展情况。

针对企业数据孤岛问题，Data Analytics提供了完善的解决方案。基于自主研发的数据连接器框架，Data Analytics可以对接企业内各个业务系统，包括ERP、CRM、财务系统、日志系统等，帮助企业整合所有业务数据。此外，Data Analytics支持海量业务数据的处理，响应速度可以达到秒级。

2.2基于探索式分析，快速发现业务问题

传统BI产品所采用的是验证式分析模式，这种模式使得数据分析的流程固化、周期较长，一方面给企业IT部门带来了很大的工作负担，另一方面，管理层也无法针对现有的业务情况做出及时有效的决策。

相比于验证式分析，Data Analytics所采用的探索式分析模式，无需进行复杂的数据建模，系统就可以根据现有的业务数据特点，智能推荐可视化呈现方式，同时，Data Analytics支持丰富的交互方式，包括动态关联分析、全维度数据钻取、协同过滤等，使得业务人员或决策者可以自由地进行深度探索和分析，从而快速发现业务问题。

2.3实时可视化呈现，辅助业务决策

如今，市场变化日新月异，竞争环境日趋激烈，越来越多的管理者开始意识到，想要在严酷的市场竞争中脱颖而出，必须摆脱粗放式的经营方式，运用数据分析，及时做出更科学、更合理的业务决策。这其中，企业需要解决两个问题：即数据的时效性和实时可视化呈现。

通过对接企业各个业务系统，Data Analytics支持实时的业务数据采集，同时，基于实时内存分析引擎，Data Analytics可以快速的将分析结果进行输出，用户在进行拖拽分析操作的同时，就可以同步看到分析结果。通过Data Analytics，企业管理者和业务人员可以随时随地进行数据处理和分析，从而及时掌握业务情况，第一时间做出最合理的决策。

3Data Analytics产品特性

 ►  异构数据源整合： 兼容多种数据源，可接入企业内部各类业务系统API、各种经典关系行数据库（Oracle， SQL Server， MySQL， DB2等），各种NoSQL数据库（MongoDB等），各种数据文件（CSV， EXCEL），还有其他公共数据服务等来源，兼容各种数据源类型，轻松集成整合所有相关业务数据；

►    动态数据关联：按需调整数据关联，不同来源的数据也可以进行关联分析，并可以动态调整；支持 Left Join、Right Join 等常用数据关联方式，从而快速构建分析模型；

►    拖拽式分析交互：提供直观的数据指标拖拽分析，让业务人员也可以直接参与业务数据分析过程；

►    探索式分析能力：根据数据特点，智能推荐可视化分析方式，并可在图形间随意切换，动态数据建模，无需预计算；

►    交互式实时数据展示：看板上的数据可以联动，并进行协同过滤，自由地进行多维数据钻取、排序、筛选，将一定的分析能力交给用户；

►    分享、沟通、讨论：兼容 PC、手机和 Pad等各种终端，支持故事板功能，可以以PPT / PDF形式进行内容分享；看板的讨论版功能，可以让用户针对数据看板随时随地进行沟通讨论，完成基于数据的业务闭环；

►    大屏展示投放：支持将 Dashboard 内容投影至 TV 大屏，支持触摸屏互动；通过实时业务数据展示，帮助业务人员时刻掌握业务动态。

​4Data Analytics技术架构

4.1架构组成

​Data Analytics产品基于B/S架构开发，业务人员可以直接使用浏览器进行数据分析操作，避免了单机产品IT部署管理的难题，其架构体系如下图所示：

4.1.1DataHunter产品服务架构

Data Analytics总共分为十六个模块，采用标准的微服务架构，每个模块相对独立，可以独立升级维护；同时也可以根据客户实际情况，选择性的部署其中的一部分模块。

►    User Interface / Admin：Data Analytics产品采用前后端分离的模式进行开发，User Interface / Admin属于前端应用模块，通过API服务和后端服务进行通信，前端应用可以通过浏览器直接使用，也可以根据实际情况，打包成本地应用程序，兼容客户端安装模式。

►    RPC Service：数据中台的服务路由模块，用于处理各类前端业务请求，并路由至相对应的模块。

►    Common Library：产品共用类库模块，属于系统底层支持层。

►    Authorization：用户权限模块，对用户的操作行为进行授权，Analytics使用此模块进行用户权限管理。

►    Monitor / Audit：监控审计模块，可以通过此模块对产品内的用户操作行为进行监控和审计，同时可以监控整个产品的运行状况。

►    Dashboard Service：Data Analytics的核心模块，允许用户进行数据可视化分析，提供探索式分析基础能力支撑，看板协同过滤，任意维度下钻分析等能力。

►    Storyboard Service：Data Analytics数据报告模块，可以通过快照、图表，自动化组建数据报告，并可以生成导出为PPT / PDF。

►    Admin Service：系统管理服务功能，用于Analytics企业版本对用户，数据进行管理。

►    Scheduler Engine：任务调度引擎，用于内部批量数据处理任务调度，可以根据数据处理计算量，进行多节点部署，自动进行集群化平滑扩展。

►    Data Algorithm：数据算法引擎，可以训练机器学习算法，嵌入AI算法，对数据集进行操作和计算，帮助Analytics赋能业务。

►    Data Source：数据处理引擎，提供Analytics内部工作表管理，数据模型管理，表关联等能力。

►    Query Engine：数据查询服务模块，可以将用户的协同过滤，下钻等数据分析操作，映射为数据查询语句和方法。

►    Connector：数据连接器模块，用户可以通过此模块，导入企业内各类异构数据源，包括结构化数据库，NoSQL数据库，数据文件，API等数据来源。

►    Storage Adapter：存储适配器，可以将数据操作封装起来，适应不同的数据存储方案，兼容客户原始投资。

►    Data Engine：DataHunter 自有的数据存储引擎，采用最先进的MPP + 内存架构，支持多节点集群部署，可以满足企业大规模数据存储以及快速数据分析响应的要求。

4.2运行原理

4.2.1 异构数据整合

Data Analytics的核心能力之一，就是整合异构数据源。通常在企业数据分析场景中，数据来源比较复杂，有Excel文件，也有关系型数据库，甚至还有业务系统API数据，某些场景下，还需要引入互联网数据。

Data Analytics产品借助DataHunter独有的数据连接器框架，可以方便的让业务人员自己导入数据，并建立数据之间的模型关系，从而为上层业务分析和探索打好基础。

4.2.2 可视化分析能力

Data Analytics的可视化分析能力可以从两个维度阐述：

►    拖拽式的数据可视化分析界面，大大降低了业务人员使用数据分析工具的门槛。系统内嵌的数据可视化引擎，可以根据用户选择的数据类型，推荐适合的可视化方案，帮助用户进行数据探索分析。

►    交互式的数据看板，使得数据的观看浏览者也可以轻松的参与数据分析。通过系统底层的数据引擎（MPP + 内存）技术，可以让用户进行任意维度的下钻，多维筛选，协同过滤，而无需IT人员做任何的预处理。

4.2.3 数据协作能力

Data Analytics的数据协作能力，是DataHunter产品中特有的设计，区别于其他同类型产品，Data Analytics可以更大限度的发挥数据的价值，能够让数据分析和业务沟通决策过程形成业务闭环，避免了以往数据分析产品和业务脱节的情况。

Data Analytics的数据协作能力包括多终端的可视化呈现能力，包括PC、平板、智能手机、电视等设备；也可以将 Dashboard 内容投影至 TV 大屏，支持触摸屏互动；数据协作能力还包括讨论板和故事板功能，用户可以通过讨论板随时随地和其他同事进行基于数据的沟通，也可以根据业务要求，自动化的形成各种类型的数据报告，并导出为PDF / PPT。

4.2.4 用户体系集成

Data Analytics支持与客户系统的用户认证体系集成，可以对接Microsoft AD域，LDAP服务，或者是企业自定义OAuth认证机制。

具体对接方案，请参考Data Analytics用户权限体系集成相关文档。

4.2.5 Portal看板嵌入集成

Data Analytics制作完成的分析看板，可以通过URL的方式进行共享输出，客户Portal系统只需要将该URL嵌入iFrame中，即可进行嵌入。看板共享时支持Token加密，也可以通过请求参数，进行看板展示内容的调整。

具体嵌入方案，请参考Data Analytics看板嵌入集成相关文档。

​4.3部署运行

4.3.1部署方式

Data Analytics支持多种部署方案，可以独立部署至企业内网，也可以采用混合云架构，部署至企业私有云，或者直接使用DataHunter提供的公有云部署环境。

同时Data Analytics支持企业内部Windows域、VLAN、VPN等网络环境，从而确保企业在不同的网络环境下都可以使用Data Analytics，满足企业的实际应用需求。

4.3.2系统要求

Data Analytics支持市面上几乎所有的主流操作系统，包括Windows Server，Linux，Unix等。针对Linux的众多发行版，Data Analytics也都有很好的支持，如CentOS、 Ubuntu、RHEL等。

针对国产化需求，Data Analytics产品同样支持各种基于Arm架构的国产Linux操作系统：深度、红旗，麒麟等。

4.3.3配置要求

Data Analytics产品中，由于采用了微服务架构，所有的模块均可以根据实际业务情况进行独立部署，其中有四个模块，可以随着业务量，数据量的增长，进行动态集群化扩展。

Data Analytics中的服务模块支持最小化部署方案，可以将所有服务部署至一台服务器，每个服务至少需要0.5个CPU核心，2G内存。（上述配置不含操作系统需要的硬件资源）

针对最基础的Data Engine处理模块，可以通过计算的方法，得出硬件配置要求。具体计算条件为：1个CPU核心，1秒，可以扫描1000万行数据。涉及复杂业务计算时，需要降低一个数量级（除以10）。

Data Engine初期可以从1个节点开始，每个节点使用2个8核CPU，32-64G内存，4T的存储。配置计算依据为：1核CPU对应4G内存对应0.5T存储。

推荐硬件配置方案：

4.3.4浏览器要求

Data Analytics的访问和管理界面，可以通过浏览器进行，属于标准的BS结构产品，因为在开发中使用了前后端分离的技术，也可以根据客户需要，将前端应用直接打包成PC端应用程序。Data Analytics目前支持主流的浏览器，包括：Chrome、Firefox、IE edge 等多种常用浏览器。大多数情况下，我们建议您使用Chrome浏览器。

​4.4功能描述

4.4.1数据源支持

Data Analytics支持多种数据源类型，包括离线数据文件、各种主流数据库以及第三方公共数据源。具体如下：

（1）离线文件：Excel、CSV格式文件；

（2）数据库：支持My SQL 、Oracle 、MongoDB 、Postagre SQL 、SQL Server 、华为GaussDB、Hive、GreenPlum、Oracle、Kylin、SAP HANA、Sybase、Vertica、SAP BW以及GPDB；

（3）第三方公共数据源：提供统计数据、金融数据、天气数据等公共数据，统计数据包括全国地区人口统计、人口增长率、人口结构比、普通高校毕业人数、全国地区农产品价格指数、全国地区GDP统计、全国居民GNP统计和人口结构；金融数据包括汇率、沪深A股收盘详情以及沪深A股实时详情。

Data Analytics支持对上传后的数据表进行一系列的操作和编辑，具体如下：

（1）    可以随意更改表格文件名称；

（2）    用户可以自由更改表格分组；

（3）    自动识别或修改字段类型；

（4）    当工作表数据有更新时，可以进行替换操作；

（5）    可编辑工作表内数据；

（6）    可以新建计算字段。

4.4.2数据关联

Data Analytics具有智能化的数据关联功能。支持按需调整数据关联，这意味着不同来源的数据也可以关联分析和动态调整。目前，Data Analytics支持 Left Join、Right Join 等常用关联方式。具体功能如下：

1. 只需拖动工作表，即可自由关联相关数据表；

2. 自由选择关联字段；

3. 支持全部联接、左侧联接、右侧联接以及内部联接四种方式；

4. 可进行多字段关联（关联两个文件表中的多个字段）；

5. 可查看关联工作表的详细数据；

6. 制作图表时，左侧自动出现已经关联的工作表。
 

 

4.4.3图表制作

Data Analytics的图表制作页面简洁清晰、一目了然。用户只需要将相应的字段拖拽到对应的维度和度量区域，系统就会智能推荐适合展现的图表类型。一般来说，离散型数据适用于维度，如字符、时间、地理位置等；连续型数据适用于度量，如数字。Data Analytics默认图表类型为交叉表，维度项分为行和列，度量项显示为值，同时还可以计算行和列的数据。Data Analytics为用户提供了丰富的图表制作功能：

（1）    可自由命名看板名称及图表名称；

（2）    可针对度量项进行计算求值，计算方式包括总和、平均值、最大值、最小值、计数、去重计数；

（3）    可针对维度项和度量项进行排序，排序方式包括：默认顺序、升序、降序；

（4）    丰富的图表类型，其中包括：柱状图、堆积柱图、条图、堆积条图、折线图、面积图、双轴图、散点图、地图、气泡图、饼图、表格、矩形树图、数字图、漏斗图、子弹图；

（5）    智能推荐适合展现的数据图表（高亮显示）；

（6）    智能数据筛选，可直接拖拽维度项内容到筛选区域，选择条件进行数据筛选；

（7）    自定义图表配色。可直接拖拽维度或度量项内容到颜色区域进行配色，也可以自定义配色方案；

4.4.4图表配置

Data Analytics为数据图表设计了丰富的个性化配置选项，具体包括：

（1）自定义图表名称；

（2）可选择是否显示图表标签，包括数值和比例；

（3）坐标轴配置，可自定义X轴标题与Y轴标题；

（4）支持针对图表上的数字进行配置，包括数值缩写格式、数值类型、小数位数和后缀；

（5）配表度量支持条件着色；

（6）可对维度数量进行限制，当数据维度过多时，可通过限制维度选项，观察重点维度；

（7）支持缩略轴，选择显示后，用户可以在图表下方看到缩略轴，并通过拖拽方式灵活地查看数据；

（8）可以针对图表设置参考线。可以给参考线命名，参考值类型包括两种，固定值和计算值。用户也可添加多条参考值；

（9）预警功能。当图表数据出现异常时，用户将收到短信和邮件提醒。目前，预警功能支持的图表组件包括：柱状图、条形图、折线图、散点图、双轴图；

（10）跳转功能。用户可以将两个看板之间建立跳转关系，从而更方便的进行查看和分析；

（11）下钻限制。Data Analytics支持全维度数据钻取，但用户也可以根据需要，自行选择需要下钻的维度。

4.5业务看板

通过看板，用户可以方便快速的查看业务数据并进行分析工作，同时，还可以在看板中与团队成员进行沟通讨论。Data Analytics看板支持用户进行自由组合，也可以在看板中加入图表组件。

1. 用户可随意添加删除看板；

2. 可对看板进行自定义命名；

3. 用户可在看板中对所有图表进行拖拽组合以及自由布局；

4. 图表组件和筛选器可自由拖拽添加到看板中；

5. 可在看板中与团队成员进行讨论沟通，支持发送文字、图片和快照；

6. 支持看板分享。可通过团队共享功能，将此看板分享给团队中任意成员；也可通过链接分享功能，快速分享给其他人。
 

4.6交互式分析

Data Analytics提供了多种交互式分析功能，如对度量项添加计算指标、各组件之间的数据联动、全维度数据钻取、数据预警、高级分析预测等，满足用户灵活方便的分析需求。

其中，高级分析预测目前开放了“折线图”预测功能，系统可以在用户对字段配置之后，对于数值变动进行自动预测，生成模拟折线图。

4.7权限管理

Data Analytics支持用户创建团队和自定义权限管理。用户可以对团队中不同的角色分配对应的看板，满足各级人员分析查看业务数据的需求。

4.8多屏显示

Data Analytics支持多平台数据可视化展现。支持电视、电脑、手机等多屏同步显示，7×24小时不间断展示业务数据动态，方便随时决策。

5Data Analytics核心技术

►    微服务架构：Data Analytics产品采用标准的微服务架构，各个模块相对独立，可以针对性的进行模块优化和升级。降低了系统之间的耦合度，为产品提供了更好的业务适应性；

►    Go体系：Go语言作为一个高性能开发语言，在Data Analytics中，涉及性能要求比较高的模块，均采用Go作为开发语言，保证了整体系统性能。Go体系经过长期的发展，已经非常成熟，也可以降低一部分系统部署复杂度。►    DH Data Engine（MPP + 内存混合数据引擎）：作为数据中台的核心引擎，数据的快速处理能力，是重中之重。DataHunter独有的MPP + 内存混合并行计算架构，可以为数据业务化提供强劲的支持。该技术融合了并行计算架构和内存结算架构，可以充分利用内存，释放硬件能力。

►    DH Data Connector Framework（数据连接器框架）：可以帮助客户对接企业内的各个业务系统，获取数据。►    DH Query Processing Engine（实时动态处理引擎）：生成适应多种数据库的SQL，可以支持任意维度数据图形化钻取，无需预先建立cube。

►    DH Internal Script Engine（内置脚本引擎）& DH Template Variable Converter （模板变量转换器）：支持数据层面的用户分级管理，多人分享和展示权限内的数据。

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