本文主要是介绍JVS-智能BI数据分析：数仓+流程化加工的独特优势，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在JVS-BI中采用了数仓+流程化加工的方式进行数据分析，主要涉及到数据的离线抽取，流程化加工，生成标准的数据分析结果。
下面我们先看下什么是数仓：
数仓（Data Warehouse）是一个用于集中存储和管理企业中各种数据的方式，在企业中，把各种数据都纳入到构建的数据仓库中做集中存储。
在可视化BI平台中，数仓作为数据离线存储的核心库，将各种业务数据进行整合、清洗、转换、加载，然后形成有相关主题，有分析结果，相对稳定的保存、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策，它是独立于各个业务平台的独立数据分析系统，拥有自有平台的服务能力来进行数据的存储和加工。
JVS-BI数仓采用 doris 构建
流程化加工
- 流程化加工：基于数仓的离线数据，jvs提供了一个通过界面算子编排的流程处理器，数据的处理和分析是通过一系列数据加工算子，通过分布执行的方式来完成的。这些步骤包括数据的接入、清洗、关联、聚合等，每个步骤都可以通过配置化的方式进行灵活调整和优化。
- 可视化配置：数仓加工模式提供了可视化的数据加工工具，用户可以通过拖拉拽的方式构建数据处理流程，无需编写复杂的代码。这降低了数据加工的技术门槛，提高了工作效率。
- 高效性能：数仓加工模式利用内存计算和数据库能力引用相融合的模式，实现了数据加工的高效性能。同时，通过优化存储结构和查询算法，提高了数据分析的响应速度和准确性。
数仓+流程加工特点：
- 业务决策支持：通过JVS-ETL处理和分析后的数据，可以为企业提供全面、准确、及时的业务指标、报表，大屏、图表、API，帮助管理者做出科学、合理的决策。
- 数据资产管理：数仓加工模式有助于企业构建完善的数据资产管理体系，实现数据的规范化、标准化和安全管理，提升数据资产的价值和利用效率。
- 数据服务共享：通过数仓加工模式处理后的数据，可以为企业内部不同部门和外部合作伙伴提供统一的数据服务接口和数据共享平台，促进数据的流通和数据的利用。
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