Кто-то может объяснить анализ данных, SSIS, BI, ETL и другие связанные технологии?
Если это проблема, которая возникает «по прошествии времени», вам следует искать любую задачу, которую вы могли бы запустить и повторять. Вы должны проверить различные типы функций, которые вы используете. Например, если ваше приложение использует локальную базу данных:
- Найдите незакрытые курсоры.
- Работа ввода / вывода
Если вы используете анимацию:
- Поиск пропущенных кадров
- Иерархии сложных представлений
При использовании фоновых задач или потоков:
- Работа ввода-вывода
- Незавершенные потоки
- Увеличение номера потока
Если с использованием сети и веб-сервисов:
- Проблемы с базой данных вашего сервера
- Проблемы с подключением
- Proxys
- ...
Вы также можете использовать что-то вроде Firebase + Crashlytics, чтобы увидеть, возникает ли какое-либо предупреждение, но оно молча удаляется.
Предоставление дополнительной информации о вашем приложении и о том, что оно делает, может быть полезно для разработки более точного решения.
3 ответа
SSIS == SQL Server Integration Services и это являются инструментом Extract Transform и Load (ETL), это - намного превосходящая реализация того, что было Службами преобразования данных или DTS в SQL7, эра SQL2K. Это - большой инструмент для выражения процессов рабочего процесса, где данные перемещены от точки для указания на B (и c и d и т.д.) и претерпевают изменения посредством того процесса, такие как консолидация к денормализованному дизайну или чистке данных.
BI или Бизнес-аналитика являются моникером для всей категории в техническом мире, и это - великолепное место, чтобы быть прямо сейчас. Навыки BI очень ценны и тверды прибыть, одна из причин дело обстоит так - то, что трудно воссоздать истинный случай BI в лаборатории, настолько обучающей, почти всегда делается в ситуации с реальным миром.
От высокого уровня проекты BI обычно включают конечную точку создания отчетов. Часто времена как разработчики, которых мы привыкли к транзакционному отчету, пишущий, такому как детали ПО, но BI может войти в очень широкие отчеты что тенденции продаж продуктов покрытия за десятилетия и соглашение с сотнями миллионов записей. Путем мы разрабатываем базы данных для приложений, не идеально для этого вида создания отчетов так о других инструментах, и технологии были изобретены и используются в пространстве BI. Это вещи как Кубы, которые Вы часто слышите названные кубы OLAP. Кубы OLAP обычно происходят из хранилища данных, которое является не чем иным как другой базой данных - но типичные склады содержат данные, которые прибыли больше чем из одного и часто десятков других баз данных приложения. Ваше приложение инвентаризации, покупательное приложение, приложение HR и целый набор других, все содержат остатки данных, которые создают полное изображение бизнеса, архитектор BI, будут использовать что-то как SSIS, чтобы вытянуть данные из всех этих систем, массажировать его и сохранить его в хранилище данных, которое разработано с другим видом дизайна лучше для создания отчетов. После того как это находится на складе, он будет использовать услуги по Анализу для создания кубов на тех данных и чем-то как Reporting Services, чтобы показать, что Вы сообщаете по тем данным.
Править: извините, забыл Анализ данных, именно другой неопределенный термин описывает и понятие или процесс и не так инструмент. В простом примере это - методический подход к идентификации шаблонов в данных. В прошлом хороший бизнес analysy просмотрел бы данные для тенденций, но с современными базами данных Вы говорите о наборах данных, слишком больших для ручного прочесывания - Анализ данных позволяет Вам давать компьютеру команду прочесывать те данные и определять шаблоны, которые представляют интерес.
Надежда, которая помогает
То, что сделал Ваш коллега, могло бы быть лучше описано как "интеллектуальный парсинг" строки. Это могло быть сделано на многих уровнях изощренности - например, с помощью статистических моделей, чтобы дать Вам вероятность, что "Доктор" является приветом и не именем. Или это могло просто использовать простой список поиска общих приветов, в этом случае это - просто обычный процессуальный кодекс, ничто больше.
SSIS короток для SQL Server Integration Services. Это - в основном DTS на стероидах; некоторые люди любят его, и некоторые люди ненавидят его. Это было бы хитро для использования этого отдельно, чтобы сделать вид вещи, о которой Вы говорите; это главным образом только для взятия данных из различных источников и объединения его, преобразовывая его, и загрузки его где-то в другом месте. Это может сделать некоторые изящные вещи, многие из которых имеют тенденцию быть анализом данных как, но в конечном счете это - производственный инструмент для данных зубрежки одно направление или другой. Это не особенно хорошо уважают в сообществе анализа данных.
Анализ данных является всей академической дисциплиной, сфокусированной на использовании некоторого (обычно большого) количества данных, чтобы или предсказать будущие ответы или лучше понять шаблоны в существующих данных. Это - определенно большая область для вхождения, но не что-то, что можно просто взять и обойтись без некоторого интенсивного исследования математики и алгоритмов. Хорошая книга по предмету - этот.
"Бизнес-аналитика" является действительно большим количеством модного словечка, чем определенная технология и может означать разные вещи для различных людей. В основе идея предлагает делать менее немой материал с бизнес-данными, и обычно это относится к анализу тенденций со временем, часто с помощью OLAP. Это может также включать анализ данных или алгоритмы AI, но так как нет никакого строгого определения, примерно никто, кто хочет продать Вас, что-то скажет Вам, что предлагает "Бизнес-аналитику" и надежду, которую Вы не роете дальше.
SSIS является SQL Server Integration Services и полезен для того, чтобы сделать ETL (Извлечение, Преобразуйте, и Загрузка), которые являются фронтэндом многих организация хранилищ данных / решения для бизнес-аналитики, которые интегрируют данные в простые в использовании размерные модели. SSIS также полезен для меньших проектов как удобный способ загрузить данные прежней версии или данные из других репозиториев или файлов.
Анализ данных обычно подразумевает использование данных из интегрированных источников для выведения информации, которая не была бы очевидна из данных транзакций (через интеграцию многочисленных источников, дающих больше "размеров" данным.
BI является огромной темой, таким образом, это не может быть что-то, чтобы сфокусироваться на том, если Вы не хотите войти в то поле, но о SSIS может быть полезным на меньших проектах и стоит узнать в любом случае.