數據庫作為一種數據管理的技術，起源于上世紀60年代，戰爭中對于情報管理的需要，而出現。但是促使數據庫系統，在短短10年間快速發展，取得突破性進展的，卻是航天事業。

上面這張圖，是土星五號的整體結構示意圖。

來自百科中關于土星五號的介紹:“土星5號仍是人類歷史上使用過的自重最大的運載火箭，高達110.6米，起飛重量3038.5噸；總推力達3408噸，月球軌道運載能力45噸，近地軌道運載能力118噸。它曾9次將宇航員送上月球。”

土星五號作為一個超級工程，有約200多萬個零部件，而為了精確追蹤每一顆零件，從生產制造到安裝成型的整個過程，復雜程度之高，以至于NASA需要管理一個數據量龐大的巨型清單，來確保項目的正常運作，如期完成。

為此，IBM、北美航空、卡特彼勒聯合，為 NASA 開發了一套數據管理系統 IMS。于是，人類一不留神，創造出了當今信息化技術中最重要的一部分——“數據庫系統”。正是依靠這項技術的助力，才最終將“登月”這項人類壯舉從圖紙中，變成了現實。

在20世紀70年代，人類不僅進入了星際時代，同時也進入了名為數據化的時代。

之后的50年里，隨著互聯網的興起，在互聯網的加持下，全球各國的企業都建設了大量的信息化系統，每天都會將真實的世界轉化為數據，永遠的保存在數據庫中，這些日積月累下的巨量數據，就像是過去世界的影子，讓企業逐漸意識到，自己的業務系統每天生產的數據，變成了一座取之不盡的金礦。

但是如何充分利用大數據這座金礦，使之成為黃金？隨著這個問題的出現，理所當然的，就會涉及如何獲得數據、如何加工數據、如何做數據分析等等問題。我們掰開揉碎的來講，首先談談如何獲得數據?

當前市面上種類繁多的數據庫，關系型數據庫、非關系型數據庫、數據倉庫等等，著實令人眼花繚亂。甚至企業內部，不同部門的數據庫類型都是不一樣的，這就很容易造成數據互通存在某種壁壘。

想要隨時高效的獲取數據，第一關便是對于這些數據源的對接和數據獲取能力的考驗。需要關注對各種不同數據源的實際對接能力，能在很短的時間內和各種各樣的數據源進行連接，并且可以隨時獲取其中的數據。

第二關，拿到了數據，但是拿到的數據中存在比如，數據缺失或者用0、1、2、3這種字符，代替了實際意義“異常的”、 “不干凈”的數據；或者例如拿了訂單數據，但是卻沒有關于哪個客戶下的訂單，這種“缺少相關數據字段”的問題，那就需要對數據進行“清洗”和“補充”。但是一般這些操作都是由技術人員通過sql或者ETL工具完成的，怎么讓不懂這些技術的同事也能夠進行這部分工作呢？利用可視化技術，通過UI封裝復雜的代碼環節，最大程度的減少不懂技術所帶來的負擔。這同樣也可以間接的減少IT部門在開發報表方面工作。

第三關，數據準備好了，如何做數據分析呢？最普遍的數據分析方法，就是對比，較上年利潤率提升了多少，具體的利潤結構如何，利潤結構中的某一部分增加了還是減少了等等。

一般情況下，我們會拉張報表，看看結果如何。可是受制于制作報表的工具，很難做到深度縱觀全局的聯動分析效果。比如，我想看企業整體收入結構，和其中主營業務相關的數據，僅僅是這個場景下，我們就需要看至少兩張不同的報表，甚至還要去不同系統中去翻找。

但若做了數據下鉆這種功能后，就可以直接從整體收入結構中層層下鉆，下鉆到不同業務分類中。再配合數據可視化，可以最大化的提升數據的利用效率和利用率。

例如下方的兩張圖，從全國下鉆到華中大區，看到每個省份的具體數據，當然，如果數據粒度足夠，仍可以繼續下鉆。

第四關，做了基本的數據分析后，企業常規的數據分析需求已被解決，可以隨時隨地查看到企業常規的一些報表和報告。而某些特殊的數據分析需求，比如需要利用海量的數據作為深度分析的基礎，訓練某種可以用于預測的深度分析模型。在實現過程中，我們發現，深度學習所使用的數據，就是來源于企業自己的業務系統，同樣需要做數據準備的工作，在模型計算完成后，預測結果同樣需要和實際結果進行對比。那么在同一個數據分析系統中做深度分析，顯然是可行的，也是必要的。

所以能夠在一套系統中同時滿足自服務數據準備、探索式分析、深度分析和企業級管控的工具——BI（商業智能），便應運而生。而YonghongBI正是為了解決如何提取大數據的價值這個核心問題，而推出的一站式的大數據分析平臺。

那么什么是YonghongBI一站式大數據分析平臺？

永洪科技是這么定義的：

它必須能夠提供了一個完整的用戶體驗——把大數據分析所需的產品功能全部融入一個平臺下，進行統一管控；

它支持全部云端OS，支持公有云、私有云和混合云等多種架構；

它能夠讓用戶輕松、快速地得到動態報表和可視化展現；

它不僅能被IT人員掌握，也能讓業務人員輕松操作。

目前，永洪科技一站式大數據分析平臺（注：以下行業案例中縮寫為Yonghong Z-Suite）核心功能包括：自服務數據準備、探索式分析、深度分析和企業級管控，提供三款核心產品：敏捷BI、深度分析和MPP數據集市。

產品特點包括：簡單交付、輕松上手、移動跨屏、大數據處理能力。

當前，有哪些人在使用一站式大數據分析平臺？

從用戶分類情況來看，主要有四類用戶群：

第一類用戶是報表的開發者，需求是快速開發；

第二類是高級用戶，大部分是數據分析專員或者業務專家。需求是深入洞察分析；

第三類是普通用戶，部分是經理，團隊管理人員，需求是輕松上手及真正接觸數據；

第四類用戶是高層管理人員，需要報表一目了然，便于操作，需求是隨時隨地查看數據，提供決策支持。

很多人有疑問，一站式大數據分析平臺的深度用戶是不是只有大數據量的企業？其實不然。永洪科技在實際項目中發現，一站式大數據分析平臺一方面適用于政府、金融、電信、互聯網公司、醫療、零售快消、大型制造業/傳統企業等這類數據量比較大的客戶，也同樣能夠更好地適配于數據量比較小的中小企業，大型企業中有獨立信息系統的業務部門。

所以，一站式大數據分析平臺的深度用戶沒有數據量大小之分，它本身的天然特性決定了其具有更強的適用性，能夠適用于各行業、各種類型的客戶群體。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的发挥数据库价值，企业实现最大数据价值挖掘的路径在这里的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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