Jaspersoft大数据分析的业务成果
大数据分析是指对大数据的分析。大数据可概括为5V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。
大数据作为IT行业最热门的词汇，围绕大数据商业价值的利用，如数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等，逐渐成为业内人士追求的利润焦点。随着大数据时代的到来，大数据分析也应运而生。
工具介绍
前端展现
Jaspersoft用于显示分析的前端开源工具，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。用于展示Style分析的商用分析工具 Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。国内有BDP、国云数据(大数据魔镜)、思迈特、FineBI等。
数据仓库
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
数据集市
有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等。
业务成果
1、主动&预测需求： 企业和机构面临着越来越大的竞争压力。他们不仅需要获得客户，还需要了解客户的需求，以改善客户体验，发展长期关系。通过共享数据，客户可以降低数据使用的隐私水平，希望企业能够了解他们，形成相应的互动，并在所有接触点提供无缝体验。
因此，企业需要识别客户的多个识别符号（如手机、电子邮件和地址），并将其集成到单独的客户身份证中。由于客户使用越来越多的渠道与企业互动，因此需要整合传统的数据源和数字数据源来理解客户的行为。此外，企业还需要提供与情境相关的实时体验，这也是客户的期望。
2、冲风险&减少欺诈： 安全和欺诈分析旨在保护所有物理、财务和知识资产免受内外威胁的滥用。高效的数据和分析能力将确保最佳的欺诈预防水平，提高整个企业和机构的安全性：威慑需要建立有效的机制，使企业能够快速检测和预测欺诈活动，并识别和跟踪肇事者。
预测性欺诈倾向模型采用统计、网络、路径和大数据方法论进行报警，确保实时威胁检测过程触发后及时响应，并自动报警并进行相应处理。数据管理和高效透明的欺诈事件报告机制将有助于改进欺诈风险管理过程。
此外，整个企业的数据集成和关联可以提供不同业务线、产品和交易的统一欺诈视图。多类型分析和数据基础可以提供更准确的欺诈趋势分析和预测，预测未来的潜在操作模式，确定欺诈审计和调查中的漏洞。
3、关产品： 产品是任何企业和机构生存的基石，通常是企业投资最大的领域。产品管理团队的作用是识别创新、新功能和服务战略路线图的发展趋势。
通过有效整理个人发布的想法和观点的第三方数据源，然后进行相应的分析，可以帮助企业在需求变化或开发新技术时保持竞争力，加快对市场需求的预测，并在需求生成前提供相应的产品。
4、个性化&服务： 公司仍难以处理结构化数据，需要通过数字技术快速应对客户交互带来的不稳定性。只有通过先进的分析技术，才能实现实时响应，让客户感受到关注。大数据带来了基于客户个性的互动机会。这是通过了解客户态度，考虑实时位置等因素，在多渠道服务环境中带来个性化关注来实现的。
5、优化&改善客户体验：运营管理不善可能会导致无数重大问题，包括损害客户体验、最终降低品牌忠诚度的重大风险。分析技术可以提高满足客户期望的有效性和效率，通过在流程设计和控制以及商品或服务生产中业务运营优化的应用，实现卓越的运营。
通过部署先进的分析技术，可以提高现场运营活动的生产力和效率，并根据业务和客户需求优化组织人力安排。数据和分析的最佳使用可以带来端对端视图，并衡量关键操作指标，以确保持续改进。
例如，库存是许多企业资产类别中最大的项目——库存过多或不足会直接影响公司的直接成本和盈利能力。通过数据和分析，可以以最低的成本保证持续的生产、销售和/或客户服务水平，从而提高库存管理水平。数据和分析可以提供当前和计划中的库存信息，以及关于库存高度、组成和位置的信息，并帮助确定库存策略并做出相应的决策。客户期待着获得相关的无缝体验，让企业了解他们的活动。
异步分析
异步处理的大数据分析遵循捕获、存储和分析的过程。数据通过传感器、网页服务器、销售终端、移动设备等获取，然后存储在相应的设备上，然后进行分析。由于这些类型的分析是通过传统的关系数据库管理系统进行的(RDBMS)因此，数据形式需要转换或转换为RDBMS可以使用的结构类型，如行或列形式，并需要与其他数据连续。
处理过程称为提取、转移、加载或ETL。首先从源系统中提取数据，然后标准化数据处理，并将数据发送到相应的数据存储进行进一步分析。在传统的数据库环境中，这种ETL步骤相对直接，因为分析的对象通常是著名的金融报告、销售或市场报告、企业资源规划等。然而，在大数据环境中，ETL可能会变得相对复杂，因此不同类型的数据源之间的转换过程是不同的。
当分析开始时，数据将首先从数据存储中提取，并放入RDBMS，以生成所需的报告或支持相应的商业智能应用程序。在大数据分析中，裸数据和转换数据大多保存下来，因为它们可能需要以后再次转换。
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