1、向資料要價值->提供決策依據
2、實現資料的綜合分析
3、多個視角觀察資料
4、提供更豐富靈活的報表展現方式
5、提供業務系統無法提供的靈活查詢
6、提供高階資料分析功能、如數理統計、**、挖掘等
優勢：
1、bi
2、維度表：維度表是維度屬性的集合。是分析問題的乙個視窗。是人們觀察資料的特定角度，是考慮問題時的一類屬性，屬性的集合構成乙個維度------維度
3、事實表：事實表是資料倉儲結構中的**表，它包含聯絡事實與維度表的數字度量值和鍵。事實資料表包含描述業務（例如產品銷售）內特定事件的資料----指標
4、切片、切塊、旋轉、上捲、下鑽
《功能測試、效能測試、介面測試》
需求分析，業務流程分析:
測試過程：根據需求文件及原型編寫測試用例，然後與研發、產品、專案經理進行用例評審，評審後修改用例，研發提測後，提交版本，進入第一輪測試，提交bug，bug解決後研發提交第二輪版本，進行第二輪測試，驗證bug，並進行新需求與階段性回歸測試。
總結問題：
1、需嚴格按照軟體包和版本號進行測試，嚴格規範測試輪次，提高測試效率，杜絕在本輪測試未完成情況下，研發私自提交**（因為本專案測試對接的是外部虛擬桌面環境，不是公司實驗室環境，所以部署測試環境是研發對接，而不是測試部署，所以需嚴格跟研發leader溝通好環境部署問題）
2、測試過程中關注不同模組的bug數量，以及研發的解決bug能力，特殊模組需重點測試
3、一次迭代測試後輸出bug與測試輪次相關的總結，包含：bug啟用次數、bug處理輪次與提交輪次的關係，如果bug數量過多及時與研發以及測試組長討論出現原因，如何從流程上提公升**質量或者具體解決方案，優化整個軟體開發流程。
4、bi類產品測試涉及多型別資料來源、不同資料來源承載的資料量不同，生成的報表的資料量以及取數的資料量不同，要進行報表資料查詢的效能測試
5、bi類產品測試涉及多型別資料來源、不同資料來源庫表結構定義不同，也要考慮現網的要求的載入表的數量以及庫的數量，注意此處的效能問題
6、bi類產品測試涉及到訂閱功能，要注意現網與測試環境時區配置等是否一致，如不一致可能會出現郵件收不到情況，郵件的測試要注意多種型別的郵件收發測試，以及大資料量報表訂閱匯出的測試
專案中遇見的難點及解決方案：
2、資料的靈活性使用，測試指標波動變化時，需自己製造一些隨機測試資料，通過寫sql，標記字段值為flag=0,1,2，標記日、周、月、資料，隨機生成不同週期的資料後，再進行功能性測試，手工根據公式計算指標波動值，與程式計算的指標波動值對比
3、大資料量測試，需通過儲存過程製造測試資料，bi類產品測試難點在於sql編寫以及理解，涉及到各類聚合方式的測試，需在系統中跑sql，以及去庫里跑sql，比對兩者的資料，確認資料準確性，難點在於es、hbase、hive等不同型別資料來源查詢語法等不一樣，所以要掌握hsql等多種sql編寫的語法上的不同點，逐一去攻破
4、如果未來有乙個生成測試資料的工具就好了。
四、最後整體bug分析
大資料產品介紹
elasticsearch elasticsearch 簡稱es 分布式可擴充套件去中心化的實時搜尋和分析引擎 去中心化 即無主節點，對外部來說，無論你訪問的是哪個節點，都是和整個集群在互信。它的主節點是可以通過選舉產生的。特點 分布式實時檔案儲存，並將每乙個欄位都編入索引，使其可以被搜尋 可以擴充...
大資料相關技術的代表產品總結
大資料計算模式 解決問題 代表產品 批處理計算 針對大規模資料的批量處理 mapreduce,spark等 流計算針對流資料的實時計算 storm,s4,flume,streams,puma,dstream,super mario,銀河流資料處理平台等 圖計算針對大規模圖結構資料分析 pregel,...
CALIPSO資料產品總結
對calipso眾多資料產品有時難以區分，這裡對level1以及level2 的profile和layer中重要的資料產品做乙個簡要總結。資料產品介紹與區別 level1廓線資料中常用的資料產品有 total attenuated backscatter 532 units per kilomete...