精品文档---下载后可任意编辑BI 中即席查询及分析技术的讨论实现的开题报告一、讨论背景和意义在大数据时代，数据量逐渐庞大，处理和分析数据的速度和效率也显得至关重要。可是，对于业界和企业内部的用户来说，数据的处理和分析对于专业的技能和知识要求较高。然而，报告和分析需求的增加，BI（商业智能）技术应运而生，它能帮助业务员工和分析师轻松地连接、整理和分析数据。BI 即席查询（Ad-hoc Query）技术是 BI 工具箱中的一种单个用户使用的可视化查询工具。它的优点在于，它可以让用户根据他们的特定需求对数据进行快速、灵活的查询和分析，而无需任何编程或 DBMS 知识，本着“仅仅只做它询问到的数据”原则去处理大量数据。本文着眼于 BI 即席查询和分析技术，旨在开发一种新型的基于 BI 技术的数据分析工具平台，并以此为切入点，探讨和讨论 BI 即席查询及分析技术的关键技术和应用。二、讨论内容和方向1. 数据仓库设计和构建数据仓库是 BI 技术的核心部分，它是抽取、转换和加载（ETL）操作产生的数据汇总，支持多种查询和分析操作。本文将以数据仓库的 ETL 操作为开发基础，设计和构建一个适合各类数据类型、多种数据源上快速且稳定的 ETL 系统。2. 查询分析引擎的讨论查询分析引擎（QAE）是整个 BI 系统中的核心处理器，负责查询分析操作的执行。QAE 的性能对 BI 系统的整体性能至关重要。因此，本文将通过讨论和分析经典的QAE 架构和性能瓶颈，提出一种基于分布式架构的高性能 QAE 系统，并验证其性能和可扩展性。3. 即席查询分析技术的讨论和实现即席查询和分析一般是交互式的，需要针对用户特定的需求，实时地提供查询结果。因此，本文将通过讨论和分析基于多维数据表的 OLAP（联机分析处理）技术，开发一个充分利用内存和并行计算能力的 OLAP 引擎，并基于此来实现即席查询的功能。三、讨论方法和实验计划1. 讨论方法本讨论采纳实验讨论与对比实验法，首先明确实验目标和条件，选择数据源和指标，设计实验方案，重点关注 BI 系统的稳定性，处理性能，部署的可靠性和易用性，进行一系列实验及探究其性能和可靠性等参数。2. 实验计划本讨论的实验计划包括以下几个阶段：精品文档---下载后可任意编辑a. 第一阶段（四周）：构建数据仓库，设计 ETL 系统，完成数据集的抽取、清洗和加载。b. 第二阶段（六周）：讨论 QAE 架构和性能瓶颈，提出基于分布式架构的高性能QAE 系统，并进行性能评...
