大数据逻辑：做饭和大数据有什么关系呢？

2020-12-30 09:23:35 阅读（148） 评论（0）

妈妈怎么能理解“大数据分析”这么高？不信？听妈妈怎么说——会做饭就会进行大数据分析！所以问题来了？烹饪和大数据有什么关系？请听下面的分析:第一阶段:菜地里的毛菜(原系统数据有错误，不准确，毛菜有泥有黄叶)，相当于ERP和PDM系统中的原始数据。第二阶段:从菜地收集到家，分类堆放在一起(初步去泥、黄叶、分类堆放)，相当于从原系统到ODS。ODS意味着操作数据，即原始系统中操作数据的副本，与原始数据完全相同，称为贴源。这个过程叫做数据收集、清洁和转换，也就是ETL做的事情，这个阶段叫做初始处理。第三阶段：清洗、剥皮、分类、去除小、腐烂的蔬菜，可以卖给超市，对于BI项目，是从ODS到数据仓库、数据加工过程、伪存真，也使用ETL清洗转换、数据补充完整，如合并数据、合并字段、增加主数据描述字段、补充分类等。第四阶段:从菜农卖到超市，超市要经过一次加工，比如包装成一小包一小包，把蔬菜和水果放在一起，方便顾客直接购买。这一步是从数据仓库到数字市场的过程。数据市场是包装和称赞的净菜。价格标签已经打好了，客户可以直接付款拿走。从数据仓库到数据市场，这个立方体的数据是经过加工的，可以单独发布和离线使用，相当于execl数据文件。可以用execl工具或WPS打开。打开后，可以用表格或图表表示。第五阶段：母亲配菜，母亲根据家庭每天吃菜计划，选择各种菜肴，肉组合在一起，有些可以直接食用，有些需要加工，即烹饪，然后把它放在桌子上，家庭只需要嘴享受，对于BI项目，是报告生产过程，业务分析师，根据领导的要求，根据每个主题的需要，从每个数据立方体中，或部分从数据仓库中组合一些数据，并定义显示模式，即做好报告，发布，放在门户上，给予权限控制，谁能享受美味的桌子，这是报告生产阶段，所以，业务人员是否可以拖动报告，关键取决于前面的数据立方体准备，相当于这样，不是每个人都是烹饪大师，但是超市里有很多配菜(葱、姜、蒜都有)。你只需要把它们拿回来放在锅里炒5分钟或者煮10分钟，然后把它们拿出来。不难。至于加工工具是微软锅还是IBM锅，还是oracle锅，有什么关系？这些都是报告制作工具(只是烹饪工具)。至于加工工具是微软的锅，IBM的炉子，还是oracle的勺子，有什么关系？这些都是报告制作工具(只是烹饪工具)。第六阶段:享受美味佳肴，把准备好的宴会放在门户，当然是给有权限的人的。这就是管理驾驶舱。通过以上分析，知道为什么会做饭的人会做大数据分析，很简单，所以回家和妈妈一起学习做饭，学习知道高大的大数据分析。

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