使用 ElasticSearch 和 Kibana 实现商业智能
Using ElasticSearch and Kibana for Business Intelligence
我们在产品中使用 ElasticSearch 来实现搜索功能。这很好用。
现在我们想为我们的客户提供自助服务商业智能。由于性能影响，对操作数据库的报告很糟糕。在 运行 时间，计算 1000 万条记录的平均值 'order resolution time' 将无法及时获取结果。传统的方式是通过使用 ETL 加载操作数据并对其进行汇总来创建数据集市。然后使用任何报告引擎，向客户提供指标和报告。这种方法有效，但增加了我们客户的总拥有成本。
我想知道是否有人使用 ElasticSearch 作为报告的中间数据表面。 Kibana 能否满足数据探索、可视化需求？
我们有相同的需求。
Qlik、PowerBI、Tableau 等工具需要增加整体基础设施堆栈，并且您正在设计解决方案以将其带到国外而无法共享任何内容，就两种成本而言，它们可能不是最佳选择
& 复杂性。
我用过devexpress的devextreme。它使用自定义存储的服务器端方法非常有效地处理和执行大量数据的操作。对于 mysql 和 mssql 数据库，我自己使用 devextreme 对 1000 万条数据进行了分组、排序、过滤、汇总。
Apache Superset 似乎是一个答案。 https://superset.apache.org/docs/intro
我们在产品中使用 ElasticSearch 来实现搜索功能。这很好用。
现在我们想为我们的客户提供自助服务商业智能。由于性能影响，对操作数据库的报告很糟糕。在 运行 时间，计算 1000 万条记录的平均值 'order resolution time' 将无法及时获取结果。传统的方式是通过使用 ETL 加载操作数据并对其进行汇总来创建数据集市。然后使用任何报告引擎，向客户提供指标和报告。这种方法有效，但增加了我们客户的总拥有成本。
我想知道是否有人使用 ElasticSearch 作为报告的中间数据表面。 Kibana 能否满足数据探索、可视化需求？
我们有相同的需求。 Qlik、PowerBI、Tableau 等工具需要增加整体基础设施堆栈，并且您正在设计解决方案以将其带到国外而无法共享任何内容，就两种成本而言，它们可能不是最佳选择 & 复杂性。
我用过devexpress的devextreme。它使用自定义存储的服务器端方法非常有效地处理和执行大量数据的操作。对于 mysql 和 mssql 数据库，我自己使用 devextreme 对 1000 万条数据进行了分组、排序、过滤、汇总。
Apache Superset 似乎是一个答案。 https://superset.apache.org/docs/intro