etl常用的三种工具介绍 目前比较好的开源BI框架是什么，想给中小客户丰富一下解决方案，怎么选择？
目前比较好的开源BI框架是什么，想给中小客户丰富一下解决方案，怎么选择？
事实上，开源Bi框架并不多。目前，最好使用的是pentaho的Bi套件。
Bi主要分为两个阶段，ETL和可视化。如果你使用pentaho，你可以直接用它的水壶进行ETL。有相应的可视化工具。
另外，国内很多企业也有相应的BI产品，比如百度的BI平台，这是一个灵活的BI开发工具。分析商业智能也很好。许多国内的可视化工具可以显示，如fansoft。
其他Bi平台，如cborad和risi Bi，都是开源的。但是，应该注意的是，根据用户数量和使用范围的不同，开源工具相对缺乏相关信息。如果你想使用它们，最好直接从代码开始，找个专人长期维护。
大学学大数据专业，毕业后有哪些工作岗位，待遇如何？
大数据是我的研究方向之一，让我来回答这个问题。
大数据是一个非常新的专业。早期，一些学校开设了数据科学专业。后来，随着条件逐渐成熟，一些高校开设了大数据专业。大数据专业的教学内容主要集中在三个方面，一是数学，因为大数据需要用到很多算法，所以数学基础对大数据研究者来说非常重要。一方面，统计方面，大量的大数据内容是统计的延伸，尤其是在大数据分析领域。还有计算机技术，大数据是物联网和云计算发展的必然产物，所以大数据的基础是计算机网络技术。
大数据专业毕业生就业面广。随着大数据从概念到产业的转变，大数据专业的毕业生大多从事大数据平台工程师的工作。他们的主要任务是搭建企业的大数据平台，并在平台上开发一些特定的功能。
当然，未来的大数据岗位涉及算法分析师、算法实现工程师、数据分析师、BI工程师（细分岗位较多）、数据工程师（采集、整理等）、程序员等
由于大数据领域人才缺口较大，从事大数据工作的工程师工资非常高。我相信，在未来相当长一段时间内，大数据相关岗位的工资水平将明显高于软件行业的平均水平。
此外，建议大数据专业的本科生继续攻读研究生。研究生学习协会将提供一个更好的研究平台，这将大大提高他们在职场的竞争力。
怎么看待数据可视化这个行业以及BI报表开发的前景？
数据可视化并不是一项新技术，但是随着互联网的发展，数据可视化也在不断发展，特别是随着大数据的快速发展，基于大数据的可视化分析越来越受到重视。通过建立数据仓库实现多源数据的集成，并基于数据挖掘、机器学习等相关技术，可以实现数据挖掘的潜在价值，为企业经营决策、战略分析提供数据支持，因此未来的数据可视化仍有很大的发展前景，特别是基于大数据、物联网等技术，以数据采集和处理为核心的交互式数据可视化必将受到各行各业的欢迎。
数据报表是企业运营中数据管理的重要手段。目前，许多企业通过Excel建立数据报表。然而，随着数据分析、数据可视化、商务Bi等手段的发展，报表开发逐渐转向平台化，通过平台配置可以快速生成数据报表，实现线上线下的实时交互。同时，通过建立企业数据仓库，将数据可视化分析与数据报表相结合，使数据报表更加灵活多样，更加贴近企业业务。
数据可视化和数据报告不是新技术，但随着互联网的发展，它们正在迅速发展。它们通过整合大数据、物联网等手段不断升级，在企业运营、管理、决策、分析等方面提供更加全面的支持。因此，它们的发展前景比较广阔。
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