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类似地，使用高级分析的企业在提升分析可扩展性的同时，执行与部署分析的流程也必须随之改变。过去常规的分析执行与部署流程不能充分地挖掘分析应有的价值。如果现有的分析流程不进行一些根本的改变，企业只能获得分析能力与生产力的部分提升，远远低于高级分析可扩展性具备的全部价值。如果使用传统的方法来执行分析流程，驾驭大数据将是不可能实现的任务。
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一个首要的改变是，配置并管理分析专家所需的工作空间。传统的做法是在一个专门支持分析工作的独立服务器上部署工作空间。前面已经讨论过，库内分析已经成为了新的标准。为了充分利用库内分析带来的可扩展性的优势，分析专家需要一个直接驻留在数据库系统内的工作空间，或者称为“分析沙箱”。在大数据领域，MapReduce环境将是传统分析沙箱的补充。本章的第一部分将讨论什么是分析沙箱，它为什么很重要，以及如何使用分析沙箱。
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在数据库平台中使用分析沙箱进行分析工作时，分析专家常需要重复执行一些任务。例如，不管做什么类型的客户分析，每一个分析专家都需要获得客户的各项核心指标。企业分析数据集是一个重要的工具，用来显著提高分析专家工作的数据一致性与工作效率，以及降低公司使用高级分析流程所带来风险。本章的5.2小节将介绍基础的分析数据集，然后我们会讨论企业分析数据集（Enterprise Analytic Data Set，EADS），包括什么是EADS，它有什么好处，以及某个分析专家开发了EADS后，如何让其他人和其他应用来使用它。
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许多分析需要对某些基础数据定期执行重复的评分工作。例如，一个客户倾向模型需要定期重复评分过程，以获得下个月这些客户购买某一产品的概率。在过去，更新每一个客户的评分结果是一项耗时巨大并且不常执行的任务。如今必须及时更新这些客户倾向的评分结果，即使不是实时生成的，也必须按天进行更新。本章的5.3小节将讨论如何在数据库环境中嵌入这些评分过程，以及如何更高效地管理和监控这些通过模型管理开发的分析模型和流程。
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5.1 分析沙箱
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在第4章，我们讨论了海量并行数据库系统的巨大威力。这种数据库系统的一种应用是加快高级分析流程的构建与部署。为了帮助分析专家高效地使用企业级数据仓库和数据集市，分析专家必须获得这些系统的正确权限，并进行访问。分析沙箱就是这样的一种管理机制，如果被恰当地使用，分析沙箱能给大数据领域带来巨大价值。
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“沙箱”这个词来自一种孩子们常见的玩具。在沙箱里，孩子们可以创建他们想要的任何东西，他们可以根据自己的意愿把沙子堆砌成各种形状。类似地，分析环境的沙箱就是一个资源组。在这个资源组里，分析专家能根据自己的意愿对数据进行各种探索研究。沙箱还有另外一个名称，叫做敏捷分析云或数据实验室。具体是什么名称并不重要，重要的是你理解了背后的理念。
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5.1.1 分析沙箱：定义与范围
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分析沙箱提供了一个资源组，可以支持各种高级分析，以找到各类关键业务问题的答案。分析沙箱最适合进行数据探索、分析流程开发、概念验证以及原型开发。这些探索性的分析流程一旦发展为用户管理流程或者生产流程，就应该从分析沙箱里挪出去。
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分析沙箱只被一小部分用户使用。分析沙箱中创建的数据与生产数据库彼此隔离。沙箱用户也可以把自己的数据导入到沙箱内，在短期内作为整个分析项目的一部分数据源，即使这些数据不在企业的数据模型范围内。
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沙箱中的数据都有时间限制。沙箱的理念并不是建立一个永久数据集，而是根据每个项目的需求构建项目所需的数据集。一旦这个项目完成了，数据就被删除了。如果沙箱被恰当地使用，沙箱将是提升企业分析价值的主要驱动力。
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5.1.2 分析沙箱的好处
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分析沙箱有什么好处？我们将从分析专家与IT人员两种视角来进行阐述。
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对于分析专家而言，沙箱的好处有以下几个。
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■ 独立：分析专家可以在数据库系统中独立开展工作，不需要经常来回申请项目所需的各种权限。
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■ 灵活性：分析专家可以自由地使用各种分析工具，包括商业智能、统计分析或可视化数据工具等。
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■ 效率：分析专家可以直接使用企业数据仓库或数据集市来进行分析，不需要抽取或移动数据。
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■ 自由：分析专家不需要负责系统管理与生产流程的监控，这些维护性工作都转移给了IT部门。
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■ 速度：通过并行处理可以实现大范围的快速优化。这也带来了“快速迭代”与“快速试错”的能力，降低了创新的风险。
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沙箱对每一个人都有好处！
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分析沙箱对分析专家和IT人员有不同的好处，它不会伤害任何一方。双方人员在不理解沙箱时，常常害怕这个概念。建议开展内部培训后再启动沙箱建设，这可能会耗费一些时间，但绝对值得。
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分析沙箱对IT人员有以下几个好处。
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■ 集中化：IT人员可以像管理其他数据库一样对分析沙箱进行集中管理。
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