一前言

數(shù)據(jù)分析一般需要掌握Excel、SQL，再強(qiáng)大的需要掌握python等。目前市面上的數(shù)據(jù)BI工具，就是用來優(yōu)化復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析過程，解放相關(guān)人員的生產(chǎn)力的，不再為了一個(gè)需求而漫長等待和重復(fù)多次溝通，從而讓人員可以更多的關(guān)注業(yè)務(wù)。

在大數(shù)據(jù)之前，BI分析工具就已經(jīng)存在很久了，簡單把大數(shù)據(jù)等同于BI，明顯是不恰當(dāng)?shù)?。但兩者又是緊密關(guān)聯(lián)的，相輔相成的。BI分析工具是用來達(dá)成業(yè)務(wù)管理的，沒有BI，大數(shù)據(jù)就沒有了價(jià)值轉(zhuǎn)化的工具，就無法

把數(shù)據(jù)的價(jià)值呈現(xiàn)給用戶，也就無法有效地支撐企業(yè)經(jīng)營管理決策；大數(shù)據(jù)則是基礎(chǔ)，沒有大數(shù)據(jù)，BI就失去了存在的基礎(chǔ)，沒有辦法快速、實(shí)時(shí)、高效地處理數(shù)據(jù)，支撐應(yīng)用。

雖說BI是好東西，但是如何選擇一款合適自己的數(shù)據(jù)BI分析工具，這個(gè)卻讓很多人犯了難。

目前國內(nèi)在bi商業(yè)智能排第一的帆軟公司產(chǎn)品。

二數(shù)據(jù)處理

操作容錯(cuò)：FineBI提供增加、修改、刪除歷史操作的功能，最大限度地容錯(cuò)。

路徑清晰：清楚記錄每一個(gè)操作，方便用戶還原分析思考過程。

即時(shí)反饋：每一步都提供數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)預(yù)覽，減少分析過程的不確定性。

路徑打通：在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段可以直接進(jìn)行儀表板的創(chuàng)建，不打斷用戶連貫的思維過程。

三數(shù)據(jù)分析能力

至今沒有一款BI在使用過程中是不宕機(jī)的，這不現(xiàn)實(shí)，但是宕機(jī)的次數(shù)和數(shù)據(jù)展現(xiàn)的速度確實(shí)可以反映BI工具的好壞。

FineBI具有spider引擎，對于大數(shù)據(jù)量的分析可以很快速地響應(yīng)，支持本地模式和直連模式。其實(shí)上過BI的企業(yè)都應(yīng)該知道，大數(shù)據(jù)BI分析工具最重要的就是穩(wěn)定性，沒有穩(wěn)定性，一切都是白搭。

OLAP多維分析方面，F(xiàn)ineBI做得比較全面，鉆取、聯(lián)動(dòng)、旋轉(zhuǎn)、切片、跳轉(zhuǎn)都可以進(jìn)行快速設(shè)置，功能非常強(qiáng)大。

同時(shí)計(jì)算分析能力方面，例如用戶想做類似同期環(huán)期、同比環(huán)比的快速計(jì)算，無法直接得出結(jié)果，需要用戶書寫一些函數(shù)才能計(jì)算出相關(guān)結(jié)果。

而FineBI為用戶直接提供了快速計(jì)算的功能，包括求同期/環(huán)期、同比/環(huán)比、排名、累計(jì)值、所有值、百分比計(jì)算等等。

四總結(jié)

BI數(shù)據(jù)分析軟件可以流程化大量的數(shù)據(jù)處理過程，大大提高了帆軟數(shù)據(jù)分析的效率。有了這個(gè)帆軟bi數(shù)據(jù)分析軟件，可以節(jié)省業(yè)務(wù)和分析師的數(shù)據(jù)處理過程；如果技術(shù)支持好，數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)分析。比如這里剛做了一個(gè)頁面上線，分析系統(tǒng)上馬上就能看到最新的訪問數(shù)據(jù)。從國內(nèi)bi市場占有率來看和性價(jià)比考量，帆軟finebi當(dāng)之無愧。