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自助式BI为何能取代传统BI,逐渐占据商业智能市场? 博客分类: 综合商业智能 商业智能数据分析BI 

程序员文章站 2024-03-13 20:20:16
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前言:未来的时代将由数据勾画,未来的BI将是自助BI的时代

随着数据爆发式增长,像ERPOACRM等系统在企业运用的越来越多。这些系统的使用必然会产生很多的数据,比如在产品加工设计测试维护过程中产生的主数据;在生产采购库存以及电子商务运营过程中产生数据;通过互联网等渠道获得行业、市场以及竞争对手的数据。随着大数据的到来,企业在数据分析展现层面,面临着四大重要问题。

第一、运用什么工具来分析数据、提取信息。

第二、怎样改变技术不懂业务、业务不懂数据的“困境”。

第三、如何解决大数据量的运算、处理、展现。

第四、工具应当如何响应市场需求、提升企业价值。

自助式BI的使用将为业务分析带来技术上的变革

BI1.0报表时代到注重可视化的BI2.0时代,BI的发展始终没能解决业务与数据的供需矛盾,关键原因是缺乏既懂得业务又擅长分析的人才。

传统BI的使用对象是IT技术人员,自助式BI的适用对象是最终用户——业务分析师、领导层。随着数据越来越多,分析时间越来越长,企业和用户需要通过自助式BI工具降低数据分析的门槛。

面对这样的应用困境,以国内外tableau、帆软FineBI为代表的自助式BI,开创了该领域的3.0 时代,正成为市场中大红大紫的明星。以FineBI为例

优势1:一站式方案

无论是从数据连接、数据清洗、多维数据库表对大数据的支撑,再到前端的多维分析都是一体化的服务。用户可以将多种数据源的数据拿到数据库中,然后提取到业务数据包中就可以对数据进行ETL处理和转义。FineBI可以自动关联数据表之间的联系,并形成一个可视化的界面,用户可以通过轻松的点击来进行数据的分析。

 自助式BI为何能取代传统BI,逐渐占据商业智能市场?
            
    
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优势2:对大数据良好的支持

3000万的数据如果使用一般的SQL查询要35分钟甚至更长的时间

FineBI采用分布式部署和集群部署,在Linux系统下可以提升最大并发数,实现3000万数据秒出。

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优势3:支持OLAP多维度自定义分析自动建模

在数据分析时,前端用户可以*地对元数据进行ETL处理,处理后的结果不但可以直接用于多维分析,也可基于分析结果继续进行处理。用户可以随意切换维度,进行无线层次的透视分析。更为难得的是,这些操作也都是完全可视化的,无须编辑代码和脚本,即使不懂任何代码也可轻松上手。

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优势4:自助前端分析

自主开发的图表避免了使用第三方插件的兼容性、稳定性问题。从数据连接、ETL处理、建模、前端图表展示,有如“植物大战僵尸”感的拖拽操作。

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