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你可以不懂数据分析,但请一定收藏这个神器!

时间:2019-07-22 18:43:11      阅读:111      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:数据集   一点   各类   生产   仓库   商业   绩效考核   c99   直接   

企业需要数据分析吗?别说是企业了,就算是开一个麻辣烫店都需要数据分析,分析选址、人流、价格促销。因为业务是真是存在的,所有数据也是真是存在的。

很多企业对数据分析有极大的需求,但现实往往是:

  • 做业务的不懂技术不会工具,数据分析依赖于IT部,每次交上来的都是报表,需求也需求得不到及时响应。
  • IT也很郁闷啊。业务只会说要什么结果,从不说过程。不懂业务的IT要去调研,确认业务逻辑,然后取数画报表。在业务眼中,取数=数据分析,哪有那么简单。

与此同时,企业想做数据分析,但IT硬件跟不上,数据残缺不完整、口径不统一、没有数据仓库管理,指标混乱,一头乱麻…

工欲善其事,必先利其器,以上瓶颈是一串连锁反应,问题的根源是缺乏有效的工具支撑。

这种情况一般需要强有力的BI工具支撑,向下帮助IT做好数据管控,向上充分利用底层数据,支撑前端业务数据应用。

什么是BI工具?

以FineBI为例,它是集数据处理,数据分析和可视化功能的工具。

能将分散在各个业务系统,各数据库中的数据整合起来,按照分析需求将表合并、表关联。

能很轻松的处理数据,增减字段筛选过滤,不需要写代码不需要写SQL。

能轻松的拖拽数据字段,立即生成可视化图表,各种风格样式随意。

能将数据、报表按照业务分类,制成一套企业数据分析平台。

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该选择哪个BI工具?

既然BI工具能带来这么多好处,那么市面上的商业工具这么多,究竟该选择哪一款呢?

其实关于BI工具的选型,无非就是从产品、市场、服务等角度去考量,而其中最重要的还是看产品本身性能是否能够满足自己的需求,数据处理能力是否强大?可视化是否够好?数据管控能不能实现等问题都是最基本的考量标准。

我之前也接触过相当多的BI工具,基本上都是良莠不齐,很难支持个人自助化分析,直到遇到我今天要推荐的FineBI。对比于其他BI工具,FineBI有着很强大的产品性能和体验,具体我总结了下面六个优势:

一、数据管理策略

首先来看一下FineBI商业智能产品底层的数据支持以及管理策略。

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在数据源支持方面,当今时代各类数据源百花齐放,我之前也担心过FineBI是否能够支持别的数据库,后来我发现FineBI竟然既支持传统的关系型数据库,也支持目前流行的大数据平台,还包括业务部门经常使用的excel数据等等。

同时在数据管理策略中,FineBI给我一个很好的体验就是业务包分析主题,它是可以分类单独创建业务包的。比如销售、市场、财务人员要进行数据分析,但他们所需要查看的数据是并没有什么交集的,FineBI独创的业务包就能快速定位到自己需要的数据表。

最后,我接触的很多BI工具在数据关联上做的很差,无法重复利用,操作也相当繁琐复杂。FineBI则在数据关联这一方面有着很高的灵活性,它可以将这些关联关系自动读取过来,再建立数据模型,随时调用,对于我们来说非常方便。

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二、高性能计算引擎

讲完了底层的数据模型原理之后,那么有人可能会问,数据量大了怎么办?我们来看一下FineBI是怎么解决这个问题的。

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我了解到FineBI的底层是采用Spider引擎支撑,Spider是一款高性能分布式引擎,能通过先进的列示存储技术来对传统的数据库进行极大幅的提速,比如依靠FineBI的FineIndex模型能够实现一两秒处理亿级数据,数据查询效率非常高。

除了单节点的本地模式之外,Spider引擎还支持多节点的集群计算,我任意一个节点宕机了,只要还有一个节点在,服务都可以正常运行。另外一个就是实时模式,比如金融行业的交易数据,股票,我要看三分钟或者五分钟的数据交易情况,那么这个时候如果用本地抽取模式来进行数据二次索引建模,就会对数据造成一个延时性,而使用实时模式就能解决这个问题。

三、数据自助化分析

业务人员在做数据分析时,往往可能遇到这样的场景:信息部门导给业务人员的数据并不能直接做出最终的数据分析,这个时候就需要技术重新去加工,直到得到业务最终需要的数据。这个二次处理的过程是复杂繁琐而且效率低下的,因此BI工具的业务自助化就十分重要。

比如FineBI的自助数据集,通过可视化交互和操作就能让用户进行数据的快速加工处理,实现0编码的数据加工,明显提高数据分析和应用的效率。

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比如有些企业的数据可能分两套系统,十年前的数据存放在老系统,近五年的数据存放在新系统,那么通过FineBI的ETL工具,便能够将这两套新老系统的数据做一个数据清洗和合并处理,那么领导在查看数据时,就不用像之前一样看老数据去老系统,看新数据去新系统了。

四、可视化探索式分析

介绍完底层的数据准备之后,我还喜欢FineBI的一点是它非常简便好用的数据可视化。

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我用FineBI可以很方便地做出十分炫酷的可视化,因为它的可视化功能是面向数据分析师和业务人员设计的,能够大大减少我们做可视化的难度和时间。我们如果要做前端数据分析,基于FineBI无限的图表类型、分面分析等功能,只要采用鼠标点击和对字段拖拉拽的形式,就能完成可视化分析过程。

其中,我还要提一下FineBI中的地图功能,地图信息能够带来的价值绝对是相当大的。

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这里我举一个例子,天猫有一家主要做羊毛衫和羽绒服的销售商家,他们在用了地图做了区域数据分析统计之后,发现目前的主要市场都在北方,南方销售很差。那怎么办呢,华南的市场也要做啊,经过再次调研,发现那边主要以西装、高端衬衫等为主,后来公司就对衣服种类进行战略调整,北方多生产毛衫、羽绒服,南方多生产西服、高端衬衫,实现地理信息价值的最大化。

除此之外,FineBI还支持前端的一些多维分析操作,例如钻取、过滤、跳转、数据预警、数据联动等,这些操作对于交互性数据分析是十分重要的。

关于这个问题我还想举一个例子,我曾经看过一家化工企业的异常产量下滑分析诊断报告:

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2018年8月,该化工企业生产产量出现异常下滑现象,同比下降了6.33%。经过对各班组的生产数据进行分析之后发现,产量下滑的情况均发生在丁班,并且丁班的辅助投料远高于其他班组。将结果报于稽查部门确认调查,发现原因是投料工薪资水平偏低,尤其是丁班的投料工人流失严重,导致剩余投料工消极投料,造成了此次异常产量波动情况的发生。

为了减少后续此类事故的再次发生,因为产出商业决策:

  1. 提升投料工人薪资、绩效水平,减少人员流失,招聘投料工补充到丁班。
  2. 要求各班组加强对员工的管理,及时记录对原料和辅料的投放情况,并把核查情况纳入到班组的绩效考核指标,由人事部门对负责消极怠工的情况调查和惩处。

五、企业级权限管控

作为一款企业级的商业智能软件,FineBI对于企业的权限管控也是非常强大的。

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对于用户管理而言,我这边举个例子,比如说某个企业已经有了OA系统,那么通过FineBI的同步用户数据集功能,便可以将OA中原本的用户同步过来。除此之外,还可以通过单点登录等形式轻松实现企业各个平台之间的系统集成。

六、多屏应用方案

在当今移动引领的互联网时代,除了PC端进行数据分析和查看之外,对于像是手机、PAD、大屏等终端的数据分析需求同样是不可或缺的,FineBI不仅支持移动端,支持微信集成、钉钉集成,还能做出最近企业非常火热的管理驾驶舱大屏,这一点主要对于企业来说十分重要。

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结语

数据分析是一门复杂的学问,一个良好的BI工具能够让我们迅速入手数据分析,像我今天介绍的这一款FineBI就是国内优秀BI工具的代表。

你可以不懂数据分析,但请一定收藏这个神器!

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原文地址:https://www.cnblogs.com/laoA188/p/11227119.html

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