有一个问题，在大数据界一直受到很多人的关注，那就是大数据分析到底应该用什么工具？2020年了，我们应该拓宽视野，而不是仅仅局限于那几个数据分析老古董。
我急切地想知道，于是打开了某度，但是一搜全是很鸡肋的信息，很多软件也没啥实际用处，浪费了时间还找不到答案，气坏了我们这些热锅上的蚂蚁。
但是仔细剖析这个问题，冷静思考之后我想到了几个很有价值的思考点，这么多年的工作经验，也让我有了一定的心得体会，接下来就系统地和各位讲明白。
在数据分析师的工作中，报表制作是频率很高的一项工作内容。成熟的公司中，通常已有数据产品或BI工具来帮助分析师完成报表类型的工作，而且对于需要外源数据（这里指非数据库中的存储数据）更新或是业务变动较快的业务来说，实时更新的数据BI工具就显得尤为重要了。
如果你只做数据分析，全平台全方位的数据，根据目前所接触到的，EXCEL已不足够支撑，而且很快就会被淘汰。如果你要做拖拽重计算之类的，或者是商务智能的，你可以用BI工具，BI工具有许多，下面再接着介绍。
简单来说，我们可以把大数据分析工具简单分成两个维度：
- 第一维度：数据存储层——数据处理层——数据报表层——数据分析与展现层
- 第二维度：用户级——部门级——企业级
先从第一维度说起吧。
1、数据存储层面
这一方面主要是数据库和数据仓库的一些知识点，企业要想做数字化转型，把原先的一些数据系统，如ERP、OA、CRM、Excel等，必须得进行数字打通，不然整个企业就相当于在进行烟囱式开发，数据东一块，西一块，根本不能成为体系。
具体的，就是一些数据库的使用，不要说这方面的知识不想学，有运维替你管着。
一个好的大数据体系，数据仓库和数据库、数据湖、数据集市的建立是非常重要的，建模的维度就决定了你后面分析的维度，如果维度不够全面与准确，那你的工具再好也就没有意义了。
2、数据处理层面
python、hadoop可以闪亮登场了，但是hadoop是一个非常复杂的平台，需要的技术很多，所以这里我们暂时不讨论。
我做了很多年的大数据技术了，所以最早我开始做分析的时候都是希望通过编程来实现，使用Python的好处是自由度非常高，能够灵活运用模型和算法，并且从数据采集到数据清洗到数据分析，一种语言就可以全部搞定。
现在很多人都在说不学python会怎么怎么样，但其实不是这样，归根结底只是一个底层语言，需要混合使用。Python是有一定门槛的，而且学习的时间成本不低，往往一次分析需要花较多的时间，如果不是大型分析项目，有点大材小用。
但是对于大型的项目，尤其是涉及到数据挖掘类的，我建议用python。
还有一些可以数据抓取的工具，我就不说了，本质其实都差不多。
3、数据报表层面
可能提到报表，很多人脑子里的想法就是Excel，这其实是完全不对的，如果是Excel，那我也没有写这篇文章的必要了。
不信？你随便去问问500人以上的公司，Excel行不行，这样的公司可能有千万家，但最后得出的结论都是一致的：
- Excel会导致企业信息化程度不够
- 数据口径不一致，浪费人力去核对
- 数据采集困难，更改不能实时显示数据
FineReport做的可视化
关于报表工具，我认可的只有FineReport，这里就不再过多介绍。
4、数据展现层面
我上一家公司用的是SAS，可现在流行R语言来训练模型，作为数据分析工具，今年已经没有采购SAS了预算了，预算都给大数据平台产品了。
你们以为的数据展现，可能就是所有数据都处理好了，然后直接生成可视化就行，其实远不是这样，那数据变动怎么办呢？数据量太大，宕机了怎么办呢？
所以一个实时的可视化工具就显得非常重要，我觉得FineBI和Tableau是一个不错的选择，但是Tableau是国外的工具，一是服务体系不够全，出了问题要解决很久，这是不能接受的；二是价格实在是太高，动不动就上百万。
所以我推荐FineBI，一款web级的敏捷数据工具，不仅直接拖拽就能生成可视化，而且还能做复杂报表，BI报表就是企业的新方向。
你是可以直连数据库的，它支持很多种不同类型的数据库，哪怕是不同的数据源，也可以在一起分析！
谈到BI，就不得不谈一下OLAP技术，老一代OLAP分析的技术实现需要严格的从头开始手动建模，Cube的大小极大限制了大数据背景下的使用场景，动辄成百上千新旧不一的Cube需要繁重的运维，架构无法纵向扩展、无法满足大数据量下构建、查询和并发的性能要求。
FineBI的数据业务包是BI分析的数据基础，由管理员创建，通过定义的数据连接向数据库中取数，获取到的数据自动保存在Cube中，BI分析则从Cube中获取数据，这也就保证了只要Cube中存有数据，就算不联网也可以使用BI分析。
所以现在懂了吗？数据实时显示，FineBI就是这么完成的。
其实数据展现类的工具，靠不靠谱还得看引擎，FineBI引擎的两种模式完美支持大数据量分析，在特定的场景下，如银行、电商，可以做到亿级数据的秒级呈现。
- 抽取模式：提供基于索引的高效计算引擎，通过数据预加载，支撑前端快速数据分析，适用于实时性要求不高的分析。
- 实时模式：直接对接读取企业的数据库表进行分析，适用于对实时性要求较高的数据分析场景。
你不要以为FineBI是给IT、开发人员用的，它的设计模式，就是简单易用，目标是业务人员，不用再经历提交需求——等到好久才拿到报告——不满意再改——又是无尽的等待...
IT帮你初步处理好数据之后，你就可以按照自己的分析规划，将数据拖入到需要分析的维度上，对了，FineBI还具有ETL的功能，内置的数据处理计算，不需要你写函数，也是封装好的功能。
最后来说说FineBI的可视化效果吧，这也是很多领导看重的。
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