zoukankan      html  css  js  c++  java
  • FineBI:一个简单易用的自助BI工具

    过去,有关企业数据分析的重担都压在IT部门,传统BI分析更多面向的是具有IT背景的人员。但随着业务分析需求的增加,很多公司都希望为业务用户提供自助分析服务,将分析工作落实到业务人员手中。但同时,分析工具毕竟作为一个系统架设在企业数据分析平台的前端,需要适应企业的复杂业态,于是自助式BI成了不二选择。

    由于数据的数量和复杂性,自助式BI工具需要兼顾这两个方面:

    1、 工具的易操作性

    工具是否简单易用,分析逻辑是否符合常规,决定着这个工具能否被快速地掌握。自助分析工具应避免复杂SQL的学习以及额外的开发工作。

    2、对大数据量和复杂分析的良好支撑

    很多企业都有大数据平台,自助BI工具需要支持Hadoop、GreenPlumn等这类大数据平台以及和Hadoop 集群的工具。SAP HANA、BW这类常用的企业对位数据库也需要支持。除此之外,靠要考虑到数据抽取处理的速度。

    从FineBI应用于金融、电信、地产、制造、医药等行业的案例来看,FineBI能被多行业接受归功于其轻量型、自助性的优点。具体体现在以下几个方面。

    1、 全可视化操作

    从取数、建立数据关联(建模)、ETL操作、分析字段拖取、图表展示切换,FineBI全程可视化操作,不用SQL取数和手动建模,只需要基于业务分析逻辑,将所需数据取出,按照维度指标选择合适的图表展示,通过图表间的逻辑关联操作,即可快速完成一个Dashboard。

    2、 对大数据的良好支持

    FineBI不仅支持Hadoop、GreenPlumn、Kylin等大数据平台,还支持SAP HANA、SAP BW、SSAS、EssBase等多维数据库,支持MongoDB、SQLite、Cassandra等NO SQL数据库,也支持传统的关系型数据库、程序数据源等。

     

    提供两种方式访问企业大数据量:FineDirect(直连)与FineIndex(建cube)。FineIndex提供基于索引的高效计算引擎,对数据进行抽取预处理,高压缩比,通过索引支撑前端快速数据分析。FineDirect提供基于SQL的数据库直连引擎,支持大数据平台的10亿至百亿的数据访问,实时数据分析。

    3、 基于Dashboard的探索式分析

    FineBI的Dashboard由各类分析组件组成,自由拖拽绑定字段后即组成完整的分析型仪表板。

    FineBI内置自主研发的H5图表,具有丰富的图表类型和样式,并具有极强的交互性。比如数据地图组件提供丰富的数据地理信息展示。

     

    同时,在分析操作方面,可视化地进行数据钻取,数据切片和数据旋转等多维分析操作,自由地对业务数据多视角观察。比如过滤操作时,可选择性地阅读数据。

    在最新发布的4.0版本,FineBI发布了SPA螺旋式聚合分析功能,简单来讲可以对提供的数据进行前端的再次处理,而不影响后台数据。

     

    4、 多屏应用分析

    PC端数据分析师是常见的应用场景,而对于一些具有特殊场景需求的企业,不管是在会议室还是在外出差,领导都需要随时查看数据展示。这方面,FineBI提供客户端版FineMobile(帆软移动数据分析应用),可与钉钉和微信企业号开发集成。借助完美的自适应熬过,FineBI还可在LED等大屏中展示,满足实时监控,对外来访,领导参观的各项需求。

     

  • 相关阅读:
    JavaScript对原始数据类型的拆装箱操作
    Javascript继承(原始写法,非es6 class)
    动态作用域与词法作用域
    自行车的保养
    探索JS引擎工作原理 (转)
    C语言提高 (7) 第七天 回调函数 预处理函数DEBUG 动态链接库
    C语言提高 (6) 第六天 文件(续) 链表的操作
    C语言提高 (5) 第五天 结构体,结构体对齐 文件
    C语言提高 (4) 第四天 数组与数组作为参数时的数组指针
    C语言提高 (3) 第三天 二级指针的三种模型 栈上指针数组、栈上二维数组、堆上开辟空间
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/liang123/p/6324972.html
Copyright © 2011-2022 走看看