逆天BI数据分析工具,帮公司提高效益节约50%成本

数据分析前沿

发布时间: 19-03-1215:18

大数据时代,越来越多的公司和个人也开始愈加注重效率的提升。工欲善其事,必先利其器。现在就结合大部分互联网公司的实际工作场景和需求,给大家分享一下大大提高工作效率的分析工具神器,这个工具能从梳理工作思路、团队协作、产品原型图设计、数据统计分析、销售与客服等各方面提高创业公司的工作效率,降低运营成本。

根据IDC的预测,到2020年,全球数据总量将达到44ZB,这相当于3000个谷歌数据量,年复合年增长率高达40%。数据越来越多,数据源也呈现多样性。

BI商业智能

简单数据

简单数据由来自有限来源的较小数据集组成。大量的中小企业、团体组织的数据都呈现这种情况。要对简单数据集进行分析,不需要复杂的操作,也不需要进行数据模型优化。简单数据集一般可以直接查询,而不需要对数据源创建索引或进行复杂的聚合。如果只有一两个数据源,可以直接对数据关系进行建模;甚至可以直接查询数据库,而不需要对数据进行中间处理,比如存储、清洗等等。

大数据

数据的来源或种类较少,但是数据量非常庞大(如:单表行数亿级以上)大量的互联网企业、电商企业或零售企业的数据情况均属于此类。他们数据往往只是来源于少量业务系统,如电商平台、CRM系统,APP等。这类数据的处理往往要创建索引、聚合表、搭建集群等,以便以合理的性能查询数据。

多样化的数据

多样化的数据一般是指从较多的数据源导出而来的,但是数据量并不大(单表数据在百万行量级)。这类数据的分析要耗费大量的时间在数据预处理上,比如进行ETL清洗,弄清楚并建立各种数据表之间的正确关系结构。随着数据源(和数据表)数量的增加,这个ETL过程变得越来越复杂,需要专业的DBA人员重塑数据、创建新模型或创建各种各样的数据库视图,这就对数据库工程师的业务能力提出了较高的要求。此外,为了保证保持分析的敏捷性和及时性,数据清洗流程必须自动化,此时,如果又有新的数据源接入,则整个数据清洗流程框架就必须进行迭代更新。由此可见,对于多样化数据,在生成任何数据分析输出之前,IT团队的大部分时间和精力将消耗在ETL步骤中,持续的开发,迭代,维护等等。

复杂的数据

数据量巨大,并且数据来源也多种多样,这就构成了复杂数据集。大型集团公司或跨国组织的数据一般属于这类情况。复杂数据集的挑战来自于两个方面,一个是应对海量数据的性能挑战,一个是应对多样性数据源的数据清洗和管理挑战。大量的复杂建模工作、创建索引、聚合,甚至创建数据cube,进行切片,等等都需要大量经验丰富的数据库工程师团队的专业技能。处理这类复杂数据集的数据分析业务时,往往需要组建项目小组,进行跨部门的合作。所有上面讲到的多样性数据集和大数据集的问题都会在这里被放大,最终你会发现这是一个极其消耗高成本人力资源的工作,并且需要大量的硬件资源做支撑。

如何运用亿信BI工具来应对这些挑战

数据量巨大也支持多源数据整合及权限设置

多源数据整合:管理员可以将不同来源的数据基于业务分析需求 进行分类管理。可添加包括数据库表、SQL集、Excel,自助数据集等等。支持快捷的分组操作。

支持权限设置:管理员可以按照用户角色分配业务包数据权限。 保障数据安全。

高拓展性

应对不同企业的应用场景,可根据数据量级与灾备需求,选择不同模式部署。

●高可用性

应对超大数据量的需求,用户可以灵活的横向拓展节点,完善的调度机制保证了节点间的协作分工,特殊情况下某节点宕机也不影响正常使用。

●无缝模式切换

用户可以根据数据量、实时性要求、使用频次等,自由选择数据模式。

●先进技术架构

集成了大数据组件,结合列式存储、并行内存计算、计算本地化加上高性能算法,解决大数据量分析问题与在亿信BI中快速展示的问题。

BI数据分析

亿信BI让数据可视化。数据分析软件亿信BI内置数十种可视化元素和图形,通过简单的数据关系定义,就能实现丰富的可视化效果。数据可视化图形包括线状图、饼图、柱状图等常规图形,同时支持复杂的流向图、和弦图、圈饼图、瀑布图、金字塔图等。同时囊括世界、中国各省市的图片地图及GIS地图。通过设计与搭配,可衍生出成千上万种可视化效果,帮助您理解数据,节约企业成本。

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