不得不看的BI工具选型流程及BI工具排名

数据分析前沿

发布时间: 19-03-1315:11

部署BI商业智能的前提条件

是否有条件实施BI?

实施BI的前提,最重要的是基础数据的统一。比如货品信息,客户信息,公司内部信息。原本考核业务员的时候,数据的管理不规范,缺少数据可以临时补。但随着公司业务的不断扩展,越发需要精细化运营。数据需要精细到货品、门店。有了这些齐全的数据,BI的实施才有保障。

其次是业务的统一。比如销售模式,采购模式,结算方法,质量管理的统一。比如销售模式不统一,有的分公司先结算后配送,有的公司先配送后结算,业务形式不统一,口径不统一,就会造成数据的时间差。

最后是业务部署。业务部署分集中部署和分销部署,例如分散性部署。分散性部署会带来很多问题,比如我们每天会对二十几家公司进行数据抽数,ETL策略尤其多,如果遇到网络断掉或者其他意外情况,就要重新生数。而集中部署,保持基础数据的统一,业务口径的统一能大量节省人力物力。

BI的部署还需要大量人员的支持,需要业务人员和信息人员的积极配合,这个效果才能够比较良好的推动,而且还能够持续的发展。为了让技术和业务人员更好的贴合,要将技术和业务有效结合,最大效率的把报表和BI系统的功能发挥出来。

BI工具排名

BI产品如何选型?

首先是价格。价格需要和领导协商,所以首要确定需要实现哪些功能,大致的价格基准是多少,是否和预期一致。

其次需要考虑产品的成熟度。成熟度高,实用性强是大多数企业的需求所在。有的BI工具它需要在一个所谓的领域层里面搭建,搭建的时候业务层上面才能够通过我们业务人员或者信息人员进行做报表。是否符合企业的情况需要好好考虑。

产品的快速部署。比如有的产品,一旦服务器当掉之后,部署就需要一天。

开发功能。开发性能是否友好会直接影响到开发人员的情绪。如果界面友好,能大大提高操作效率。

国内优秀的BI软件-亿信BI

亿信BI

亿信BI是一套企业数据化管理和可视化BI的方案,意思是在具备可视化BI功能的同时,又侧重于帮助企业打造数据化管理的一个应用。从其使用流程中可以看出:分别为管理员创建业务包(准备数据),业务人员新建仪表板(可视化和探索性分析),业务人员新建螺旋分析(前端再处理数据),领导查看分析(对外分享报告)。

创建业务包就是准备数据,这个工作一般让信息部去做,把数据转化成业务分析人员可理解的数据(一般会准备大而全的明细数据)。然后,业务人员拿着业务包里的明细数据,根据需求做分析,比如做一个销售dashboard,分析每个产品、每个地区、每个销售员的销售情况综合判断。在没有分析目标的情况下,可以尝试探索性分析,甚至数据挖掘:聚合、预测等,都有现成的模型。

亿信BI连接数据的方式,包括直接对接数据库的实时数据引擎,和抽取数据的引擎,统称为Spider计算引擎。用户可以根据数据量、实时性要求、使用频次等,自由选择实时或抽取的方式。实时数据与抽取数据方式的无缝切换,将更加灵活高效支撑前端的高性能分析。

Spider数据引擎可灵活支撑不同数据量级的分析,在数据量激增之后,可横向扩展机器节点,利用Spider引擎专为支撑海量大数据分析而生的分布式方案。

Spider引擎分布式方式,结合Hadoop大数据处理思路,以最轻量级的架构实现大数据量高性能分析。此分布式方案集成了Alluxio 、Spark、 HDFS、zookeerer等大数据组件,结合自研高性能算法,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。同时从架构上保证了计算引擎系统全年可正常使用。

优势:

(1)引擎支撑前端快速地展示分析,真正实现亿级数据,秒级展示。

(2)用户可以根据数据量、实时性要求、使用频次等,自由选择实时或抽取的方式,灵活满足实时数据分析与大数据量历史数据分析的需求。

(3)抽取数据的高性能增量更新功能,可满足多种数据更新场景,减少数据更新时间,减少数据库服务器压力。

(4)合理的引擎系统架构设计可保证全年无故障,全年可正常使用。

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