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Tableau未必最佳,国内BI也能突破重围!

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如今百度一下商业智能或BI工具,总能看到Tableau的身影并不是Tableau的营销做得好而是国内对于商业智能工具的认知和选择似乎都落在了Tableau身上导致不管业内业外都对商业智能的概念有了偏颇之见认为就是一个前端展示工具就是一个做表的

这里并不是否认Tableau。确实,Tableau的可视化图表制作能力被众人称赞,这点值得国内BI厂商借鉴。但从商业智能的应用来看企业对于BI的关注,更多的是数据处理的性能(数据量、速度、稳定性)、产品的适配性(可开发性、可集成性)以及分析效率(展现效果、操作体验)。由此看来,BI的发展还有很大的空间

那么回到问题,国内BI工具应该如何突围?

先来谈谈商业智能商业智能起初的定义是,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能作为一个工具,是用来处理企业中现有数据,并将其转换成知识、分析和结论,辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定,帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术,包含了从数据仓库到分析系统等。所以商业智能严格来讲是一套解决方案,是基于企业现有IT技术架构,提供快速准确数据分析的解决方案。

帆软公司十多年来在企业数据分析领域的探索,再结合FineBI的产品定位我们可以嗅出这么几条

1、对于企业的数据分析需求要贴地气

每个企业的IT建设各不相同,数据库多种多样数据的规范性系统的开发集成需求也不同BI除了需要支持各种类型的数据库和数据源,还要支持HadoopGreenPlumn一类的大数据平台以及各种数据仓库。对于有些企业有数据仓库,而有些企业只有简单的数据库,有些企业数据量大,有些企业数据一般的差异性需求,BI工具是否能针对企业不同的软硬件设施提供不同的解决方案。这一点,FineBI能给到两种方式访问企业大数据量:FineDirect(直连)与FineIndex(建cube)。FineIndex可通过对数据进行抽取预处理,对数据增量更新,实现快速数据分析。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。

         2、数据分析不要仅局限于展现,更多在于探索

探索这里可以理解为两个方面一是前端数据展示具有“探索导向性”,如何理解?目前的数据展示,都是基于历史数据的归纳和重整,缺乏对决策制定的引导。领导拿到报告,了解到某某地区销售额上涨、下降,某时段产品市场热度较低,这些情况可以说看完就算了,领导还是不知道该做什么决定,他想看与往年的对比,报告又得pass重来。这要求图表之间要有极强的交互性,用户可以深层次多角度进行查看。比如FineBI数据钻取,数据切片和数据旋转等多维分析操作,还有SPA螺旋式聚合分析可针对前端数据做简单处理。二是“深度分析”。目前的商业智能BI缺乏数据挖掘的功能,BI工具的发展可以更加倾向于对数据的挖掘和预测分析比如和R语言的集成,包括分类预测、聚类分析、关联规则、时序模式等等。

3、保持“轻量化”属性

目前BI的使用逐渐偏向业务分析人员,工具需要轻量化,减少技术问题的牵绊。国内BI工具对于本土化企业需求应该更具优势,对于用户分析习惯和业务逻辑思维有更加准确的理解,所以这种优势应保持并深入发展。

所以,就目前国内市场来看BI发展还处于慢热阶段,未来,应该是潜力无限。

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