前言:
眼前各位老铁们对“大数据bi产品”大约比较关怀,我们都想要了解一些“大数据bi产品”的相关资讯。那么小编同时在网络上网罗了一些有关“大数据bi产品””的相关文章,希望同学们能喜欢,你们快快来学习一下吧!“这个Excel表,数据密密麻麻的,能不能给做一些直观明了的指标数据?”
“各个部门整理上来的数据总结,看不出头绪,怎么进一步分析和挖掘?”
“各业务系统数据指标口径不一,造成结果偏差,怎么解决?”
“各个行业都在运用大数据,公司的转型升级,大数据能否给些思路?”
……
当这些需求提出时,你们公司是时候需要上BI了。
BI能做什么?
BI系统在大多数企业都是部署在展现层和应用层,提供从底层数据到前端展示,期间经历数据整合、数据清洗(ETL)到数据缓存以及最后的数据展现和前端分析,以及移动端、大屏的解决方案。
通俗来说,BI以数据整合、数据分析、数据挖掘、预警提醒等一系列手段,通过固定报表、数据图表、仪表盘等方式呈现,最终实现打破信息孤岛,整合分析问题;深入分析问题,提高决策质量;实现数据挖掘预测,长远分析问题等目标。
选择什么样的BI工具?
市面上打着BI的旗号,实际却只是单纯数据工具的产品不少,客户在进行BI 选型时,眼花缭乱,不知所措。以下,就从技术来源上可以将市面上的BI工具做个简单分类,方便了解。
1、基于直接连接业务系统出报表的报表工具(OLTP应用)
代表厂商是润乾报表,后来是帆软FineReport。
此类报表工具的优势是开发比较灵活,同时含数据填报和补录功能;不足是非基于OLAP的BI报表工具,导致不支持基于多维的报表操作,比如基于同一维度的钻取表,就需要做多张表,通过链接的方式来实现;同时,由于做表前要通过sql语句锁定和加载分析的源数据,不能充分使用数据库的性能,因此大数据量下的计算性能和高并发下的性能是其最大的弱项。
也正因为此类报表这些不足,润乾新一代产品集算器定位在源数据库与报表的中间层,致力于解决数据库到报表的计算性能问题。帆软推出FineBI,试图通过BI技术解决相关问题,但由于基于OLAP技术的积累时间较短,其直连数据库的实现直到今年年初才发布,还有待进一步验证。
2、基于DW/BI理论的传统BI工具
国外代表厂商: IBM收购的Cognos、Oracle的BIEE和SAP收购的BO
国内代表厂商: 亿信华辰的亿信ABI、思迈特的SmartBI
这类分析工具,较好地解决了多维报表操作问题以及性能问题。但国外工具在中国式的复杂报表实现上处于弱势,同时由于BI工具偏应用层,各项目中不可避免有些定制和二次开发的需求,国外公司在此类问题上基本上无法响应。由于基于OLAP技术,因此BI工具本身不能提供数据的修改和补录相关功能,国外工具在这种场景下就捉襟见肘。
亿信华辰是国内成立较早的一批BI厂商,客户遍及政府、银行、电力、税务、租赁等行业,服务国税总局、进出口银行、国家电网、海尔集团等众多政企用户,行业影响力可见一斑。亿信ABI脱胎于2003年发布的单机版数据分析系统,从BI@Report,到亿信BI,再到如今的亿信ABI,历经四次架构跃进,二十多次重大版本更新,十余年技术沉淀,产品功能和性能基本上可以与国外类似工具一较高低。同时在支持中国式复杂报表、二次开发支持和本地化服务上具有天然优势,并且集成了数据修改和回填的功能,助力用户轻松完成报表数据的补录、修改、审核和审批、汇总上报,最终实现报表的生成和业务确认。
这类工具国内还有一个典型代表厂商思迈特(SmartBI)。思迈特团队对DW/BI有比较多的实践经验,但由于一些历史原因,最终把产品发展成一个基于Excel做设计器的报表工具和一个面向业务使用的自助分析工具。基于Excel做报表设计器,一是无法实现在线设计与共享,二是也不符合国家对某些领域要求的自主安全可控的发展方向,同时由于对标FineReport,未能很好地解决报表工具固有的缺点。
3、面向业务人员使用的敏捷BI工具。
国外代表厂商:Tableau
国内代表厂商:帆软FineBI、亿信华辰豌豆BI
随着技术和市场的发展,有很多公司开始研发直接面向业务用户的敏捷BI工具。国外有代表性的是Tableau,Tableau一开始的产品定位就是为了替代Excel,单机用户在本地完成各种快速的设计与分析操作,重点强调与数据的互动,以及各种分析方式的操作互动。这类工具由于其定位问题,在制作各种复杂的统计报表的能力天然不足。
国内也有很多的厂商做敏捷BI,比如帆软的FineBI、亿信华辰的豌豆BI。第一个版本的FineBI由于严重依赖FineReport技术,因此其第一个版本的BI更想定位为传统BI工具,重点解决多维分析的能力,但从市场反馈来说,无法做到与FineReport的明显区分,因此其后续版本的BI逐步趋向于敏捷BI工具。但由于其在OLAP技术上的经验很少,还是需要把分析数据打包成的专用数据包,然后BI工具基于专用数据包进行分析,这个专用数据包的作用相当于帆软自有的数据分析模型(类似于OLAP数据库或者cube的作用),需要自己完成对数据分析模型的管理和维护。直到最近,其才发布能够直连OLAP数据库的引擎,相关能力还需要项目上的进一步验证。
亿信华辰在共用核心OLAP引擎技术上单独发展了一个面向业务人员使用的豌豆BI,定位为更简单,更易上手的自助分析BI,其中采用了很多智能化技术提供产品的自动化,让用户操作更加简便,比如数据表导入时的自动建模技术,数据画像功能,多表的自动关联技术,图表智能化推荐技术,以及图表动态自动关联技术等。
4、基于互联网技术和资源的创业型BI
代表厂商:阿里云的QuickBI、网易有数、海致BDP、神策数据等
由于很多人都看好BI的市场和应用场景,因此有些互联网公司在自身应用的基础上开发了BI产品,如阿里云的QuickBI,以及网易有数等,这些工具属于轻量级的工具,其业务地位在公司属于边缘业务,因此得不到重视和发展。
还有些从互联网公司出来的创业团队创立的公司,如海致BDP和神策等,这些公司的产品重点是基于saas或者某类业务应用场景的BI应用。因此这类BI工具的通用性上还需要更多的时间验证。
小结:以上分类基于各厂商产品发展过程和技术路线,酌情参考。每家企业情况不同,在进行BI商业智能工具选型的时候,必须结合以上的各类BI工具各自优缺点,在需求、成本预算、业务部署和开发周期之间找到平衡点,然后最终确定。
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