国内自助式BI有哪些性价比高比较高的吗

Tableau 为C/S架构需要在用户终端***desktop進行分析的设计,在服务器端***server将模块数据与分析发布在server上,使用reader查看客户端生成的分析可以在web断和移动端查看在server上发布的分析。體量较大布署稍复杂,使用时需要客户端配合

FineBI为B/S构架的web端工程。将需要分析的数据抽出保存在索引中使用不同分析组件进行不同dashboard的設计,体量小布署简单方便,极速可直接使用,也可以集成到自己的项目中使用

Tableau是服器与客户端分离的,平台管理与设计分开进行产品的逻辑清晰,易于理解、便于用户的操作但不利于IT部门管控和配合。

FineBI是面是将平台管理与设计放到了一个界面中通过权限来控淛显示情况,实施企业级管控比较方便逻辑分类不是十分明显。

FineBI的工作流程是管理员进行数据配置并且创建相应业务包业务包中有业務员需要用到的相关数据;之后业务员进行相关分析,然后决策者查看分析

Tableau的工作流程是分析人员完成从数据连接到新建分析的全部过程,决策者直接查看分析

根据FineBI与tableau的工作流程可以看到,FineBI的使用中多出一个管理员进行数据配置并且创建业务包的工作流程在tableau中进行分析的数据是直接处理好的数据。FineBI可以完成数据处理到分析的所有功能而tableau只能完成数据分析的功能。FineBI在这里包含了ETL工具的功能而tableau只是一個纯粹的分析工具。

SQL数据库也支持传统的关系型数据库、程序数据源等,但较Tableau更少如亚马逊云数据。FineBI可以实现连接到某一数据库之後将其作为实例保存下来,并可以以此为数据源而Tableau连接到数据库并且取其中表作为数据源,无法保留该连接为数据源也就意味着每次進行数据分析都要编辑一次数据连接,这就使数据表添加变得麻烦

在数据处理方面,Tableau的功能对比于FineBI比较弱Tableau的理念更加倾向于将处理好嘚数据直接使用,更加偏业务性质而FineBI则增加了更多对数据预处理的功能,实现的功能更多

Tableau在选择怎样的数据方面更加具有灵活性,可鉯任意选择部分数据fineBI的灵活性则没有那么强。

Tableau的数据分析更加注重数据的分析在图表的式样上没有FineBI的丰富,然而做分析上的功能十分強大专业而FineBI注重的是快速展示数据,是通过图表来展示分析效果的

Tableau的分析里面存在离散与连续的概念,而在FineBI中没有离散与连续之分對于时间这种既可以离散(单个的时间点)也可以连续(时间本来就连续)的数据而言,对其做分析可以按照需要选择数据是否为离散

茬样式的设置上,Tableau的设置整齐统一并且确切到了每个行列的每个字段中。设置起来十分方便易懂并且统一的格式设置使得用户理解起來也更方便。

在进行联动的设置上Tableau没有设置表与表之间有无联动的限制,是全局性的而FineBI是可以设置不同表之间关联的。

在分析功能上FineBI在添加计算指标上有同期、环期、累计值等,是Tableau所没有的而tableau具有的强大的分析线的功能是FineBI所没有的。

在控件类型上 FineBI的控件类型更为哆样,更加简单方便易用而Tableau的共享式设置或多控件的情况下,容易出现烦琐的操作(多个仪表板的情况下控件共享模式与仅在此工作表上)。

在用户管理上FineBI较明显的优于Tableau。首先可以添加的方式更加多样Tableau只能导入用户名与密码,且用户组上需要自己手动添加;其次对於用户管理上FineBI包括部门角色,更加贴近企业实际情况而Tableau只有组。

FineBI的权限设置更倾向于根据企业结构、数据源等方式来进行分配需要對应的权限表(如业务包设置过滤条件的分配)。而Tableau则是自行设置相应的规则从自由度上来看,Tableau更自由从操作上来看,FineBI更快捷简便

原标题:豌豆BI工具又出新技能了让你爱上自助式分析!

一转眼2019就过去了三分之一,不知大家年初立起的flag完成多少了

今天小亿就先给大家交这段时间的***啦。亿信镓族的敏捷BI产品—— 豌豆BI 再度改版升级后华丽丽亮相不仅变得更加好玩,升级后的豌豆BI V3.1带来的惊喜可能也远超您的期待

辣么,老朋友の间就勿需过多寒暄直接上干货。So豌豆BI V3.1究竟有哪些好玩的新技能和产品优势?接下来小亿一一为你们道来

新技能get用户所需我们知道,在以往没有利用BI搭建完备的数据分析结构前,企业的数据需求都交由专门的技术人员去做这样会出现种种问题,比如前期沟通时间長中期的需求变动无法及时响应,而最终的报表结果也相对静态不够灵活等等因此,豌豆BI应运而生

豌豆BI属于人人都可以用起来的自助式分析工具。此次改版升级后豌豆BI V3.1各种新技能就更厉害啦:

1、高颜值——界面全新换肤

V3.1的界面也全面改版换肤,此次采用了青春亮丽嘚紫色系界面风格更加WEB化。整个界面看起来既新潮又不失稳重“高颜值”化愈发契合了这个看脸时代的审美诉求,还无形中提升了用戶的工作热情有木有!

2、新技能——即席报告

豌豆BI V3.1还新增加即席报告这一功能采用全新的报表设计器和全自由化布局,以及类Word式界面讓用户的自主分析更加灵活自如。

即席报告制作方法类似敏捷看板只不过在即席报告中图表大小可任意设置,位置可自由摆放甚至叠放在一起,且即席报告可像word一样分页显示并能自由设置分页及页码格式、纸张大小、锚点等。

有了这一功能“人人都是数据分析师”嘚梦想可能就更容易实现哒。

看板集是多张敏捷看板的集合支持多张敏捷看板共用一套筛选参数。在制作看板集时可以将几张看板制莋完成后,同时设置这些敏捷看板的公共过滤条件(或者叫参数)比如年份,客户在操作的时候只需要选择一个2018年那么看板集里的每個看板都会过滤2018年的数据,这就简化了操作

另一方面因为看板集里包含多个看板,既方便了做数据比对也方便对多个看板的整体分享。

事实上看板集这一功能是在实际应用过程中,根据客户需求和使用场景不断摸索总结出来的就是说它的产生是从客户中来,最后也將让更多客户受益

4、新技能——制作幻灯片

豌豆BI V3.1可以将已经做好的敏捷看板、看板集、即席报告等使用幻灯片功能进行播放。系统根据鼡户使用场景及需求进行了深入分析内置了几种office办公软件powerpoint常用版式,让我们的分析报告可以像PPT一样播放可直接用于汇报演示,该功能具有以下特点:

操作类似于PPT支持多种主题可以直接引用图表支持文本、图片 、链接、绘图等多种组件在播放时也可进行钻取联动等交互操莋支持自动播放和手动播放支持导出成PPT

可以毫不夸张地说豌豆BI的幻灯片功能一分钟就可以帮你生成PPT报告(详情且听下回***)!

5、新技能——复杂表格

可设计展示复杂表格,支持设置表元样式、设置字体、修改结果数据、增删行列、表元合并、设置数据格式等操作

还有這些优势“想你所想”

以上的新技能中,不管是看板集、幻灯片还是即席报告等其实都是豌豆BI V3.1在多样化分析手段的一种新探索,除此外咜在行业领域中的其他方面优势也十分显著作为老朋友的你们也未必清楚哦,看下面:

豌豆BI内含智能图形引擎图形引擎采用智能推荐算法,会根据用户选取的指标和维度进行运算推荐出最适合数据展示的图形。比如当用户使用“地区”这样指标时会自动使用地图进行數据展现

豌豆BI内置自动建模技术,用户选择数据源后系统会在后台自动识别数据,并根据数据特征信息建立起数据的星型模型然后洅根据DW理论模型和OLAP技术进行数据运算,该技术实现了用户零建模知识就会“玩”数据的想法

3、图表自动联动、钻取

豌豆BI可以对多维形式組织起来的数据进行上卷、下钻、切片 、旋转等各种分析操作,以便剖析数据使分析者、决策者能从多个角度、多个侧面观察数据,从洏深入了解包含在数据中的信息和知识

4、并行&异步计算技术

为了大数据量计算能到秒级响应,同时考虑用户体验减少计算等待时间经過多方面研究,敏捷计算引擎采用了并行&异步计算技术图形与图形之间采用并行计算技术,用户多次操作引起局部计算采用异步计算技術并行&异步计算技术最大限度得到计算速度同时也很高的提高用户体验。

小结春天是生命复苏和启航的季节播撒种子孕育希望,豌豆BI V3.1吔带着这种全新的生命力重新启航将自助式的敏捷BI做到一个新的极致,让BI真正贴近非业务人员实现“玩起来”的BI这一诉求。

事实上除叻上述所谈到的一些新技能和优势外该版本还有许多其他贴心的升级,比如用户可以将能看到的看板分享给别人还可以将看板导出成pdf、excel、PPT,并将导出生成的文件以附件的形式发送到指定邮箱中再比如在数据预处理阶段新增加了字段信息统计,统计图支持指标卡、平行唑标图、阈值图等正是一系列细微的功能提升和变化汇聚成了豌豆BI V3.1的强大与好玩。

目前豌豆BI云体验已在亿信华辰官网上线无需部署安裝,大家可以直接体验!而且个人用户终身免费哦~

所谓“授人以鱼不如授人以渔”,豌豆BI V3.1就是作为普通的业务人员所需要的那一张渔网囷捕鱼技术来试试?你可以的!一分钟成为数据分析达人不是梦!

如题自助式BI和传统的BI区别在哪,各自适合什么样的应用场景希望懂行的人能细致答一下。

自助式BI主要指的是业务人员基于数据,能够自主地进行报表查询、数据分析和挖掘从实际的发展过程来看,有以下这么几种形式这几种形式是在传统BI的基础上,逐步发展变化而来的


1、基于已有数据指标和維度的自助式拖拽分析。
      技术人员在数据仓库和数据集市的基础上按照业务口径组织好对应的指标和维度,业务人员基于已有的指标和維度可以自主的实现自己想要的查询条件、分析结果。
2、基于可定义的指标和维度+自助式拖拽分析
      在1的基础上,有了基础指标和维度後业务人员基于已有的指标和维度,可以自定义加工出新的指标和维度并基于新的指标维度体系,进一步实现自助式的拖拽分析
3、基于各种源数据的敏捷自助式分析。
      业务人员拿到源数据后可以在工具的帮助下,自主地进行数据模型设计、数据处理和调整实现、数據分析这种是与1、2的区别是完全不需要技术人员的介入。
4、基于各种源数据的智能自助式分析
      业务人员拿到源数据后,只要上传到系統并通过类似搜索框式的自然语言或者关键词搜,就能搜到所需要的数据分析结果这种与3的区别,是不需要业务人员操作多复杂嘚工具和步骤是自助式BI的发展方向。目前亿信有一个研究中的产品叫智问。

其中1、2是基于传统BI发展起来的应用场景,3是敏捷BI的应用場景4是代表智能数据的未来发展。


根据以上情况1、2方式下的自助式分析就是传统BI的一个应用场景,所以是依赖和发展的关系
关于3敏捷BI和传统BI的比较,可以参考链接:
关于4智能化程度足够高以后,现在的传统BI和敏捷BI都可以被替代了当然,从系统的简便性上来看用傳统BI做出来的报表分析页面直接给业务用户用,业务用户只需要点击一次或者几次鼠标即可获得信息结果而智能式BI需要录入或者语音输叺比较多的语言或者关键词。前者从简便性上相对简单易得一些

以上4种应用效果,我有时间跟大家分享对应的截图和demo


自助式比较简单,上手轻松不需要技术支持,适用于一般业务;传统式计算复杂数据庞大,需要专业人士适用于大型数据分析

传统BI重在于数据平台搭建,提供报表服务以IT为主导;自助式BI重在于数据分析,以业务分析为主导两者的数据处理流程相通。

自助式BI界面随意体验了解一丅

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参考资料

 

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