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bi大数据,国内处理大数据哪个BI分析软件做的不错?

好像说到上BI,很多人的第一反应都是上国外的,觉得国外的BI的厂商发展的那么早,国产BI工具肯定不如国外BI工具,如果你有这个想法,那就大错特了。在BI商业智能这个赛道,国产BI工具可以说是不输国外的。

当然,这里的“跑赢”并不是说在各方面完胜,国外BI工具在技术上确实更加成熟,毕竟早发展这么多年,每个工具也都有各有自己的优劣,无法用一句话去说明哪个工具最好用。但是基于中国这个大市场环境下,国内企业选择国产BI工具是更优的选择。并且在《IDC2018年中国商业智能软件市场追踪报告》中,领跑第一位的也是国内某BI厂商。

IDC2018年中国商业智能软件市场份额图

作为一个做了十多年BI项目的“老BI人”,在这方面也算有点经验,下面就来给大家说道说道,为什么国产BI工具是国内企业的更优选择。

1.从工具与企业的需求契合度来看,国产BI工具更契合中国企业的需求

中国的企业类型丰富多样,在企业IT建设的建设方式上也是各有千秋。数据库、数据的规范性、系统的开发集成需求也是各不相同。BI除了需要支持各种类型的数据库和数据源,还要支持Hadoop、Kylin、Derby、Gbase一类的大数据平台以及各种数据仓库。

企业间的的IT建设水平也分层明显,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。面对企业的不同需求,国外BI工具是没有办法“对症下药”的。

而国内的BI厂商们在面对企业需求上就做的很好,基本能对接各类数据源,打通并整合,针对不同企业的需求提供不同的解决方案。比如FineBI能够从各种数据源中抓取数据进行分析,除了支持大家常用的Oracle、SQLServer、MySQL等数据库,还支持SAP BW、HANA、Essbase等多维数据库,数据接口开发方面,还支持对接一些需要基于java定制的api程序数据库;还可对接Hadoop、Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb等大数据平台。

在对接方面有自己的分布式连接方案。还支持导入Excel数据,支持从R语言脚本导入数据。因此如果是商业部署,据我多年在企业做报表做数据的经验,国产BI工具更加适合,尤其是底层架构的建设,数仓的对接,以及性能方面

FineBI 数据连接

2.国产BI工具更符合中国人的使用习惯

目前,中国企业BI的使用逐渐偏向业务人员。对于毫无编程技术基础的人员来说,减少技术问题的牵绊是首要的。这就要求BI工具能够轻量化,最好能根据企业的业务分析需求实现“傻瓜式”的自助分析。

国外传统BI工具比如SAP Business Objects部署时间长,过于强调技术,要求使用者具备较强的计算机技术基础,更适合企业IT人员使用,适用面太狭窄,因此国内部署的企业不多,根据IDC的BI国内市场调研报告也可以很明显地发现,14年以后传统型BI厂商有一个整体的下滑趋势。而国外的敏捷BI工具虽然对技术的要求相对下降了,但这道技术上的槛依旧存在。

而国内的BI厂商们都针对这一问题进行了重点攻克,现在,用户只需在Dashboard中简单拖拽操作,便能制作出丰富多样的数据可视化信息,进行数据钻取、联动和过滤等操作,自由分析数据。哪怕是小白也能够迅速上手。

同时,我们中国用户有一个特点就是喜欢灵活的报表,可以随时增删改查最好。对于这些需求,国外的BI软件基本上是不支持的,这对于国产BI来说就比较有优势了,因为国产BI工具诸如帆软等基本都能实现数据修改后实时变化, 决策者能随时看到最新最全的数据。

3.在产品服务上,国产BI工具将“客户就是上帝”发挥到了极致

大多数国外BI工具在国内都是采取了代理的销售模式,这种模式颇有点像把孩子生下来就不管的狠心父母,只销售产品,却缺少专业化负责大陆地区技术售后服务支持团队,如企业急需服务意味着付出高额的服务费。

另外,几乎没有定制化服务。同时,所有产品的学习与使用都需要靠使用者自己报外部培训班或者在网上到处寻找资料,效率极其低下。易学难精的产品特性,也使得企业需要为此花费昂贵的培训费,也是企业投入的一个无底洞!

而国内BI工具在提供服务上可谓是精益求精,大都建立了资源完善的官网,配备了项目团队和技术支持团队,帮企业解决产品搭建和使用上的各种问题。帆软甚至还搭建了一个用户社区,社区里提供了各种各样的产品学习资源,比如帮助文档、产品使用课程,免费直播等,还有专人负责运营解决用户的问题。可以说,国外BI工具在产品服务上被国内BI工具吊打。

4.在价格上,国产BI工具更具性价比

个人使用时,国外BI工具基本都要付费使用,就算可免费试用,要么是功能不完全或者是只能试用很短的时间,比如tableau只能试用半个月,而国产BI工具大多可永久免费使用,比如FineBI,个人版可免费使用,只限制了并发数。商业部署上,国外BI工具的价格普遍偏高,Tableau光产品Desktop+Sever,一套一人加税后是11万多,每增加一人多买一个桌面版,就是15000左右,公司体量如果在3、40套,预计得7、80万,不含定制实施和维护服务。

Power BI是按设计用户和节点卖的,按年/按月收费。估计了一下,假设200个用户的企业,40个设计用户,1年收费是45万左右,也就是每年要付出这么多,还是比较贵的。而这些国外敏捷BI的价格尚且如此,更别说传统重型BI了,传统BI解决方案基本是两种思路一种是大数据一体机、另外一种是分布式数据仓库。

但是大数据一体机、分布式数据仓库都拥有较高的成本,这就使得大部分传统BI产品的价格偏高,能负担得起的企业实在不多。而国内的产品走的基本上都是性价比路线,据我所知帆软就是类似软件采购买断式的,价格按照功能模块还有并发数定,平均2、30万起,不算服务实施。但这一性价比也远超于国外产品了。

总结

其实归根结底,还是因为国外BI工具的本土化程度不够,毕竟只有中国人才最了解中国人。国外的厂商在性能、界面设计、分享、操作等方面比国内厂商有一定的优势,而在对产业模式、服务、用户使用习惯和偏好的把握上,以及对用户突发需求、特殊定制的及时响应的软实力上,国内厂商还是更胜一筹,因为这些功能和服务恰恰符合中国本土化使用的需要。

如何选择合适的BI分析工具?

BI发展

随着大数据的不断发展, BI从1.0报表时代,到注重可视化的2.0时代,再到降低数据分析门槛的智能BI 3.0时代,该领域为业务分析带来了技术上的变革。

企业信息化的建设,数据的产生和更新的速度越来越快,企业消耗在数据分析上的时间也越来越长。缩短部署时间,降低学习成本,即时响应需求,成为企业选择BI产品的必要条件之一,所以,智能BI应时而生。

企业各部门使用着不同的信息系统,因此出现数据格式不同,数据关联性较差的问题,BI可以将异构数据集成,打破数据孤岛,从而实现数据统一分析,这一点传统BI也已经做到,真正的智能更多的体现在分析和应用上。

智能BI使得前端业务人员充分参与到数据分析过程中,通过简单的拖拉拽敏捷自助分析,通过DIY定制报表即时响应需求变化,无需复杂的编程语言和数据库语言,改变了IT人员不懂业务、业务人员不懂技术的“困境”。

智能BI与OA、ERP等信息系统深度集成,通过预置模型满足企业日常的分析需求,通过语义建模挖掘企业高管的决策信息,灵活精准体现数据的业务价值,全方位解决企业商业分析需求。

智能BI是一个聪明的分析师,一个处理海量数据的智能工具,支持同比、环比、占比、排名、穿透、钻取、预警、预测、高级计算等智能分析,实现对企业运营状况的实时监控,对企业运行异常进行主动预警,多维度分析问题产生原因,直击问题根源。

智能BI,不仅可以解放大部分企业业务人员的生产力,还能大大提高企业的数据分析质量。企业在选择智能BI产品时,需要分析清楚所使用的业务场景,从而选择对应场景的BI产品。

分析云,作为BI 3.0时代的智能产品,能提供面向企业业务场景的一站式大数据分析解决方案,是满足企业商务分析需求的首选。

01应用逻辑:

02产品价值

1跨平台交互分析,提升管理价值

分析云可将分别存在于致远协同平台和ERP中(或其他第三方数据来源)的信息进行集成和交互分析,带来数据价值的提升。

2自助配置分析报表,让分析与时俱进

业务用户基于语义层通过简单拖拉拽快速构建业务分析,实现业务人员做分析,IT人员做支持,提升分析效率及数据准确性。

3您身边的分析师,预置专业的主题分析

预置了 NC 、 U8 、 K3 、T+、EAS 的财务、供应链主题分析;构建角色(CEO/CFO/CMO)应用,设置了专业主题看板;还可定制更多的业务主题分析。

03体验环境

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如何定义大数据与BI商业智能?

“商业智能”这个词,多数人普遍认为是Gartner机构在1996年第一次提出来的,但事实上IBM的研究员Hans Peter Luhn早在1958年就用到了这一概念。

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1865年,理查德·米勒·德文斯(Richard Millar Devens)在《商业趣闻百科全书》(Cyclopædiaof Commercial and Business Anecdotes)中提出了“商业智能”(BI)一词。他用这个词来描述银行家亨利·福尼斯(HenryFurnese)通过收集信息并根据这些信息,先于竞争对手采取行动,从而获利。

1958年,IBM计算机科学家汉斯·彼得·卢恩(Hans PeterLuhn)撰文讨论了利用技术来收集商业智能的潜力。按照今天的理解,商业智能就是利用技术来收集和分析数据,将之转换成有用的信息,并根据这些信息,“先于竞争对手”采取行动。从本质上说,现代版的商业智能利用技术,在正确的时间,依据正确的信息,迅速且有效地作出决策。

1968年时,只有那些具备专业技能的人,才能把数据转换成可用的信息。那时,来自多个来源的数据通常储存在筒仓中,研究报告呈碎片化,彼此脱节,可以作出多种不同的解读。埃德加·科德(Edgar Codd)认识到,这是个严重的问题。

1970年,他发表文章,改变了人们思考数据库的方式。他关于建立“关联式数据库模型”的提议获得了巨大关注,被全世界所采纳。决策支持系统(DSS)是第一个数据库管理系统,现代版的商业智能是从DSS数据库演化而来。

上世纪80年代,商业人士发现了商业智能的价值,于是BI供应商的数量大增。那期间,各种各样的工具纷纷面世,目标是以更简单的方式访问和组织数据。联机分析处理(OLAP)、主管信息系统(EIS)和数据仓库应运而生,与DSS协同工作。

什么是商业智能?

BI(BusinessIntelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。

用一句话就是”使用基于事实的决策支持系统,来改善业务决策的一套理论与方法。”

商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策,既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。

因此,从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。可以认为,商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力(insight),促使他们做出对企业更有利的决策。

商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用,其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。

因此,把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。

商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),即ETL过程,合并到一个企业级的数据仓库里,从而得到企业数据的一个全局视图,在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具(大数据魔镜)、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持。

提供商业智能解决方案的著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、SAP、Informatica、Microstrategy、SAS、Royalsoft等。

理解、推理、学习

本文由齿轮易创原创,未经许可禁止一切形式的修改、转载。转载请私信联系齿轮易创。商业智能的三个特征利用互联网和算法的优势,低成本实时服务海量用户;满足每一个用户的个性需求;快速迭代,自我更新,自我提升。

智能商业双螺旋——网络协同和数据智能。两者是阴阳和合的,网络协同推动数据智能的发展,数据智能驱动网络协同的扩张。

网络协同,就是大规模、多角色的实时互动来解决一个特定的问题。

两个例子,第一个是维基百科,人类历史上第一次出现了一个没有中央政府协调的、大规模的、自发协同完成的在线知识库。第二个是淘宝,今天的淘宝卖家已经可以在线,同时和几百个服务商合作,只需要一个API的链接,就能调动相关数据和相关服务。

网络协同是企业迈向智能商业最重要的第一步。

数据智能,本质是机器取代人直接做决策。需要几个重要前提:云计算,大数据、算法、迭代。

以Google搜索为例,它有三个核心的组成部分,一个是算法,是机器学习的引擎;一个是数据,非常重要的一点是它要循环,形成一个反馈;一个是用户,两个极简的产品界面——搜索框和结果页,只需三个步骤——输入关键词,出结果页,点击——就能完成一次搜索。

一个非常重要的推论:未来任何一个企业,都是服务企业,因为客户真正要的是服务,不是产品。大体量的公司能够继续保持多年的高速增长,背后的原因是智能商业的黑洞效应。

黑洞意味着它有巨大的能量场,它的四个构成:

网络协同具备网络效应,具有指数级增长的天然优势;数据智能有学习效应,机器的算法不断通过对数据的处理,提高自己的智能水平;网络天然会产生数据压强,推动数据智能的发展;数据智能具有网络张力,数据和信息的使用过程,就是一个价值创造的过程。商业智能、云计算、大数据之间的区别?

大数据VS云计算

云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。

云计算作为计算资源的底层,支撑着上层的大数据处理,而大数据的发展趋势是,实时交互式的查询效率和分析能力。

大数据的本质就是利用计算机集群来处理大批量的数据,大数据的技术关注点在于如何将数据分发给不同的计算机进行存储和处理。云计算的本质就是将计算能力作为一种较小颗粒度的服务提供给用户,按需使用和付费,体现了:

经济性,不需要购买整个服务器快捷性,即刻使用,不需要长时间的购买和安装部署弹性,随着业务增长可以购买更多的计算资源,可以需要时购买几十台服务器的1个小时时间,运算完成就释放自动化,不需要通过人来完成资源的分配和部署,通过API可以自动创建云主机等服务。

云计算的技术关注点在于如何在一套软硬件环境中,为不同的用户提供服务,使得不同的用户彼此不可见,并进行资源隔离,保障每个用户的服务质量。在大数据和云计算的关系上,两者都关注对资源的调度。

大数据处理可以基于云计算平台(如IaaS,容器)。大数据处理也可以作为一种云计算的服务,如AWS的EMR(Amazon Elastic MapReduce )阿里云的ODPS(Open Data ProcessingService)。

商业智能VS大数据

目前,商业智能和数据分析常常被混用。这两个术语都描述了在商业决策过程中使用数据的普遍实践。

商业智能代表了为决策者提供辅助的一系列技术,而数据分析则代表了处理数据的一系列工具,并且作为一个统称,涵盖了数据仓库、企业信息管理、商业智能、企业绩效管理和企业治理。

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大数据与商业智能的对比可以通过下面的表格来归纳总结:

从概念的角度区分

BI(Business Intelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。商业智能BI在数据架构中处于前端分析的位置,其核心作用是对获取数据的多维度分析、数据的切片、数据的上钻和下钻、cube等。通过ETL数据抽取、转化形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取,而后是商业智能的前端分析和展示。大数据(big data)是一种信息资产,它是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。简单而言,大数据更偏重于发现、预测并印证的过程。

从数据来源的角度区分

大数据的数据来源包括内部数据和外部数据,有很大一部分数据是包括音频、视频、图像在内的非结构化数据,或是半结构化数据。这类数据通过大数据管理的方式进行整合,然后用BI的方法进行分析挖掘处理。而BI的数据很多是来自数据库的结构化数据分析。在企业内部实施BI应用就是为了可以更好的对数据进行分享和使用。

从技术的角度区分

从技术方面来看,传统BI的ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表技术,都处于淘汰的边缘,因为解决不了海量数据(包括结构化与非结构化)的处理问题,BI的很多功能都可以被对应的大数据组件所替代。大多数企业即使没有大数据业务的驱动,大数据技术的优势依然不容小觑。

从应用的角度区分

BI涉及的应用科学包括:终端用户查询和报告工具、数据挖掘软件、数据仓库产品。主流的传统商业智能工具包括BO、COGNOS。一些新型的BI工具如Tableau、Qlikview、帆软FineBI在目前市场也被广泛应用。而大数据的应用几乎涉及到社会生活的方方面面,如医疗行业、金融行业、体育行业、安全执法、城市改善等等。当然,大数据所涵盖的领域不止这些,未来还会有许多新的行业和领域利用大数据的应用进行规划和发展。

从决策者的角度区分

BI更倾向于决策,对事实描述更多是基于群体共性,帮助决策者掌握宏观统计趋势,适合经营运营指标支撑类问题;大数据则内涵更广,倾向于刻画个体,更多的在于个性化的决策。

从人员技能角度区分

大数据的数据处理,涉及很多新的技术,不同的应用场景需要不同的大数据处理方法,需要有人专门进行研究和探索,可见大数据对于BI人员的技能要求有所提高。

从发展趋势的角度区分

随着企业CRM、ERP、SCM等应用系统的引入,企业不仅仅关注事务处理过程,而更加注重有效利用企业的数据为准确和快速的决策提供支持。由此带动的对商业智能的需求将是巨大的。BI的发展趋势可以归纳为以下几点:从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展,从传统功能向增强型功能转变,从传统型BI向敏捷型BI转变。

商业智能的未来趋势的猜测

在线化,就是IOT(物联网),将极大的扩张智能商业的边界,我们最终会实现万物互联。

全新的交互方式发展,IOT将会出现里程碑式的产品。以语音为代表的家庭智能中心,以视觉为代表的应用级AR设备以及以感知为代表的无人驾驶。IOT的集大成的产品,很可能就是无人驾驶汽车。

智能化,AI(人工智能)技术将极大增强黑洞效应。

首先,算法会成为基础设施。对于大部分企业来说,不需要算法工程师,只需要人工智能训练师。其次,深度学习,包括增强学习会在每一个行业越来越多的被运用。

网络化,协同网络将急剧扩张。

网络协同扩张与重构,广告、零售、物流、到创意、营销的全链路重构。几乎在每一个行业都会经历一个从传统的封闭的线性供应链,走向开放的价值协同网,这中间有巨大的商机。

并且我们能看到的两个重要趋势:

第一,新星涌现,现有生态继续大爆炸,多元物种蓬勃生长。教育、健康、交通,本身都是几十万亿的大产业,在转向智能商业的过程中,会出现平台级、生态级的领先企业。第二、颠覆式技术形成新黑洞,区块链、AI、AR/VR(增强现实和虚拟现实)。我们如此强调智能商业,一个重要原因就是源头技术还在不断的进步。

要想在智能商业时代取得成功,战略的基本思路都要被改写。

除了传统的定位之外,新战略中间一个最重要的概念,我把它叫做点线面体。就是未来的竞争中,一个企业战略决策的第一核心,是要考虑在一个怎样的网络去竞争,是作为一个面,作为一个网络平台,去引领一个生态的发展,还是在一个特定的网络里面,去做一个点或者去做一条线。企业升级的指南:

能不能尽可能的网络化;能不能尽可能地引入机器学习;能不能够在网络扩张的过程中间,尽可能的用机器决策取代人工决策;能不能够让我的数据跟更多的不同类型的数据产生交换。

结论:数据是这个时代最重要的生产要素,未来的智能时代,是人脑与机器智能的连接。

FineBI的大数据处理性能怎么样?

帆软的产品有自成一套的系统,特别是对于中国式的报表,其处理能力还是相当不错的。但是要说到处理大数据的能力,还是稍有欠缺,且FineBI必须由理解业务的用户进行操作,才能对数据进行分析。其实说到大数据处理性能,推荐一款叫Datafocus的工具,能连接多样数据库,处理庞大的数据量,秒级响应。

大数据bi一个月培训靠谱不?

大数据bi一个月培训,当然也是绝对的靠谱的,这个是完全毋庸置疑的,绝对的靠谱可靠,绝对的值得大家信赖,这是因为大数据bi一个月培训,那是属于非常正规的培训,培训的教材流程都是绝对正规的,是完全具有培训资质的,所以绝对的靠谱。

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