数据分析你看不懂，但请收藏这个神器！

企业需要数据分析吗？ 企业自不必说，开麻辣烫店也需要数据分析，分析选址、人流、价格的促销。 因为业务真的存在，所有的数据也真的存在。

许多企业对数据分析有着巨大的需求，但现实情况是：

不了解业务技术，无法使用工具，数据分析依赖于IT部，每次提交都会提交报告，需求也无法及时应对。 IT也很郁闷呢。 业务只想要什么样的结果，而不说过程。 不懂业务的IT必须去调查，确认业务逻辑，并根据数量制作报告。 从业务的角度来看，取数字=数据分析，没那么简单。 同时，企业想做数据分析，但IT硬件跟不上，数据不完整，口径不统一，没有数据仓库管理，指标混乱、乱…

要想做好工作，必须先用其器。 以上瓶颈是一系列连锁反应，问题的根源在于缺乏有效工具的支撑。

在这些情况下，IT部门通常需要强大的BI工具支持来管理数据，充分利用底层数据，并支持前端业务数据APP。

什么是BI工具？ 以FineBI为例，是集数据处理、数据分析、可视化功能于一体的工具。

可以整合各业务系统、各数据库中分布的数据，根据分析需求整合表格，关联表格。

可以很容易地处理数据，通过增加或减少字段进行过滤，不需要写代码，不需要写SQL。

可以轻松拖动数据字段，立即生成可视化图表，各种样式都是自由的。

可以将数据、报表按业务分类，建立企业数据分析平台。

我应该选择哪个BI工具？ 如果BI工具能带来这么多好处，那么市面上的商业工具就这么多，应该选哪个呢？

其实，对于BI工具的选择，不仅要从产品、市场、服务等角度来考虑，其中最重要的是产品本身的性能能否满足自己的需求，数据处理能力是否强大。 可视化足够吗？ 数据管理能否实现等问题是最基本的考虑标准。

我之前也接触了相当多的BI工具，但基本上都是好的，在遇到今天推荐的FineBI之前，很难支持个人的自助分析。 与其他BI工具相比，FineBI具有非常强大的产品性能和体验。 具体来说，总结了以下六个优点。

一.数据管理战略

首先，我们来看一下FineBI商务智能产品的底层数据支持和管理策略。

在数据源支持方面，当今时代，各种数据源蓬勃发展。 我以前担心FineBI是否能支持另一个数据库。 后来发现，FineBI既支持传统的关系数据库，也支持现在流行的大数据平台，还支持业务部门常用的excel数据等。

另外，在数据管理策略中，FineBI给我带来了很好的体验的是业务包分析主题，它可以分类单独制作业务包。 例如，销售、市场和财务人员需要进行数据分析，但他们必须看到的数据没有交集。 FineBI自己的业务包可以快速定位到所需的数据表。

最后，我接触到的许多BI工具数据相关性差，不能重用，操作也相当繁琐复杂。 FineBI在数据关联方面有很大的灵活性，可以自动读取这些关联，构建数据模型，随时调用，对我们来说非常方便。

二.高性能计算引擎

在解释了基础数据模型的原理之后，可能会有人问，如果数据量变大了怎么办？ 让我们看看FineBI是如何解决这个问题的。

我们发现FineBI的基础采用了Spider引擎支持。 Spider是一种高性能的分布式引擎，通过高级列表存储技术可以大大加快传统数据库的速度。 例如，FineBI的FineIndex模型可以在一两秒钟内处理亿级数据，数据查询效率非常高。

除了单节点本地模式外，Spider引擎还支持多节点群集计算。 我有一个节点瘫痪了。 如果还有一个节点，服务将正常运行。 另一种是金融业交易数据、股票等的实时模型。 看3或5分钟的数据交易情况。 此时，使用本地抽取模型对数据进行二次索引建模会导致数据延迟，但使用实时模型可以解决此问题。

三.数据自助化分析

业务人员在进行数据分析时，信息部发送给业务人员的数据无法直接进行最终的数据分析，在这种情况下，往往需要进行技术返工才能得到业务最终所需的数据。 由于该二次处理的过程复杂、繁琐、低效，所以BI工具的业务自助化很重要。

例如，FineBI的自助数据集通过可视化交互和操作使用户进行数据的高速加工处理，实现0编码数据加工，显著提高数据分析和应用效率。

例如，有些企业可能将数据分为两个系统。 10年前的数据存储在旧系统中，近5年前的数据存储在新系统中。 如果能够使用FineBI的ETL工具对这两个新老系统中的数据进行一个数据清洗和合并处理，读取器就不需要像以前那样看旧数据到旧系统，看新数据到新系统。

四.可视化探索式分析

在准备好基础数据之后，我喜欢FineBI的地方是非常简单易用的数据可视化。

我可以用FineBI很容易地进行非常酷的可视化。 其可视化功能专为数据分析人员和业务员工设计，可大幅减少可视化的难度和时间。 我们在进行前端数据分析时，根据FineBI无限的图表类型、面分析等功能，采用鼠标点击和字段拖动的形式，即可完成可视化分析过程。

其中也提到了FineBI的地图功能，地图信息带来的价值绝对相当大。

这里举一个例子。 天猫有以毛衣和羽绒服为主的销售商。 他们用地图进行了地区数据分析的统计后，发现现在主要的市场都在北方，在南方的销售非常差。 那么，该怎么办呢？ 华南的市场也要做啊。 再次调查后，发现那里主要以西装、高端衬衫等为主。 此后，公司战略性调整衣服种类，北方多生产毛衣、羽绒服，南方多生产西装、高端衬衫，实现地理信息价值最大化。

此外，FineBI还支持前端的多维分析操作，包括钻取、过滤、跳转、数据预警、数据联动等，这些操作对于交互式数据分析非常重要。

我想就这个问题再举一个例子。 我看过某化工企业异常产量下降分析诊断报告。

2018年8月，该化工企业产量出现异常回落现象，同比下降6.33%。 对各班组生产数据的分析结果表明，产量下降均发生在丁班，丁班的配套投入远远高于其他班组。 将结果上报检查部门调查核实后发现，原因是投入劳动者工资水平较低，尤其是丁组投入劳动者流失严重，剩余投入劳动者投入消极，导致此次产量异常波动。

因为为了减少以下事故的再次发生，正在进行商业决策

提高投入工人工资绩效水平，减少人员流失，聘用投入工人丁组补充。 要求各班组加强员工管理，及时记录原料和辅料投入情况，将核查情况纳入班组绩效考核指标，调查并处罚人事部门负责消极懈怠的情况。 五.企业级权限管理

作为企业级商务智能软件，FineBI对企业的权限管理也非常强大。

关于用户管理，请举例说明。 例如，如果某个企业已经有OA系统，则FineBI的用户数据集同步功能可以同步OA的原始用户。 此外，还可以通过单点登录等形式轻松实现企业各平台之间的系统集成。

六.多屏应用方案

在当今移动引领的互联网时代，除了PC端的数据分析和扫码外，手机、PAD、大屏幕等终端的数据分析需求也不可或缺，FineBI不仅支持移动端，还支持微信集成、钉钉集成

结语数据分析是一门复杂的学问，它可以通过良好的BI工具快速启动数据分析。 今天介绍的这个FineBI是国内优秀BI工具的代表。 如果您感兴趣，请点击下载“链接”体验一下。