FineBI 嚴(yán)選

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企業(yè)為什么需要FineBI？


來(lái)自企業(yè)產(chǎn)品，運(yùn)營(yíng)，供應(yīng)鏈，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)各側(cè)的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，公司人開(kāi)始言必稱(chēng)大數(shù)據(jù)。越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始意識(shí)到利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)的重要性，強(qiáng)調(diào)運(yùn)用數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)化運(yùn)營(yíng)，傳統(tǒng)的粗放式經(jīng)營(yíng)已經(jīng)成為過(guò)去式。然而想要實(shí)現(xiàn)利用大數(shù)據(jù)分析來(lái)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的理想藍(lán)圖，卻面臨眾多挑戰(zhàn)。


一、大數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的現(xiàn)實(shí)困境


（一）業(yè)務(wù)發(fā)展的瓶頸：


業(yè)務(wù)部門(mén)對(duì)于數(shù)據(jù)分析具有極大的需求，但卻苦于沒(méi)有數(shù)據(jù)以及工具的有效支持，依賴(lài)于IT的報(bào)表制作，報(bào)表需求得不到及時(shí)響應(yīng)。


固定報(bào)表缺乏靈活性，這就會(huì)導(dǎo)致業(yè)務(wù)部門(mén)缺乏對(duì)業(yè)務(wù)現(xiàn)狀的精確把握，對(duì)業(yè)務(wù)背后邏輯的洞察，以及對(duì)業(yè)務(wù)未來(lái)的可見(jiàn)與預(yù)測(cè)，這樣的決策還流于拍腦袋。


（二）IT信息中心的瓶頸：


IT集權(quán)下的疲于應(yīng)對(duì)：IT信息中心對(duì)公司數(shù)據(jù)進(jìn)行高度集中的管控，來(lái)自企業(yè)各職能部門(mén)的數(shù)據(jù)處理以及報(bào)表就會(huì)全部由IT人員來(lái)輸出，一旦業(yè)務(wù)部門(mén)需求集中扎堆，就會(huì)造成響應(yīng)不足，業(yè)務(wù)部門(mén)怨聲載道。信息中心自身成員熬夜加班多，卻成就感低。


放權(quán)下的數(shù)據(jù)管理混亂：有的信息中心為釋放壓力，放權(quán)給業(yè)務(wù)部門(mén)使用數(shù)據(jù)，一旦口子打開(kāi)，數(shù)據(jù)缺口就會(huì)像洪水一樣泛濫，就又會(huì)走向另外一個(gè)極端，導(dǎo)致放權(quán)下的數(shù)據(jù)管理混亂，數(shù)據(jù)口徑不統(tǒng)一，部門(mén)之間的數(shù)據(jù)壁壘等等問(wèn)題就會(huì)出現(xiàn)。


（三）大數(shù)據(jù)應(yīng)用的瓶頸：


對(duì)于企業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，大部分企業(yè)普遍存在這樣的心態(tài)：不利用時(shí)覺(jué)得心慌，現(xiàn)在大數(shù)據(jù)如火如荼，感覺(jué)落后一步就要跌入深淵。想要上馬利用時(shí)卻又覺(jué)得迷茫：如何真正從企業(yè)治理的全局出發(fā)，基于行業(yè)需求，整體架構(gòu)以及應(yīng)用角色和場(chǎng)景，讓數(shù)據(jù)發(fā)揮出最大價(jià)值？


現(xiàn)實(shí)的情況是大數(shù)據(jù)倒逼企業(yè)不斷地去升級(jí)硬件，擴(kuò)展底層架構(gòu)，但存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，如何真正讓數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值，很多企業(yè)都倒在大數(shù)據(jù)應(yīng)用的最后一公里。也就是說(shuō)讓數(shù)據(jù)能夠結(jié)合企業(yè)運(yùn)營(yíng)的核心指標(biāo)，以可視化的方式展現(xiàn)出來(lái)。通過(guò)響應(yīng)型分析——診斷型分析——戰(zhàn)略型分析——預(yù)測(cè)型分析，讓數(shù)據(jù)真正對(duì)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)決策起到輔助和參考的作用。這就要考慮數(shù)據(jù)應(yīng)用和展現(xiàn)層，怎么借助有效工具讓數(shù)據(jù)發(fā)揮作用，指引業(yè)務(wù)。走好這大數(shù)據(jù)應(yīng)用的最后一公里。


小結(jié)：以上三個(gè)瓶頸是一串連鎖反應(yīng)，問(wèn)題的根源是缺乏有效的工具支撐。工欲善其事，必先利其器。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的理想藍(lán)圖，企業(yè)需要強(qiáng)有力的BI工具支撐。


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二、?自助探索式BI工具已成趨勢(shì)


著名咨詢(xún)公司Gartner在2017和2018年的《商業(yè)智能和分析平臺(tái)魔力象限》報(bào)告中已經(jīng)清晰地描繪了這一現(xiàn)象：越來(lái)越多的企業(yè)采購(gòu)開(kāi)始偏好現(xiàn)代的、以業(yè)務(wù)用戶(hù)為中心的自服務(wù)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。傳統(tǒng)的以IT為主導(dǎo)的，高度集中化的工具正面臨替換。市場(chǎng)已經(jīng)從“IT主導(dǎo)的報(bào)表模式”往“業(yè)務(wù)主導(dǎo)的自服務(wù)分析模式”轉(zhuǎn)折。


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自助式數(shù)據(jù)分析讓人和數(shù)據(jù)的潛能都得到釋放，無(wú)須建模，讓數(shù)據(jù)分析更易得。


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從這個(gè)圖中，我們可以了解到自助式BI，可以提供更多的可視化的交互操作界面，自動(dòng)建模，自助數(shù)據(jù)處理甚至可視化的數(shù)據(jù)挖掘，業(yè)務(wù)人員無(wú)須寫(xiě)代碼就能夠進(jìn)行分析操作。


而且新的自助式BI工具集合列式存儲(chǔ)，分布式計(jì)算以及對(duì)一些的新的大數(shù)據(jù)架構(gòu)的支持，能夠處理更大的數(shù)據(jù)量。


作為新一代自助大數(shù)據(jù)分析的商業(yè)智能工具，F(xiàn)ineBI是由帆軟軟件有限公司自主研發(fā)，旨在幫助企業(yè)的業(yè)務(wù)部門(mén)充分了解和利用他們的數(shù)據(jù)，再也無(wú)需苦苦等待信息中心的報(bào)告。


從本質(zhì)上講，F(xiàn)ineBI為企業(yè)提供了一站式商業(yè)智能解決方案，提供了從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、自助數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)可視化于一體的完整解決方案，創(chuàng)造性地將各種“重科技”輕量化，使用戶(hù)可以更加直觀簡(jiǎn)便地獲取信息、探索知識(shí)、共享知識(shí)。


FineBI對(duì)業(yè)務(wù)人員自主探索數(shù)據(jù)的需求有著深刻的理解，所以FineBI又是一款將“業(yè)務(wù)人員做數(shù)據(jù)分析”詮釋到極致的商業(yè)智能工具。他簡(jiǎn)捷易用，像iPhone那樣甚至無(wú)需培訓(xùn)就可以上手，拖拖拽拽就可以設(shè)計(jì)出自己需要的業(yè)務(wù)分析報(bào)表。


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三、?FineBI的核心優(yōu)勢(shì)


科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，F(xiàn)ineBI作為新一代自助大數(shù)據(jù)分析的BI工具，就是因?yàn)樗蓄I(lǐng)先的技術(shù)和完整的策略做支撐。


（一）?完善的數(shù)據(jù)管理策略


企業(yè)在發(fā)展過(guò)程中，伴隨著自身信息化程度的不斷提高，為了解決特定信息化問(wèn)題與需求，企業(yè)系統(tǒng)中的信息系統(tǒng)數(shù)量也越來(lái)越多，ERP，CRM，OA甚至專(zhuān)業(yè)的財(cái)務(wù)軟件等。這些系統(tǒng)，從整個(gè)企業(yè)的大粒度來(lái)看，業(yè)務(wù)流程有相對(duì)的聯(lián)系，但是在細(xì)粒度上，數(shù)據(jù)相互獨(dú)立，內(nèi)在邏輯互不聯(lián)系，信息孤島問(wèn)題十分嚴(yán)重。


企業(yè)經(jīng)常需要對(duì)這些獨(dú)立系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析，從而進(jìn)行正確的決策。系統(tǒng)數(shù)量較少和數(shù)據(jù)量級(jí)較低的時(shí)候這個(gè)問(wèn)題尚不突出，但隨著系統(tǒng)數(shù)據(jù)來(lái)源的增多，每次整合調(diào)用數(shù)據(jù)就會(huì)耗費(fèi)大量的時(shí)間精力，這個(gè)時(shí)候在企業(yè)系統(tǒng)中部署B(yǎng)I工具就成了一件必要的事情。


帆軟商業(yè)智能FineBI有著完善的數(shù)據(jù)管理策略：


l?支持豐富的數(shù)據(jù)源連接，幫助企業(yè)進(jìn)行多樣數(shù)據(jù)整合；


l?支持?jǐn)?shù)據(jù)業(yè)務(wù)包功能，基于業(yè)務(wù)需求做好數(shù)據(jù)分類(lèi)管理；


l?支持智能的表間字段關(guān)聯(lián)，多種關(guān)聯(lián)方式搭配使用；


l?支持表與字段名稱(chēng)智能轉(zhuǎn)義，增強(qiáng)數(shù)據(jù)可讀可用性；


l?FineBI自帶數(shù)據(jù)處理工具，支持對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換處理，如構(gòu)建自循環(huán)列等。


從數(shù)據(jù)采集，到數(shù)據(jù)處理，再到數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理，F(xiàn)ineBI完善的數(shù)據(jù)管理策略為前端的業(yè)務(wù)自由探索數(shù)據(jù)分析提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支持。


（二）?對(duì)大數(shù)據(jù)的良好支撐


無(wú)性能，不數(shù)據(jù)。無(wú)論是大數(shù)據(jù)還是小數(shù)據(jù)，都必須有高性能做支撐。FineBI在產(chǎn)品的穩(wěn)定性，以及并發(fā)數(shù)、超大數(shù)據(jù)量處理上，都有著絕佳的表現(xiàn)，這都?xì)w功于FineBI所采納的性能處理方案。


FineBI的Spider計(jì)算引擎支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和抽取數(shù)據(jù)兩種模式，讓FineBI既可以預(yù)先抽取數(shù)據(jù)使用分布式引擎進(jìn)行離線計(jì)算，來(lái)支撐快速靈活的前端分析；也可以通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)引擎，進(jìn)行實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)分析。


Spider引擎分布式方式，結(jié)合HADOOP大數(shù)據(jù)處理思路，以最輕量級(jí)的架構(gòu)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)量高性能分析。此分布式方案集成了ALLUXIO?、SPARK、?HDFS、ZOOKEEPER等大數(shù)據(jù)組件，結(jié)合自研高性能算法，列式存儲(chǔ)、并行內(nèi)存計(jì)算、計(jì)算本地化加上高性能算法，解決大數(shù)據(jù)量分析問(wèn)題與在FineBI中快速展示的問(wèn)題。同時(shí)從架構(gòu)上保證了計(jì)算引擎系統(tǒng)全年可正常使用。


這一切都穩(wěn)定地支撐著FineBI面向企業(yè)大數(shù)據(jù)的時(shí)候的高效與可靠。


（三）?自助數(shù)據(jù)準(zhǔn)備


實(shí)際在企業(yè)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用中，分析人員對(duì)于數(shù)據(jù)處理的需求靈活多變，并且經(jīng)常需要對(duì)不同的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)根據(jù)相同的維度或者屬性進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，IT部門(mén)對(duì)數(shù)據(jù)提供的基本處理和基本的關(guān)聯(lián)關(guān)系并不能完全覆蓋分析人員的需求。比如分析人員需要根據(jù)公司產(chǎn)品銷(xiāo)售明細(xì)數(shù)據(jù)分析購(gòu)買(mǎi)用戶(hù)的特征，并調(diào)整相應(yīng)的銷(xiāo)售策略，這個(gè)時(shí)候分析人員需要基于銷(xiāo)售清單數(shù)據(jù)，計(jì)算一些相應(yīng)的分析指標(biāo)，如每個(gè)用戶(hù)的消費(fèi)頻次，單筆消費(fèi)最大金額，最近一次消費(fèi)時(shí)間間隔。就需要用到自助數(shù)據(jù)集來(lái)解決其問(wèn)題。?如果分析用戶(hù)還獲取到了一些行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)，還需要根據(jù)同類(lèi)型的產(chǎn)品，做關(guān)聯(lián)分析和橫向?qū)Ρ确治觯@些任務(wù)對(duì)于接觸實(shí)際業(yè)務(wù)較少的IT部門(mén)來(lái)說(shuō)，都是很難在基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理中幫分析用戶(hù)做到的，而且業(yè)務(wù)的調(diào)整變化和分析角度的變化也很難做到信息和IT及時(shí)同步，這些問(wèn)題都是企業(yè)在推行數(shù)據(jù)化管理過(guò)程中碰到的亟待解決的問(wèn)題。


FineBI重點(diǎn)打造的自助數(shù)據(jù)集，提供了新增列，分組統(tǒng)計(jì)，過(guò)濾，排序，上下合并，左右合并等功能，讓用戶(hù)以極低的學(xué)習(xí)成本將數(shù)據(jù)處理成自己需要的結(jié)果。讓IT更專(zhuān)注于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備，將真正對(duì)數(shù)據(jù)的分析處理交還于更熟悉業(yè)務(wù)的分析人員。


（四）?可視化探索式分析


FineBI的可視化探索分析，是面向分析用戶(hù)，讓他們能夠以最直觀快速的方式，了解自己的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)問(wèn)題的模塊。用戶(hù)只需要進(jìn)行簡(jiǎn)單的拖拽操作，選擇自己需要分析的字段，幾秒內(nèi)就可以看到自己的數(shù)據(jù)，通過(guò)層級(jí)的收起和展開(kāi)，下鉆上卷，可以迅速的了解數(shù)據(jù)的匯總情況。


同時(shí)FineBI提供的強(qiáng)大可視化效果，還可以讓用戶(hù)的數(shù)據(jù)以更生動(dòng)更有沖擊力的方式展示出來(lái)。FineBI以用戶(hù)思維主導(dǎo)的可視化分析，還能根據(jù)用戶(hù)選擇的數(shù)據(jù)，自動(dòng)推薦可視化效果，讓用戶(hù)的數(shù)據(jù)分析處理更高效。


（五）完善的多屏應(yīng)用方案


支持PC端、移動(dòng)端以及大屏，是商業(yè)智能工具的必備功能，尤其是在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的今天，對(duì)移動(dòng)BI的價(jià)值和倚重已不言而喻。


FineBI的移動(dòng)端采用原生渲染技術(shù)，完美支持IOS、android終端設(shè)備，在功能層面，F(xiàn)ineBI移動(dòng)設(shè)置做到了和PC端一致，支持自由切換數(shù)據(jù)的分析維度、指標(biāo)、方式以及過(guò)濾條件，支持鉆取、聯(lián)動(dòng)，也支持?jǐn)?shù)據(jù)的注釋標(biāo)記、分享、推送提醒等功能，用戶(hù)可以隨時(shí)隨地對(duì)自己關(guān)心的數(shù)據(jù)了如指掌。


同時(shí)，F(xiàn)ineBI的移動(dòng)端報(bào)表也支持HTML5解析，使得其可以在移動(dòng)端瀏覽器直接地址訪問(wèn)，并因其H5解析的特性，支持與阿里釘釘集成，與企業(yè)微信集成。


（六）以IT為中心的企業(yè)級(jí)管控


FineBI提供了以IT為中心的企業(yè)級(jí)管控方案，應(yīng)用FineBI管理平臺(tái)，IT中心可以輕松地進(jìn)行報(bào)表管理、用戶(hù)管理、機(jī)構(gòu)管理、權(quán)限管理等，進(jìn)而支撐起“一個(gè)平臺(tái)”的信息化管理方式。


IT中心可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要分配BI儀表板的查看權(quán)限，BI用戶(hù)的編輯權(quán)限，以及不同業(yè)務(wù)部門(mén)BI用戶(hù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)權(quán)限，實(shí)現(xiàn)基于用戶(hù)角色的精確權(quán)限管理。讓用戶(hù)在有序的管控下，能夠自由地針對(duì)權(quán)限范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行BI分析以及數(shù)據(jù)洞察。既能夠有效分流信息中心的壓力，又能夠滿(mǎn)足業(yè)務(wù)部門(mén)即時(shí)的數(shù)據(jù)分析需求。