如今,企业越来越多地支持日常运营中的数据商业智能产品也受到了越来越多的关注。随着日益复杂的IT环境和不断变化的业务,传统的BI产品已无法满足企业对数据分析的需求。与此同时,以业务部门为主导的自助式BI工具逐渐成为企业的首选。

所谓的工人想要尽力而为,他们必须先磨砺自己的工具。在国外,Tableau和Qlik等自助式BI工具已得到许多公司的认可,在国内也有像DataFocus这样的轻量级自助式BI服务提供商。那么,在数据分析层面,与传统BI相比,DataFocus所代表的BI产品有哪些优势?

数据建模

通常,使用传统BI进行数据分析,IT人员需要首先根据分析需求对数据建模,这需要涉及许多复杂的流程,包括确认客户需求,汇总数据,对数据执行ETL处理以及定义数据之间的关联模型。之后,业务人员将根据输出数据报告查看它。

这种方法的直接问题是,一旦客户的分析需求发生变化,业务或分析师就无法修改数据报告并依赖IT部门。此时,IT人员需要重新构建或修改现有分析模型,然后输出报告。毫无疑问,这种方法效率低下,需要很长时间。

此外,静态数据报告还使业务人员无法执行有效的数据分析。由于所有维度和指标都已预先设置,因此输出可视化是固定且不可编辑的。例如,如果要平均已设置的值,则需要重新建模。

使用自助BI产品的数据分析消除了对复杂数据建模的需求。使用DataFocus开发的轻量级BI产品,数据建模过程相当简单。业务人员只需拖放长时间运行的数据表即可完成建模过程。此外,DataFocus支持实时调整数据表中维度和度量的计算,大大增强了数据分析的灵活性。此外,DataFocus还支持一系列操作和编辑上传数据,包括自由更改表文件名,表分组,字段类型等。

实时互动分析

由于传统BI主要基于提供报表服务,虽然它更全面,但它受产品技术架构和复杂而固定的分析过程的限制。一方面,传统的BI无法实现采集的实时数据处理和分析。业务人员也无法随时调整数据报告,更多的是固定时间间隔的输出监控或固定格式报告。

在研发之初,DataFocus考虑到了大数据时代对实时分析的强烈需求。基于自行开发的DH数据连接器框架,DataFocus使用户能够实时对接企业中的各种业务系统数据,并通过内存分析引擎进行实时处理和分析。

探索性分析

传统的BI产品基本上采用验证分析模式,这是一种自上而下的模式。也就是说,企业决策者设置业务指标并提出分析要求,然后分析师根据相关要求定制报告。在通过业务数据验证之前,此模型必须有一个想法。因此,验证分析需要高数据质量。如果数据本身存在问题,即使通过科学数据建模进行分析,结果肯定是错误的。

与验证分析相比,探索性分析需要相对较低的数据质量,并且不需要复杂的数据建模。这是DataFocus的核心概念。探索性分析的重要性在于,它允许分析人员或决策者查看和分析数据本身呈现的可视图,而无需了解数据规律或了解如何对数据建模。

目前,基于探索性分析的数据可视化产品很少见。国外产品包括Tableau,Qlik,Power BI等,而在中国最具代表性的是DataFocus自主开发的自助BI产品。基于探索性分析,DataFocus支持智能推荐图形,图表协同过滤和全面数据钻取,以帮助用户快速定位和识别问题。

操作简单

传统的BI设计理念是帮助企业构建一个庞大而全面的报表平台,但功能众多但非常复杂。一方面,传统的BI需要手工建模,操作复杂,学习极其困难;另一方面,在整个数据处理中,还需要大量的代码指令,这是业务人员无法完成的。

与传统BI相比,自助BI产品更轻巧。由于产品本身主要由商务人士使用,因此即使没有具有任何操作经验的白人用户,自助BI也更容易使用且门槛非常低。可以轻松上手。

以DataFocus产品为例。无论是数据处理还是分析,都可以通过简单的搜索点击完成整个过程。同时,从教学视频到帮助文档,DataFocus为用户提供全面的学习资料。通过学习,用户可以完成数据集成,数据关联,可视化分析和业务看板等所有流程。

结论:从这个角度来看,在大数据时代,面对海量业务数据,企业应该尽快放弃传统BI所代表的数据分析方法,转而采用轻量级自助服务BI产品代表通过DataFocus。只有完全解放IT部门并将数据分析功能返回给业务人员,我们才能真正释放数据的价值,并深入了解业务的未来。

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