企業需要數據分析嗎？別說是企業了，就算是開一個麻辣燙店都需要數據分析，分析選址、人流、價格促銷。因為業務是真是存在的，所有數據也是真是存在的。
很多企業對數據分析有極大的需求，但現實往往是：
- 做業務的不懂技術不會工具，數據分析依賴於IT部，每次交上來的都是報表，需求也需求得不到及時響應。
- IT也很鬱悶啊。業務只會說要什麼結果，從不說過程。不懂業務的IT要去調研，確認業務邏輯，然後取數畫報表。在業務眼中，取數=數據分析，哪有那麼簡單。
與此同時，企業想做數據分析，但IT硬件跟不上，數據殘缺不完整、口徑不統一、沒有數據倉庫管理，指標混亂，一頭亂麻…
工欲善其事，必先利其器，以上瓶頸是一串連鎖反應，問題的根源是缺乏有效的工具支撐。
這種情況一般需要強有力的BI工具支撐，向下幫助IT做好數據管控，向上充分利用底層數據，支撐前端業務數據應用。
什麼是BI工具？
以FineBI為例，它是集數據處理，數據分析和可視化功能的工具。
能將分散在各個業務系統，各數據庫中的數據整合起來，按照分析需求將表合併、表關聯。
能很輕鬆的處理數據，增減字段篩選過濾，不需要寫代碼不需要寫SQL。
能輕鬆的拖拽數據字段，立即生成可視化圖表，各種風格樣式隨意。
能將數據、報表按照業務分類，製成一套企業數據分析平臺。
該選擇哪個BI工具？
既然BI工具能帶來這麼多好處，那麼市面上的商業工具這麼多，究竟該選擇哪一款呢？
其實關於BI工具的選型，無非就是從產品、市場、服務等角度去考量，而其中最重要的還是看產品本身性能是否能夠滿足自己的需求，數據處理能力是否強大？可視化是否夠好？數據管控能不能實現等問題都是最基本的考量標準。
我之前也接觸過相當多的BI工具，基本上都是良莠不齊，很難支持個人自助化分析，直到遇到我今天要推薦的FineBI。對比於其他BI工具，FineBI有著很強大的產品性能和體驗，具體我總結了下面六個優勢：
一、數據管理策略
首先來看一下FineBI商業智能產品底層的數據支持以及管理策略。
在數據源支持方面，當今時代各類數據源百花齊放，我之前也擔心過FineBI是否能夠支持別的數據庫，後來我發現FineBI竟然既支持傳統的關係型數據庫，也支持目前流行的大數據平臺，還包括業務部門經常使用的excel數據等等。
同時在數據管理策略中，FineBI給我一個很好的體驗就是業務包分析主題，它是可以分類單獨創建業務包的。比如銷售、市場、財務人員要進行數據分析，但他們所需要查看的數據是並沒有什麼交集的，FineBI獨創的業務包就能快速定位到自己需要的數據表。
最後，我接觸的很多BI工具在數據關聯上做的很差，無法重複利用，操作也相當繁瑣複雜。FineBI則在數據關聯這一方面有著很高的靈活性，它可以將這些關聯關係自動讀取過來，再建立數據模型，隨時調用，對於我們來說非常方便。
二、高性能計算引擎
講完了底層的數據模型原理之後，那麼有人可能會問，數據量大了怎麼辦？我們來看一下FineBI是怎麼解決這個問題的。
我瞭解到FineBI的底層是採用Spider引擎支撐，Spider是一款高性能分佈式引擎，能通過先進的列示存儲技術來對傳統的數據庫進行極大幅的提速，比如依靠FineBI的FineIndex模型能夠實現一兩秒處理億級數據，數據查詢效率非常高。
除了單節點的本地模式之外，Spider引擎還支持多節點的集群計算，我任意一個節點宕機了，只要還有一個節點在，服務都可以正常運行。另外一個就是實時模式，比如金融行業的交易數據，股票，我要看三分鐘或者五分鐘的數據交易情況，那麼這個時候如果用本地抽取模式來進行數據二次索引建模，就會對數據造成一個延時性，而使用實時模式就能解決這個問題。
三、數據自助化分析
業務人員在做數據分析時，往往可能遇到這樣的場景：信息部門導給業務人員的數據並不能直接做出最終的數據分析，這個時候就需要技術重新去加工，直到得到業務最終需要的數據。這個二次處理的過程是複雜繁瑣而且效率低下的，因此BI工具的業務自助化就十分重要。
比如FineBI的自助數據集，通過可視化交互和操作就能讓用戶進行數據的快速加工處理，實現0編碼的數據加工，明顯提高數據分析和應用的效率。
比如有些企業的數據可能分兩套系統，十年前的數據存放在老系統，近五年的數據存放在新系統，那麼通過FineBI的ETL工具，便能夠將這兩套新老系統的數據做一個數據清洗和合並處理，那麼領導在查看數據時，就不用像之前一樣看老數據去老系統，看新數據去新系統了。
四、可視化探索式分析
介紹完底層的數據準備之後，我還喜歡FineBI的一點是它非常簡便好用的數據可視化。
我用FineBI可以很方便地做出十分炫酷的可視化，因為它的可視化功能是面向數據分析師和業務人員設計的，能夠大大減少我們做可視化的難度和時間。我們如果要做前端數據分析，基於FineBI無限的圖表類型、分面分析等功能，只要採用鼠標點擊和對字段拖拉拽的形式，就能完成可視化分析過程。
其中，我還要提一下FineBI中的地圖功能，地圖信息能夠帶來的價值絕對是相當大的。
這裡我舉一個例子，天貓有一家主要做羊毛衫和羽絨服的銷售商家，他們在用了地圖做了區域數據分析統計之後，發現目前的主要市場都在北方，南方銷售很差。那怎麼辦呢，華南的市場也要做啊，經過再次調研，發現那邊主要以西裝、高端襯衫等為主，後來公司就對衣服種類進行戰略調整，北方多生產毛衫、羽絨服，南方多生產西服、高端襯衫，實現地理信息價值的最大化。
除此之外，FineBI還支持前端的一些多維分析操作，例如鑽取、過濾、跳轉、數據預警、數據聯動等，這些操作對於交互性數據分析是十分重要的。
關於這個問題我還想舉一個例子，我曾經看過一家化工企業的異常產量下滑分析診斷報告：
2018年8月，該化工企業生產產量出現異常下滑現象，同比下降了6.33%。經過對各班組的生產數據進行分析之後發現，產量下滑的情況均發生在丁班，並且丁班的輔助投料遠高於其他班組。將結果報於稽查部門確認調查，發現原因是投料工薪資水平偏低，尤其是丁班的投料工人流失嚴重，導致剩餘投料工消極投料，造成了此次異常產量波動情況的發生。
為了減少後續此類事故的再次發生，因為產出商業決策：
- 提升投料工人薪資、績效水平，減少人員流失，招聘投料工補充到丁班。
- 要求各班組加強對員工的管理，及時記錄對原料和輔料的投放情況，並把核查情況納入到班組的績效考核指標，由人事部門對負責消極怠工的情況調查和懲處。
五、企業級權限管控
作為一款企業級的商業智能軟件，FineBI對於企業的權限管控也是非常強大的。
對於用戶管理而言，我這邊舉個例子，比如說某個企業已經有了OA系統，那麼通過FineBI的同步用戶數據集功能，便可以將OA中原本的用戶同步過來。除此之外，還可以通過單點登錄等形式輕鬆實現企業各個平臺之間的系統集成。
六、多屏應用方案
在當今移動引領的互聯網時代，除了PC端進行數據分析和查看之外，對於像是手機、PAD、大屏等終端的數據分析需求同樣是不可或缺的，FineBI不僅支持移動端，支持微信集成、釘釘集成，還能做出最近企業非常火熱的管理駕駛艙大屏，這一點主要對於企業來說十分重要。
結語
數據分析是一門複雜的學問，一個良好的BI工具能夠讓我們迅速入手數據分析，像我今天介紹的這一款FineBI就是國內優秀BI工具的代表，大家如果感興趣可以點擊下載 體驗一下。
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