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[原创] 2018年中国大数据BI数据分析工具发展趋势分析(下)

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发表于 2018-2-10 10:02:31 | 显示全部楼层 |阅读模式
  上篇“2018年中国大数据BI数据分析工具发展趋势分析”提到了主要预测、行业前景、用户分析三大方面的内容,很多小伙伴都说看不过瘾啊!好的,这就为大家揭示大数据BI数据分析工具发展趋势的下半场。本篇将重点围绕用户需求,聊聊新一年用户喜欢什么样的数据分析BI工具。

BI数据分析工具

BI数据分析工具

  (一)企业多级部门数据分层次IT权限和平台管控

  BI数据分析工具支持企业的多级部门的数据/分析页面权限管控,使得不同层级的部门机构只能看到本部门机构和辖属部门机构的数据/分析页面。

  (二)业务人员可通过BI工具进行自助数据分析

  业务人员可以在浏览器前端,对自己权限范围内的数据进行多维拖拽探索和自助分析,发掘隐含在数据中的业务价值。

  (三)可快速搭建型自助BI业务数据模型

  数据库表中的数据需要基于业务分析主题进行分类管理,相关数据表之间支持手动/自动构建关联模型,同时建立的关联模型支持灵活应用,无需反复编辑修改或创建新的模型,一次建立即可灵活满足多重业务场景进行数据分析使用。

  (四) OLAP多维分析:上卷、下钻、旋转、切片、联动、跳转等

  BI工具支持强大的页面OLAP多维分析功能,包括分析视角的上卷、下钻,维度的旋转切换,指标的切换,分析数据的切片过滤,组件之间的联动过滤、页面超级链接跳转等。

  (五)大数据处理性能处理能力达到十亿数据秒级响应

  BI数据分析工具可支撑处理亿级以上大数据分析计算的秒级响应,提供多维加速引擎对传统关系型数据仓库(SQLServer、Oracle、Mysql等)进行数据提速处理,同时也支持实时对接企业大数据平台(Vertical、Kylin、Greenplum等)进行数据分析计算。

数据分析BI工具

数据分析BI工具

  (六)业务人员可完成工具层面的零代码数据加工处理工作

  BI工具可通过快速易上手的交互方式,让业务人员也能完成工具层面的零代码数据加工处理工作,例如例如表合并、分组统计、结构数据分层、过滤、增加列、同比环比、累计值、所有值、公式运算等数据清洗和数据处理方法,实现对数据的无限层次多维透视分析统计。

  (七) 移动端数据分析查看支持

  BI数据分析工具支持移动端数据分析多维分析查看功能(兼容PC端的上卷、下钻、旋转、切片、联动、跳转等),对于BI工具的应用app支持便捷的扫码登陆、离线查看、批注、分享等功能,同时满足某些社区平台如微信、钉钉的企业公众号集成。

  2018年中国大数据BI数据分析工具发展趋势分析到这里就差不多结束了。以我们的长期观察与思考带来这番拙见,希望大家有一定的帮助。

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