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2018年中國大數據BI數據分析工具發展趨勢分析 下

上篇「2018年中國大數據BI數據分析工具發展趨勢分析」提到了主要預測、行業前景、用戶分析三大方面的內容,很多小夥伴都說看不過癮啊!好的,這就為大家揭示大數據BI數據分析工具發展趨勢的下半場。本篇將重點圍繞用戶需求,聊聊新一年用戶喜歡什麼樣的數據分析BI工具。

(一)企業多級部門數據分層次IT許可權和平台管控

BI數據分析工具支持企業的多級部門的數據/分析頁面許可權管控,使得不同層級的部門機構只能看到本部門機構和轄屬部門機構的數據/分析頁面。

(二)業務人員可通過BI工具進行自助數據分析

業務人員可以在瀏覽器前端,對自己許可權範圍內的數據進行多維拖拽探索和自助分析,發掘隱含在數據中的業務價值。

(三)可快速搭建型自助BI業務數據模型

資料庫表中的數據需要基於業務分析主題進行分類管理,相關數據表之間支持手動/自動構建關聯模型,同時建立的關聯模型支持靈活應用,無需反覆編輯修改或創建新的模型,一次建立即可靈活滿足多重業務場景進行數據分析使用。

(四) OLAP多維分析:上卷、下鑽、旋轉、切片、聯動、跳轉等

BI工具支持強大的頁面OLAP多維分析功能,包括分析視角的上卷、下鑽,維度的旋轉切換,指標的切換,分析數據的切片過濾,組件之間的聯動過濾、頁面超級鏈接跳轉等。

(五)大數據處理性能處理能力達到十億數據秒級響應

BI數據分析工具可支撐處理億級以上大數據分析計算的秒級響應,提供多維加速引擎對傳統關係型數據倉庫(SQLServer、Oracle、Mysql等)進行數據提速處理,同時也支持實時對接企業大數據平台(Vertical、Kylin、Greenplum等)進行數據分析計算。

(六)業務人員可完成工具層面的零代碼數據加工處理工作

BI工具可通過快速易上手的交互方式,讓業務人員也能完成工具層面的零代碼數據加工處理工作,例如例如表合併、分組統計、結構數據分層、過濾、增加列、同比環比、累計值、所有值、公式運算等數據清洗和數據處理方法,實現對數據的無限層次多維透視分析統計。

(七) 移動端數據分析查看支持

BI數據分析工具支持移動端數據分析多維分析查看功能(兼容PC端的上卷、下鑽、旋轉、切片、聯動、跳轉等),對於BI工具的應用app支持便捷的掃碼登陸、離線查看、批註、分享等功能,同時滿足某些社區平台如微信、釘釘的企業公眾號集成。

2018年中國大數據BI數據分析工具發展趨勢分析到這裡就差不多結束了。以我們的長期觀察與思考帶來這番拙見,希望大家有一定的幫助。


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