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DataHunter相比于传统BI有哪些优势?

2018-05-07 14:39:33 来源: 第一货源网  点击: 标签:

导读: 如今,企业在日常运营中越来越需要数据的支撑,商业智能产品也因此得到了更多的关注。而随着企业内部IT环境愈发复杂以及业务更加多变,传统BI产品已无法满足企业对于数据分析的

 如今,企业在日常运营中越来越需要数据的支撑,商业智能产品也因此得到了更多的关注。而随着企业内部IT环境愈发复杂以及业务更加多变,传统BI产品已无法满足企业对于数据分析的需求。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。

 

所谓工欲善其事,必先利其器。在国外,如TableauQlik等自助式BI工具已经获得了众多企业的认可,而在国内,也有像DataHunter这样的轻量级自助式BI服务商涌现。那么,在数据分析层面,以DataHunter为代表的BI产品与传统BI相比到底有何优势呢?

 

数据建模

 

通常,使用传统BI进行数据分析,IT人员需要先根据分析需求进行数据建模,这其中涉及到很多复杂流程,包括确认客户需求、汇总数据、对数据进行ETL处理、定义数据间的关联模型等,之后业务人员会根据输出的数据报表进行查看。

 

这种方式带来的直接问题就是,一旦客户的分析需求发生变化,那么业务或分析人员无法自行修改数据报表,只能依靠IT部门。此时,IT人员需要重新建模或修改已有的分析模型,再进行报表输出。毫无疑问,这种方式效率低下,而且耗时很久。

 

另外,静态的数据报表也让业务人员无法进行有效的数据分析。因为所有的维度和度量都是已经预设好的,输出的可视化图表也是固定且无法修改的,例如,想要对已经设定好求和的数值进行求平均值,那需要重新进行建模。

 

使用自助式BI产品进行数据分析,则无需进行复杂的数据建模。通过DataHunter自主研发的轻量级BI产品,数据建模过程相当简单。业务人员只需要将长传后的数据表进行拖动关联,就可以完成建模过程。并且,DataHunter支持实时调整数据表中维度和度量的计算方式,极大增强了数据分析的灵活性。此外,DataHunter也支持对上传后的数据进行一系列的操作和编辑,包括自由更改表格文件名称、表格分组、字段类型等。

 

实时交互分析

 

由于传统BI基本以提供报表服务为主,虽然功能比较全面,但受限于产品技术架构和复杂且固定的分析流程,一方面,传统BI无法实现实时的数据采集、处理和分析,另一方面,业务人员也无法随时调整数据报表,更多则是以固定时间为周期输出监控类或固定格式报表。

 

DataHunter在研发之初,就考虑到大数据时代下用户对于实时分析的强烈需求。基于自主研发的DH Data Connector Framework(数据连接器框架),DataHunter支持用户实时对接企业内的各种业务系统数据,并通过内存分析引擎进行实时的处理和分析。

 

探索式分析

 

传统BI产品基本是采用验证式分析模式,其是一种自上而下的模式。即企业决策者设定好业务指标,提出分析需求,分析人员再根据相关需求进行报表定制。这种模式必须先有想法,之后再通过业务数据进行验证。所以验证式分析对数据质量要求很高,如果数据本身出现问题,那么即便通过科学的数据建模进行分析,结果也肯定是错误的。

 

相比于验证式分析,探索式分析对数据质量要求相对较低,同时也不需要复杂的数据建模,这也是Data Analytics的核心理念。探索式分析的意义在于,它允许分析人员或决策者在不清楚数据规律、不知道如何进行数据建模的情况下,通过数据本身所呈现出的可视化图表进行查看和分析。

 

目前,基于探索式分析的数据可视化产品并不多见,国外产品包括TableauQlikPower BI等,而国内最具代表性的则是DataHunter自主研发的自助式BI产品。基于探索式分析,DataHunter支持智能推荐图形、图表协同过滤、全维度数据钻取,可以帮助用户快速定位并发现问题。

 

操作简单

 

传统BI的设计理念在于帮助企业构建大而全的报表平台,功能虽多但非常复杂。一方面,传统BI需要进行手动建模,操作复杂且学习难度极大;另一方面,在整个数据处理环节中,也需要大量的代码指令,这是业务人员无法完成的。

 

相比于传统BI,自助式BI产品更加轻量级,由于产品本身主要面向业务人员使用,所以自助式BI更加简单易用,使用门槛也非常低,即便没有任何操作经验的小白用户,也能轻松上手。

 

DataHunter产品为例,不管是数据处理还是分析过程,全程通过拖拽操作即可完成。同时,从教学视频到帮助文档,DataHunter为用户提供了完善的学习资料,用户通过学习,几分钟就可以完成从数据整合、数据关联、可视化分析、建立业务看板所有流程。

 

结语:由此看来,在大数据时代,面对海量的业务数据,企业应尽早摒弃以传统BI为代表的数据分析方式,转而采用以DataHunter为代表的轻量级自助式BI产品。只有彻底解放IT部门,将数据分析能力交还给业务人员,才能真正释放数据价值,洞察业务未来。

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