推薦一款配有強大數據管理和可視化ETL的BI工具

實際在企業的數據分析應用中，分析人員對於數據處理的需求靈活多變，而且常常須要對不一樣的業務數據進行關聯性分析。

IT部門提供的基本數據處理和基本的關聯關係並不能徹底知足分析人員的需求。好比分析人員須要根據公司產品銷售明細數據分析購買用戶的特徵，並調整相應的銷售策略，這個時候分析人員須要基於銷售清單數據，計算一些相應的分析指標，如每一個用戶的消費頻次，單筆消費最大金額，最近一次消費時間間隔等。這就要用到自助數據集來解決問題。若是分析人員還須要獲取一些行業競爭數據，這就要根據同類型的產品，作關聯分析和橫向對比分析。

這些任務對於接觸實際業務較少的IT部門來講，是很難在基礎的數據分析中挖掘出來的，再加上業務調整和分析角度的變化不能及時和IT部門同步。這些都是企業在推行數據化管理過程當中碰到的亟待解決的問題。

FineBI重點打造的自助數據集，一個是又花了業務提需求，IT作分析的配合流程。改成在一個平臺上，IT準備好數據，業務拿着數據本身去分析。

其次，對於拿到的數據，自助數據集環節能幫助分析人員簡單較快的對數據進行過濾、增長字段，刪減字段，字段計算等可視化清洗操做。

1、FineBI自助數據準備介紹

傳統工具在分析數據的過程當中，須要極大的程度依賴管理員。業務人員在管理員那裏獲取數據後還需返還管理員處進行數據處理，這無疑是在作費時費力的無用功，管理員也淪爲取數機。FineBI 重點打造的自助數據集，提供了各類簡單高效的數據處理功能，給用戶更好的數據處理體驗，減小無效重複的溝經過程，提升數據分析的效率。

2、核心亮點

1.完善的數據管理策略，基於業務需求作好數據分類可視化管理

企業在發展過程當中，信息化程度會不斷提升，爲了解決特定信息化問題，企業系統中的信息系統數量也愈來愈多，從企業的大粒度來看，業務流程有必定的聯繫，可是在細粒度上，數據相互獨立，內在邏輯互不聯繫，信息孤島問題十分嚴重。企業常常須要對這些獨立系統進行整合，而後進行統一的數據分析。FineBI有着較爲完善的數據管理策略：

• 支持豐富的數據源鏈接，幫助企業進行多樣數據整合；
• 支持數據業務包功能，提升數據分類管理效率；
• 支持智能的表間字段關聯，多種關聯方式搭配使用；
• 支持表與字段名稱智能轉義，加強數據可讀可用性；
• FineBI自帶數據處理工具，支持對數據進行轉換處理，如構建自循環列。

從數據採集到數據處理再到數據的存儲和管理，FineBI完善的數據管理策略爲前端的業務自由探索數據分析提供了強大的數據支持。

2.多種數據處理功能，可視化操做方式解放生產力

對於自己質量不好的數據進行分析每每是南轅北轍，得出來的分析結果多是錯誤的，錯誤的分析結果一定致使錯誤的決策方案。爲了不這樣的事情，當咱們拿到數據時，須要對數據進行清洗，好比某些數據缺失，須要增長一些數據字段，某些數據須要重命名 、類型轉換、異常值處理、合併等。這些均可以經過FineBI可視化的形式來實現。

3.智能繼承數據表的權限與關聯，IT省心，業務安心

管理員只需配置基礎的數據權限和關聯，用戶在權限範圍內操做，自動繼承和關聯數據集，提高雙方效率。

• 對於IT管理員：只須要配置基礎的數據關聯和權限，用戶無論進行怎樣的數據處理，都必定是在其權限範圍內操做，且自助數據集的關聯也能夠自動繼承，不須要管理員再進行配置。
• 對於業務分析人員：IT終於能夠放心的將數據下放，分析用戶也能拿到本身須要的數據，進行無限次處理和分析。

4.Step by step，符合人類思惟習慣的數據處理體驗

用戶在FineBI中的每個操做均可以增長、刪除和修改，而且提供預覽。

• 容忍錯誤：每一步數據處理操做皆可增/刪/改
• 路徑清晰：每一步數據處理清晰記錄，效果可預覽
• 無限層級：無限層次數據加工分析，直到獲取所需

5.輕鬆搭建各種分析模型，幫助業務洞察

大佬們經典的數據分析模型在諸多領域和行業中獲得了普遍的應用，也帶來了實質的業務價值。同時，經典的數據分析模型，更易於咱們快速上手，少走不少的彎路。使用FineBI的自助數據處理功能，能夠輕鬆搭建各領域已有的經典業務分析模型，好比金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、購物籃分析模型、四象限模型等等，這些均可根據用戶需求來套用，充分發揮數據和模型的價值。

6.預置數據挖掘算法，自助挖掘助力業務預測判斷

大數據時代，最不可或缺的就是數據挖掘。數據挖掘，對於已經存在的數據，咱們能夠經過分析獲得必定的規律；對於未知的數據，咱們能夠經過趨勢進行預判。

• FineBI內置五種算法：時間序列算法、聚類算法、分類算法，迴歸算法，關聯算法，強化FineBI數據處理能力，與圖形分析結合，拖拽展示預測結果。也就是說，若是你想預測將來的銷售額，你想智能地給用戶羣分類，或者你想知道短信發給哪一個用戶得到的反饋可能性比較大，將會成爲現實。
• 集成r語言：若是須要更多的算法怎麼辦，FineBI也爲這種複雜的挖掘需求提供了入口，能夠直接在FineBI中進行r語言編譯，完美的結合了r語言的統計能力優點和FineBI的展示優點。實現數據統計和分析的需求。
• 集成Python語言：在FineBI中可進行Python語言編譯，也支持直接對接Python的dataframe返回結果，實現數據統計和分析的需求，並可將結果經過FineBI展示。

3、場景應用

一、經過數據清洗加工獲得目標分析數據

二、構建經典分析模型

• RFM客戶價值模型

• 帕累託圖分析（二八分析）

• 矩陣分析模型

三、利用數據挖掘算法對數據潛在價值進行挖掘

四、企業級數據管控及分發

自助數據準備，將數據分發作到了極致。不一樣崗位的人能夠對自助數據擁有不一樣的權限，控制人員是否可以查看、使用、編輯和分享數據，同時將數據分發的粒度控制大到數據庫，小到數據表、數據集，甚至行列權限。