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企业需要怎样的数据可视化产品?

字号+作者: 来源: 2018-05-17 15:08 我要评论() 收藏成功收藏本文

如今,数据可视化已成为我们日常工作中常常能够接触到的一项重要技能,借助Excel或其他数据可视化工具,我们可以轻松生成各种各样的数据图表,从而使得数据更'...

 如今,数据可视化已成为我们日常工作中常常能够接触到的一项重要技能,借助Excel或其他数据可视化工具,我们可以轻松生成各种各样的数据图表,从而使得数据更加易懂。而对于企业来说,大数据时代的到来,让企业的运营和管理变得更加精细化,这同样也需要数据可视化。

 

以往,企业主要使用传统BI工具,通过定期查看数据报表的形式,来了解业务的进展情况。而随着企业信息化程度越来越高,在数据可视化处理方面也越来越复杂,以报表为主要功能的传统BI产品逐渐无法满足企业的可视化分析需求,更多企业转而选择更加简单、灵活、易用的自助式BI产品,如Tableau、Qlik、DataHunter等。在数据可视化方面,传统BI与自助式BI到底有何不同?为什么自助式BI正在彻底取代传统BI?

 

自由的数据可视化展现能力

 

很多人将传统的商业智能产品称之为重型BI,例如IBM Cognos、Qracle BIEE以及SAP BO等,原因在于这些BI产品提供了大而全的统一报表平台,也就是说,虽然传统BI具备较为丰富的图表制作功能,但由于整体架构太过复杂,其灵活性和易用性要远远差于自助式BI产品。

 

同时,随着企业的数据体量越来越大,要求的可视化维度和粒度也更加细腻,传统BI就显得有些吃力了。例如,很多大型消费品企业的业务数据往往在百亿条规模,传统BI根本无法支撑,这在一定程度上会大大降低企业处理数据的效率。

 

相反,由于自助式BI产品主要面向业务和分析人员,所以在易用性上,要远远好于传统BI。以国内自助式BI的代表性企业为例,DataHunter在数据可视化方面,提供了非常简单的操作流程和用户体验。用户只需通过点击、拖拉拽等操作,就可以完成复杂的业务数据可视化分析过程,而且,系统可以根据现有的业务数据特点,智能推荐可视化呈现方式。

 

DataHunter数据可视化分析平台提供了包括柱状图、条图、折线图、面积图、双轴图、散点图、地图等在内的近20种常用图表类型,以及包括雷达图、箱线图、热力图、树状图、关系图等多种高级图表。通过丰富的配色方案,可以让用户随心所欲的进行可视化图表的制作,让数据更加直接、美观。此外,DataHunter数据可视化分析平台也支持接入Echars等第三方图表以及企业自带图表类型。

 

任意维度数据钻取能力

 

传统BI产品所具备的多维分析能力,主要是基于OLAP概念,即通过各维度的分析快速得到想要的结果。这种分析模式最大的问题在于,可视化展现太过复杂和固定,而且,基于OLAP分析模式的后台引擎,大都仍在使用传统数据库,这显然不支持对于海量数据的可视化处理。

 

相比而言,DataHunter数据可视化分析平台采用探索式分析技术,基于DH Query Processing Engine(实时动态处理引擎),可自动生成适应多种数据库的SQL,使得用户可以进行任意维度数据钻取,并且无需预先建立Cube。

 

除全维度的数据钻取外,DataHunter数据可视化分析平台还支持动态关联分析、协同过滤等交互方式,使得业务人员和决策者可以自由地进行深度探索和分析,从而快速发现业务问题。更重要的是,所有的这些交互方式,不仅支持PC端,也支持手机、平板以及触摸屏等设备。

 

实时的业务看板

 

在如今的业务分析场景中,企业对于数据的实时性要求越来越高。受限于产品本身的技术架构等因素,传统BI所输出的业务报表,通常以周、月为单位,根本无法满足企业对于实时数据处理和分析的需求。

 

实时是DataHunter数据可视化分析平台天生就具备的特性。基于实时的业务看板,意味着可视化图表会随着业务数据的实时更新而变化。一方面,这使得企业决策者可以第一时间了解业务的运营状态,及时发现问题并调整策略;另一方面,实时的数据更新也大大提高了分析人员的工作效率,省去了很多重复式的数据准备工作。

 

传统BI与DataHunter新一代智能BI的区别

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结语:毫无疑问,数据可视化分析已经成为企业实现经营目标最有效的手段之一,包括DataHunter在内的一些自助式BI平台,由于易用性强、数据可视化程度高、使用门槛低等特点,正在获得越来越多的企业认可。

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