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过去，有关企业数据分析的重担都压在IT部门，传统BI分析更多面向的是具有IT背景的人员。但随着业务分析需求的增加，很多公司都希望为业务用户提供自助分析服务，将分析工作落实到业务人员手中。但同时，分析工具毕竟作为一个系统架设在企业数据分析平台的前端，需要适应企业的复杂业态，于是自助式BI成了不二选择。 由于数据的数量和复杂性，自助式BI工具需要兼顾这两个方面： 1、工具的易操作性 工具是否简单易用，分析逻辑是否符合常规，决定着这个工具能否被快速地掌握。自助分析工具应避免复杂SQL的学习以及额外的开发工作。 2、对大数据量和复杂分析的良好支撑 很多企业都有大数据平台，自助BI工具需要支持Hadoop、GreenPlumn等这类大数据平台以及和Hadoop 集群的工具。SAP HANA、BW这类常用的企业对位数据库也需要支持。除此之外，靠要考虑到数据抽取处理的速度。 从FineBI应用于金融、电信、地产、制造、医药等行业的案例来看，FineBI能被多行业接受归功于其轻量型、自助性的优点。具体体现在以下几个方面。 1、全可视化操作 从取数、建立数据关联（建模）、ETL操作、分析字段拖取、图表展示切换，FineBI全程可视化操作，不用SQL取数和手动建模,只需要基于业务分析逻辑，将所需数据取出，按照维度指标选择合适的图表展示，通过图表间的逻辑关联操作，即可快速完成一个Dashboard。 2、对大数据的良好支持 FineBI不仅支持Hadoop、GreenPlumn、Kylin等大数据平台，还支持SAP HANA、SAP BW、SSAS、EssBase等多维数据库，支持MongoDB、SQLite、Cassandra等NO SQL数据库，也支持传统的关系型数据库、程序数据源等。 提供两种方式访问企业大数据量：FineDirect（直连）与FineIndex（建cube）。FineIndex提供基于索引的高效计算引擎，对数据进行抽取预处理，高压缩比，通过索引支撑前端快速数据分析。FineDirect提供基于SQL的数据库直连引擎，支持大数据平台的10亿至百亿的数据访问，实时数据分析。 3、基于Dashboard的探索式分析 FineBI的Dashboard由各类分析组件组成，自由拖拽绑定字段后即组成完整的分析型仪表板。 FineBI内置自主研发的H5图表，具有丰富的图表类型和样式，并具有极强的交互性。比如数据地图组件提供丰富的数据地理信息展示。 同时，在分析操作方面，可视化地进行数据钻取，数据切片和数据旋转等多维分析操作，自由地对业务数据多视角观察。比如过滤操作时，可选择性地阅读数据。 在最新发布的4.0版本，FineBI发布了SPA螺旋式聚合分析功能，简单来讲可以对提供的数据进行前端的再次处理，而不影响后台数据。 4、多屏应用分析 PC端数据分析师是常见的应用场景，而对于一些具有特殊场景需求的企业，不管是在会议室还是在外出差，领导都需要随时查看数据展示。这方面，FineBI提供客户端版FineMobile(帆软移动数据分析应用)，可与钉钉和微信企业号开发集成。借助完美的自适应熬过，FineBI还可在LED等大屏中展示，满足实时监控，对外来访，领导参观的各项需求。 |
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