适合企业用的BI工具应该具备哪些功能特点?

大数据BI工具选型指南:不同规模企业的选择策略 为什么要写这篇指南?一家50人的电商公司,花20万买了某大型企业级BI工具,结果半年后还没部署完,员工嫌麻烦根本不用;一家千人制造集团,用免费的小型BI工具做报表,结果数据混乱、权限失控,差点泄露核心客户信息。本文的目的,就是帮你避免“为不需要的功能买单”,也避免“因功能不足耽误业务”。中小企业(1-100人,业务单一、数据量小);中型企业(100-1000人,业务多元化、数据分散);大型企业(1000人以上,业务复杂、数据海量)。 阅读详情

对于一个公司来说,选择合适的BI工具非常重要,不仅可以帮助公司准确刻画用户画像,预测用户行为,还能避免一些盲目的商业行为或者错误的战略布局,大大提高公司的效率。每个公司的需求不同,选择BI工具时的关注点也不同,笔者总结了以下几点以供大家参考。

 

支持多数据源连接

大型企业中的数据存储方式众多且多样化,本地文件、分布式文件、云数据和流数据可能同时存在。为了部署BI工具,不可能将现有的各个系统数据进行迁移,如果部署后发现现有数据无法访问,则会给后续工作带来很大困难。现在有些好的BI工具支持多数据源连接,如亿信ABI,可以连接包括关系型数据库,分布式数据库,文件数据源,接口数据源等多种数据源,支持跨源跨库的数据分析。

数据安全

企业中人员的多层次组织结构意味着更细粒度的权限控制。一般的BI工具都能够做到对用户行为的权限控制,但对于列级、字段级、行级的权限控制是难点,也是重点。同一个BI可视化报表对不同的用户所展现出来的数据应该是不同的。亿信ABI不仅支持对数据权限的控制,还能灵活掌控数据资源的操作权限。支持数据级次权限控制、精确到字段级别的权限控制,保证了企业级数据的安全性。

ETL和数据建模

数据分析师和数据科学家都有很好的知识背景对原始数据进行建模,他们倾向于自己控制整个建模过程。虽然大多数企业都有数据架构师来建模和定制ETL,但自助式建模越来越受欢迎,毕竟已经到了人人数据分析师的时代。亿信ABI中的数据整合功能充分结合了大量项目人员的实施习惯,在整个数据建模的过程中,可以快速创建ETL过程和构建数据模型。内置了丰富的数据处理组件包括:输入输出组件、转换组件、流程组件、统计组件、数仓组件、脚本组件、大数据组件等。

二次开发能力

在建立数据仓库和数据模型时,根据业务需求建立BI报表。企业通常有自己的IT部门,对不同的报表有更详细的定制需求和系统嵌入需求。此时,BI工具提供多少API来支持二次开发就变得非常重要。亿信ABI提供上千个API接口,方便用户扩展,便于与第三方系统集成,缩短项目实施周期,降低成本。

可视化能力

数据后端的架构,对于客户端展示应该是透明的,BI工具应该能够在网页和移动终端上提供不同的交互行为支持和客户端适配。丰富的可视化组件和布局支持是数据分析和决策支持的关键。毕竟一图胜千言。BI报表还应该支持嵌入和在线分享,分享的结果也应该有良好的安全性验证。亿信ABI拥有丰富的统计图库,通过组合设计可以搭配出上千种视觉效果。支持通过移动端实现数据的采集与分析应用,可以通过移动端APP来对数据进行浏览和分析,满足用户各种移动分析场景。

系统稳定性

系统的稳定性也有很多指标需要考虑,这也和数据总量的规模有关。很多BI工具都是针对大数据进行计算的,系统的承载能力和错误恢复能力也是最终的商业决策报告能否持续运行的重要指标。此外,还需要考虑功能的稳定性。如果上层业务层的功能变化太大,但是没有很好的向后兼容性,那么BI工具更新后,原有的模型就会出现bug,给用户造成不必要的修复工作。

性能

在任何数据密集型产品上,性能都是一个重要的考虑因素。既然是为企业服务,就要考虑各种成本投入与需求之间的平衡。如果数据量巨大,对数据的实时性要求一般,但硬件损坏的成本很高,需要考虑产品是否支持云部署和弹性部署,以满足性能需求并节省成本。如果对实时性能的要求相对较高,则需要选择支持直接访问数据库或支持自动数据刷新的产品。在设计解决方案时,还需要灵活处理这一问题。有些产品提供了比数据库更快的内置计算存储,这也是一个不错的选择。亿信ABI自主研发的集群架构,采用负载均衡、集群健康检查、跨JVM资源同步等技术,提供分布式计算,支持服务器节点线型扩展,大大提高了服务器的可靠性和并发性能。

太多选择——企业如何选择合适的BI工具? BI不同于一般的企业管理软件,不能简单归类为类似用于提高管理的ERP和WMS,或用于提高企业效率的OA、BPM。BI的本质应该是通过展现数据,用于加强企业各环节的管控,帮助快速制定科学的决策。 立即下载

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data2006
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