阿里云Quick BI——让人人都成为分析师

QuickBI作为阿里巴巴集团内部孵化的大数据智能分析产品,能够实现数据的高效处理、可视化展示及协同管理。该产品支持多种数据源接入,提供丰富的图表类型,包括特有的类Excel电子表格功能,同时确保数据安全与用户权限管理。

在3月29日深圳云栖大会的数据分析与可视化专场中,阿里云产品专家潘炎峰(陌停)对大数据智能分析产品 Quick BI 进行了深入的剖析。大会现场的精彩分享也赢得观众们的一直认可和热烈的反响。
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Quick BI诞生于阿里巴巴集团自身对数据分析的需求过程。从自研报表,到自研BI可视化,再到现在所使用的智能Quick BI,集团经历了多年的探索。从当初重度依赖专业的数据分析人才,到现在赋予一线业务人员智能化的分析工具,阿里小二们真正的做到了“数据化运营”让数据产生价值。
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数据处理

现在,越来越多的企业开始数据上云,也有的行业如政府、金融因为严苛的安全需求而自建本地数据库,导致企业出现数据分散式存储的状况。而Quick BI却可以链接各种数据源,满足云上和本地的不同需求,整合为可被统一调度的数据集。
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可视化展现

Quick BI的可视化能力也不容小觑,内设地图、柱图、雷达图等21种数据图表,任何场景下的报表展示均毫无压力。特别令人惊喜的是Quick BI 特有的类Excel的电子表格功能,它足以让企业数据分析人员兴奋不已,不仅延续了本地化操作的经验,也更加贴合中国式复杂报表的制作需求。
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Quick BI 仪表板示例

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Quick BI电子表格示例

协同与安全

除了在数据基础层面的连接、分析与展示,Quick BI还愿意为客户想的更多。协同与安全便是深钻的核心。
Quick BI 可以创建多个工作空间,每个空间的被编辑与被访问权限可以灵活设置,让空间中的不同角色,获得匹配自己的行为权限。过程中既保障了数据的私密性和安全性,又实现了数据的分享和部门的协同。
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行业应用

会上了解到目前Quick BI已经广泛应用于零售、金融、互联网、媒体、医疗健康、通讯等行业,并期待着与更多领域的企业开展合作。
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金融行业应用案例

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传统行业应用案例

持续更新

Quick BI是一款不断更新与迭代的产品,不难发现,它正朝着以“降低技术要求、解决存储计算、智能业务感知” 的方向前行,也许不久的将来就会呈现数据分析的新生态,人人都是分析师,让数据为业务创造更多价值。
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转载于:https://www.cnblogs.com/jewel0516/p/8710077.html

一、项目简介 本项目教程以国内电商巨头实际业务应用场景为依托,同时以阿里云ECS服务器为技术支持,紧跟大数据主流场景,对接企业实际需求,对电商数仓的常见实战指标进行了详尽讲解,让你迅速成长,获取最前沿的技术经验。 二、项目架构 版本框架:Flume、DateHub、DataWorks、MaxCompute、MySql以及QuickBI等; Flume:大数据领域被广泛运用的日志采集框架; DateHub:类似于传统大数据解决方案中Kafka的角色,提供了一个数据队列功能。对于离线计算,DataHub除了供了一个缓冲的队列作用。同时由于DataHub提供了各种与其他阿里云上下游产品的对接功能,所以DataHub又扮演了一个数据的分发枢纽工作; 据上传和下载通道,提供SQL及MapReduce等多种计算分析服务,同时还提供完善的安全解决方案; DataWorks:是基于MaxCompute计算引擎,从工作室、车间到工具集都齐备的一站式大数据工厂,它能帮助你快速完成数据集成、开发、治理、服务、质量、安全等全套数据研发工作; QuickBI & DataV:专为云上用户量身打造的新一代智能BI服务平台。 三、项目场景 数仓项目广泛应用于大数据领域,该项目技术可以高度适配电商、金融、医疗、在线教育、传媒、电信、交通等各领域; 四、项目特色 本课程结合国内多家企业实际项目经验。从集群规模的确定到框架版本选型以及服务器选型,手把手教你从零开始搭建基于阿里云服务器的大数据集群。采用阿里云ECS服务器作为数据平台,搭建高可用的、高可靠的Flume数据采集通道,运用阿里云DateHub构建中间缓冲队列并担任数据分发枢纽将数据推送至阿里自主研发的DataWorks对数据进行分层处理,采用MaxCompute作为处理海量数据的方案,将计算结果保存至MySQL并结合阿里的QuickBI工作做最终数据展示。
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