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知识科普 | 一文解读该用开源BI工具还是智能BI工具?

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随着数据所能承载的价值不断提高,数据正在成为企业重要的生产材料之一,企业可以通过数据完成产品的设计、创新,同时基于数据也能够全面赋能企业的运营管理。


如今,有非常多的数据分析工具可用于表达想法、可视化数据、向外展示重要的分析结果,在本文中,我们将从开源BI智能分析平台和数据可视化平台做对比,帮助企业更高效地选择适合自身业务和企业经营管理的数据分析平台。


现在市面上开源BI产品比较多,各个产品的侧重点不同,有些侧重产品功能,有些侧重可视化能力,有些又侧重数据源支持等等。


开源BI相对来说有两大优势,一是节省软件购买成本,只需要投入一些人力成本去修改完善;二是开源,意味着可自由改造,满足千客千面的需求。


但是使用开源的BI工具也存在一定的风险:


1、开源工具需要有一定的代码功底才行,而且有bug不稳定,没有技术服务团队来兜底,需要较高的人力成本。

2、开源工具对于一些复杂的报表需求、可视化需求、自助探索需求等无法满足。


这时候就建议使用商用的BI数据分析工具,功能成熟、服务有保障,算上人力成本,对比开源BI产品其实成本还是有所降低。


比如Smartbi,它是思迈特软件自主研发的一站式BI大数据分析平台。


思迈特软件在国内BI领域处于领先地位,产品广泛应用于金融、制造、零售、政府、医疗等60+行业,获得4000+行业头部客户认可。思迈特软件在高端市场绝对领先,2021世界500强中的中国企业,50%选择了Smartbi,2021世界500强中的国内银行,80%选择Smartbi。


Smartbi是一个全能型产品,提供的功能包括数据采集接入、数据ETL处理、数据建模、指标管理、数据存储、数据分析和展现、数据挖掘和决策等,覆盖BI不同发展阶段,一个产品满足用户一条龙的BI需求。


而且产品在数据准备、自助分析和智能分析具有强大的优势,还能通过分享协同功能帮企业沉淀成果,营造数据文化。


接下来,一起来看下Smartbi有哪些厉害的功能。

01.拥有强大计算能力的一体化建模功能

正如一辆汽车的引擎,Smartbi数据模型功能为前端数据分析能力提供源源不断的动力。数据模型整合多种数据集建模,支持表、SQL、脚本、即席查询、ETL查询等类型。

另外,数据模型拥有强大的计算能力,除了支持SQL计算,还支持ETL分布式计算和MDX多维计算。

并且数据分析应用时,支持一键生成同比、环比时间计算,以及占比、排名、累计等。

02.实现自增长指标体系的指标管理

Smartbi指标管理打破“业务提需求,IT做需求”传统模式,通过技术和业务的最佳协同,在数据平台上通过配置指标库、构建指标模型,实现指标展现等应用,让企业数据资源形成数据资产,提升数据价值。实现了业务和IT最佳协同,帮助企业构建自增长指标体系。

同时覆盖指标管理的全流程,提供一体化的指标管理服务,包含指标管理的定义、建模、调度、发布、应用的全过程。

通过可视化的向导式操作界面,进行指标创建和管理,非常简单易用,指标模型作为数据来源,可直接应用在交互仪表盘、大屏可视化、对话式分析。

03.拥有高交互的可视化分析功能

Smartbi交互仪表盘能够可视化直观展示重要数据,满足终端用户各种大屏/管理驾驶舱的分析展现需求。帮助用户进行高度交互的数据探索,全自助式可视化制作,所见即所得。

拥有丰富的组件&大屏模板,可快速复用,一键替换数据。支持仪表盘智能问答,搜索一下,即刻分析,同时还支持语音操控大屏,汇报与展示时更便捷、更前卫。

04.通过对话式分析实现数据分析零门槛

对话式分析帮助用户以业务思维和业务术语,在PC端和手机端通过自然语言输入的方式快速展现出想要洞察的数据,实现分析结果随思而行,对话式分析基于获得发明专利的自然语言分析NLA技术来实现。

05.构建“百花齐放”的数据化运营的生态系统

通过应用商店、数据导航、个性门户等功能沉淀分析成果并鼓励分享,营造数据分析文化,形成持久战斗力,帮助企业构建“百花齐放”的数据化运营生态系统。

此外,Smartbi还有强大的数据接入处理能力、报表报告能力、自助探索能力和预测分析能力。
Smartbi还支持在线填报或是批量导入的方式来采集数据、通过高速缓存提高数据性能,支持集群分发、分布式缓存、补丁包机制、运行监控、全方位安全管控和用户行为分析,全面保障系统落地。
目前,思迈特软件拥有专业的服务团队和高效的服务方式,在深圳、北京、上海、武汉等20+省市分别设置了办事处,在全国有数百家合作伙伴,可以提供快速的现场支持服务,并根据用户需求提供多种优质专业服务方式。
如果您还在犹豫如何选择合适的BI数据分析平台,不妨注册参与我们的大数据分析解决方案免费演示,您可以与我们的专业顾问沟通业务需求和问题卡点,无论您是否购买,都可以获得许多关于大数据分析的经验和知识,也可以了解同行的实践做法。

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