推荐一款配有强大数据管理和可视化ETL的BI工具

实际在企业的数据分析应用中，分析人员对于数据处理的需求灵活多变，并且经常需要对不同的业务数据进行关联性分析。

IT部门提供的基本数据处理和基本的关联关系并不能完全满足分析人员的需求。比如分析人员需要根据公司产品销售明细数据分析购买用户的特征，并调整相应的销售策略，这个时候分析人员需要基于销售清单数据，计算一些相应的分析指标，如每个用户的消费频次，单笔消费最大金额，最近一次消费时间间隔等。这就要用到自助数据集来解决问题。如果分析人员还需要获取一些行业竞争数据，这就要根据同类型的产品，做关联分析和横向对比分析。

这些任务对于接触实际业务较少的IT部门来说，是很难在基础的数据分析中挖掘出来的，再加上业务调整和分析角度的变化不能及时和IT部门同步。这些都是企业在推行数据化管理过程中碰到的亟待解决的问题。

FineBI重点打造的自助数据集，一个是又花了业务提需求，IT做分析的配合流程。改为在一个平台上，IT准备好数据，业务拿着数据自己去分析。

其次，对于拿到的数据，自助数据集环节能帮助分析人员简单较快的对数据进行过滤、增加字段，删减字段，字段计算等可视化清洗操作。

一、FineBI自助数据准备介绍

传统工具在分析数据的过程中，需要极大的程度依赖管理员。业务人员在管理员那里获取数据后还需返还管理员处进行数据处理，这无疑是在做费时费力的无用功，管理员也沦为取数机。FineBI 重点打造的自助数据集，提供了各种简单高效的数据处理功能，给用户更好的数据处理体验，减少无效重复的沟通过程，提高数据分析的效率。

二、核心亮点

1.完善的数据管理策略，基于业务需求做好数据分类可视化管理

企业在发展过程中，信息化程度会不断提高，为了解决特定信息化问题，企业系统中的信息系统数量也越来越多，从企业的大粒度来看，业务流程有一定的联系，但是在细粒度上，数据相互独立，内在逻辑互不联系，信息孤岛问题十分严重。企业经常需要对这些独立系统进行整合，然后进行统一的数据分析。FineBI有着较为完善的数据管理策略：

从数据采集到数据处理再到数据的存储和管理，FineBI完善的数据管理策略为前端的业务自由探索数据分析提供了强大的数据支持。

2.多种数据处理功能，可视化操作方式解放生产力

对于本身质量很差的数据进行分析往往是南辕北辙，得出来的分析结果可能是错误的，错误的分析结果必定导致错误的决策方案。为了避免这样的事情，当我们拿到数据时，需要对数据进行清洗，比如某些数据缺失，需要增加一些数据字段，某些数据需要重命名 、类型转换、异常值处理、合并等。这些都可以通过FineBI可视化的形式来实现。

3.智能继承数据表的权限与关联，IT省心，业务安心

管理员只需配置基础的数据权限和关联，用户在权限范围内操作，自动继承和关联数据集，提升双方效率。

4.Step by step，符合人类思维习惯的数据处理体验

用户在FineBI中的每一个操作都可以增加、删除和修改，并且提供预览。

5.轻松搭建各类分析模型，帮助业务洞察

大佬们经典的数据分析模型在诸多领域和行业中得到了广泛的应用，也带来了实质的业务价值。同时，经典的数据分析模型，更易于我们快速上手，少走很多的弯路。使用FineBI的自助数据处理功能，可以轻松搭建各领域已有的经典业务分析模型，比如金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、购物篮分析模型、四象限模型等等，这些都可根据用户需求来套用，充分发挥数据和模型的价值。

6.预置数据挖掘算法，自助挖掘助力业务预测判断

大数据时代，最不可或缺的就是数据挖掘。数据挖掘，对于已经存在的数据，我们可以通过分析得到一定的规律；对于未知的数据，我们可以通过趋势进行预判。

三、场景应用

1、通过数据清洗加工得到目标分析数据

图：通过点击鼠标完成新增指标的计算添加

图：通过鼠标点击完成不同数据表的合并

2、构建经典分析模型

图1：二八分析模型搭建过程

图2：对二八模型结果进行帕累托图分析

3、利用数据挖掘算法对数据潜在价值进行挖掘

具体数据挖掘部分可以参见数据挖掘模型：《一文读懂数据挖掘的技术和应用》

4、企业级数据管控及分发

最后，感兴趣的不妨下载FineBI尝试体验下吧！