從數據看板到增強式BI分析

通過分析歷年Gartner關于商業智能的分析報告，可以看到商業智能隨著大數據、人工智能、IOT等發展因素的影響不斷變化，從開始的數據報告，到可視化分析，自助BI，到接下來的增強分析。Gartner是業內主流的IT研究顧問機構，因其調研客觀、解讀專業、觀點公正，深受市場信賴。旗下魔力象限分析報告，是指對IT行業細分領域的研究總結，通過統一的評審規則進行評估，魔力象限分析代表了行業趨勢。

數據看板：

數據看板是傳統的取數功能，IT系統的產生和發展，大部分數據都放在數據庫中，要獲取相關數據情況面臨著幾個問題，第一怎么方便從數據庫獲取各種數據，第二可能來源數據庫比較多，怎么有效統一口徑和指標，第三業務模型和分析模型之間需要進行轉換，用戶有數據建模的能力。這也是最初商業分析的基本訴求，提供可視化的工具進行數據庫數據獲取，用戶可以根據需求進行建模，多來源數據的對接和融合。通過數據看板進行監測數據、管理業務目標已經是軟件的必備功能。

復雜報表：

復雜報表格式復雜、比如多層表頭，動態合并單元格等，復雜表格報表信息量大，明細和匯總的數據往往都集中在一張表上。復雜表格一般包括下面的問題，格式復雜要求報表工具能靈活設計表格樣式，數據計算靈活要求工具提供多種計算方式，連接多個數據源，同一張報表的數據會來自多個不同的數據表或視圖，甚至來自多個不同的異構數據庫。

觀向報表設計器提供類似Excel的表格設計方式，用戶可以通過拖拽方式進行多種表格設計，支持函數換算、公式換算、數據過濾、打印、導出、導入等功能。

圖形可視化交互分析：

通過圖形可視化交互，以更簡潔明了的方式進行數據展示，以非常直觀的方式進行數據查看和問題報警。可視化交互分析通過支持上百種類型的圖表，針對各種類型交互方式進行數據模型查詢和分析。

觀向報表支持高度交互的儀表盤，并通過各種圖形化的操作來探索數據。同時包括文本可視化、地理信息可視化、關系模型可視化等多種可視化方案。將數據通過圖表的方式傳遞出來，讓用戶能夠快速、準確地理解所要表達的信息，從而提高溝通效率，通過更生動和便于理解的而方式傳遞更多的信息。

自助式BI：

自助式BI對于數據變化，數據異常，問題探索等各種主題進行分析。相關操作主要包括了聯動、鉆取、跳轉等，是 BI中非常重要的一類操作，它可以幫助分析師多維度分析數據，從異常數據層層篩查分析，找到根本原因。用戶可以很方便的使用OLAP和其他分析技術對于數據進行自助分析，生成相應的看板和報告。

觀向自助式BI分析能夠讓業務人員直接參與數據分析，無需專業分析團隊，借助于專業智能數據分析平臺充分分析探索數據，獲取第一手的數據分析結果，輔助商業決策。通過轉化企業數據分析模式，從被動式變為主動式，從技術依賴到人人可用，更深層次探索數據價值。

數據分析平臺搭建：

數據可視化演示的一種方式，通過點擊跳轉、自動下鉆和關聯等方式進行處理數據可視化的結果，類似于 PPT 的方式自動展現數據可視化頁面，邊看分析結果邊講解。同時通過快速拖拽進行業務分析平臺搭建，快速生成各種業務數據分析平臺，便于決策和管理。

增強分析：

增強分析利用機器學習和人工智能輔助的數據準備、洞察生成和洞察解釋，幫助業務人員和數據分析師比手動更有效地探索和分析數據。當前可視化能力已不是 BI 間的差異因素，主流 BI 平臺都已經使用成熟的圖表庫構建儀表盤。差異已經轉移到平臺支持增強分析的程度，即利用機器學習與人工智能輔助的數據準備、自動洞察生成，自然語言查詢和生成等，以代替低效的手動分析手段。

數據準備增強，實際上就是利用機器學習和人工智能自動的或者協助完成傳統 BI 中對數據治理、ETL 數據清洗、數據建模、元數據管理等全部用來在數據分析之前的準備工作。

洞察增強，讓更多的業務用戶不需要專業的統計學知識、算法知識就可以得到很多深入的分析成果，比如可視化分析頁面自動生成、引導性的可視化分析讓業務用戶自動的可以洞察到一些數據或者業務的規律，甚至直接給出一些分析結果供用戶參考和判斷。將以往的可視化分析之后需要專業分析人員才能分析判斷的過程交給了機器學習，最終由機器學習給出參考答案，相關度等等。自然語言查詢和生成是洞察增強的一部分，用戶直接在搜索框里輸入或者通過對話的方式查詢數據，通過自動理解用戶在分析過程中、與數據交互的過程中大概判斷出用戶所期望找到的關鍵點，或者理解用戶的意圖，將用戶所關心的分析內容或者結果呈現出來。 

在線零售數據分析平臺：

針對電商行業和到家O2O線上數據分析的需求，智海創訊提供針對線上電商和O2O到家業務數據分析平臺，每天累計處理和增加上百萬條數據，用戶通過自助分析平臺快速獲取相關行業、品牌、店鋪的銷售數據，以及海量商品的價格、銷量、屬性、評價、優惠等多種信息，幫助企業進行市場分析、行業決策、選品定價等各種業務行為。

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