問答專欄Q & A COLUMN
派可數據
推薦人群：企業選型、數據分析師、相關業務人員、
派可數據是國內專業的低代碼數據倉庫開發平臺 + 敏捷 BI 可視化分析平臺，國產商業智能 BI 軟件產品，具備端到端（ End-to-End ) 的產品與服務能力，包括：企業級數據倉庫平臺、三端可視化分析（ PC 端、移動端、大屏端 ）自助設計能力、中國式報表、填報與數據補錄平臺。
. 企業級數據倉庫平臺 - 快速原型可視化設計建模、零代碼的數據倉庫建模設計與開發、維度與指標體系管理、血緣分析、ETL 調度平臺等，無需人工開發數據倉庫，極大的提升了 BI 項目中數據倉庫的開發效率，為企業構建一個高度可擴展的、專業的企業級數據倉庫。
2. 三端可視化分析（ PC 端、移動端、大屏端 ）- 用戶可以基于數據倉庫的分析模型，快速的通過自助拖拉拽式的方式即可完成可視化分析頁面的設計與開發，包括幾十種常見可視化圖表、顏色模板、主題模板、水印管理等。快速實現可視化圖表的聯動、鉆取、切換等多維分析效果，無需任何的代碼實現，可視化圖表完全組件化。移動端可以快速與企業微信、釘釘、企業 APP 等實現集成，完美的用戶體驗。
3. 中國式報表 - 支持各種行列擴展二維報表、交叉報表、復雜中國式報表的設計與展現。
4. 填報與數據補錄平臺 - 快速實現數據填報的設計與流程審批功能。
可視化效果：
實際展示：
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現在市場上可視化工具多種多樣，任人選擇，但是，怎么樣的可視化工具更好呢？
首先呢，一款出色的可視化工具要注意以下幾點：
1、不展示無關緊要的數據。可視化工具可以展示很多各種各樣的量化指標，但是出色專業的可視化工具，會避免展示無關緊要的數據，避免用戶錯過更有價值的信息。
2、不展示錯誤的數據信息。數據可視化工具可能會處理企業上百萬或者上千萬的數據量，雖然數據量大，但是在可視化制作過程中絕不能出現由于系統的原因造成展示的信息錯誤，因為數據可視化的結果會影響企業決策地制定，傳達錯誤的信息會使制定的決策錯誤，導致企業造成損失。
3、圖表樣式不能單一。受歡迎的可視化工具，其可視化的圖表樣式必定很豐富，單一的圖表樣式，無法滿足企業多樣化的需求。
4、避免操作復雜專業人士才能使用。一款出色的可視化工具，要大多數人都可以很好地使用，而不是只服務于專業人士。
DataFocus，是一款既可以進行專業的數據分析，又可以實現出色的可視化功能。其可以快速地進行數據分析，并且可視化展示，展示的圖表樣式非常豐富，從簡單的線圖到復雜的分層樹形圖，還內置了圖表的動畫效果，DataFocus的主題配色也符合大多數人的審美習慣，其操作的簡單程度出人意料，可以用“傻瓜式操作”來形容，不需要花費太多時間精力，十分鐘就可以學會。
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很多企業都認識到了數據給企業帶來的價值，通過對數據的挖掘，實現指導企業進行科學決策、達到推動業務增長的目的。但是對于中小企業來說，如何搭建數據分析體系？如何對數據有效利用？這些都是難題。
1:企業成立數據中心，搭建開發團隊，自助開發數據分析后臺。這樣的成本極高，每名IT工程師年支出都至少10萬+。
2:內部員工自己通過Excel進行數據分析。就目前來看，這是中小企業選擇最多的一種方式。但是使用Excel進行數據分析，存在人工成本高、工作量大、人工操作導致的數據準性差、實時性差等問題。
3:定制開發商業智能軟件。這是一個不錯的選擇，但是如何選擇？能否與公司已有IT系統很好結合？隨著企業發展、業務調整、組織結構調整，報表的維護成本也在上漲。
作為中小企業，最關鍵的是要形成大數據的理念，考慮投入產出比的同時，要選擇適合公司發展需求、熟悉好用的“數據分析武器”。
對于中小企業而言，最重要的就是在有限的預算內實現數據分析平臺的搭建，實現分析需求。相比于國外的BI產品，國內的數鑰分析云產品價格可謂更加親民化，高性價比。
分析云BI專家會充分結合企業信息化建設水平和需求，選擇最適合的模塊，助力企業低成本、快速使用上智能BI產品。
值得一提的是，分析云預置了U8、NC、K3、T+等市面上主流ERP財務、供應鏈主題分析，實施周期短、見效快，大大節約了實施成本，還能夠快速呈現效果！
另外， 分析云產品具有較強的創新性與拓展性，支持在線免費更新，通過不斷地優化升級，為用戶帶來更好的體驗，幫助企業更加高效、流暢地分析數據。
很多中小企業在做數據分析時，往往是由業務人員提出需求，IT人員負責導出數據，再由業務人員在Excel中進行分析。
這種模式下，報表的及時性和數據的準確性都很難得到保障。
而，分析云則很好的解決了這一難題。基于語義層，業務人員不再是面對復雜的代碼，業務人員可以通過簡單的拖拉拽即可自主分析，IT人員只負責技術部分、維護好底表即可。由此，簡化了數據分析流程，大大降低了人工成本的同時，提高了數據時效和質量，逐步轉型智能數據分析。
企業信息化經過30年的發展，維護成本也逐漸被企業重視，作為信息化系統考評的一個重要系數。
對于市面上的一些BI產品而言，不斷變化的報表，使得企業對報表的維護成本變得越來越高，報表的變化，就意味著BI產品的重新實施。原因就在于它們并沒有在底層真正打通數據倉庫的數據。
例如，企業的績效考核指標調整了，對考核收入的考核從開票+回款即確認考核收入調整為開票+回款+發貨。
IT人員要將使用到“考核收入“這一指標的所有報表重寫取數規則，這也就意味著要重新制作數百張報表，所以，維護成本極高。
而在分析云中，語義層將后臺數據庫系統中的存儲數據從技術人員的視角轉向業務人員和管理人員的視角。后臺由技術人員進行維護，前端分析由業務人員負責。在業務維度和數據口徑之間的mapping規則穩定的前提下，變化對另一側的延續影響被語義層隔離。
也就是說，IT人員在數據模型中只需更新考核收入指標的取數規則即可，業務部分無需調整，大大降低了報表的維護難度和維護成本。
隨著大數據、互聯網的深入推進，數據產生的速度越來越快、數據的規模越來越龐大，對于中小企業而言，要盡快培養起數據分析的意識，做好數據積累和準備工作，仔細研究企業的需求與資源匹配情況，選擇適合自己的大數據發展之路，才能在激烈的市場競爭中乘風破浪、越走越遠。
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先問你一個問題，為什么開源的就比商用的好呢？就為了不花錢？
如果是這樣的話，那你就大錯特錯了。就拿BI這一方面來說，很多開源工具的后期維護成本是非常高的，而且出了問題還看不懂文檔，這不得把你急死？
商用的也支持外部開發，有很多接口，可以做一些定制化的需求，一次選擇終生不煩，不香嗎？
給大家講個小故事吧。
我最近忙著做一件事情，分析一款新產品的各項數據指標，為了找到增長點，完成OKR，拿到年終獎，我可是煞費苦心。
一邊嫌棄Excel，自學Python和R，一邊請我們的研發小哥哥用Echarts幫我搞，好吃的好喝的都供上，搞來搞去兩者都沒有成效不說，這個研發小哥還去脈脈上吐槽我？
我真的好氣！我有辦法還能來找你嗎？我不要面子的嗎？
我反復想了想，到底是是什么地方出了問題，我能不能不靠他，自己獨立地完成數據可視化分析？
數據分析界有一句經典名言，字不如表，表不如圖。
數據分析中的相互關系，通常代表的是關聯性和因果關系，多個變量之間應該存在著某種聯系。校正數據的真實可靠性，用產品經理的視角去看待你所處理的數據，避免有問題的數據出現在可視化的展示中。
目前有很多工具或產品可以實現數據可視化，甚至可視化已成為商業智能和數據分析產品的基本配置，但在平時工作中，使用較為頻繁的可視化工具是Excel，其次是R（R在數據分析領域的地位不言而喻，其豐富而強大的擴展包支持使得幾乎一切數據層面的分析和操作成為可能，這些支持中就包括數據可視化。）和Python。
但是Excel在我這里行不通，一是它的可視化滿足不了我，因為圖表類型太少，二是數據量太大，它撐不住。至于R和Python，我都已經996了，一回家只想睡覺，哪還有空學....（扎心了）
我反復看那條吐槽，突然看到一個中興員工的評論：
帆軟產品？這是干啥的？抱著疑惑的態度我上網搜了搜，原來是一家專門做大數據的公司阿，他們旗下的FineBI應該挺適合我的，主打自助式分析，看著挺牛逼的，啥？原來個人版免費？
不管了，先下載一個用用看，死馬當活馬醫吧。
激活并下載安裝之后是這樣的（中間地圖馬賽克了）
我看了一下，FineBI能從很多種數據源導入數據：如兩大主流開源平臺(Hadoop，Spark)，Excel，CSV，XML，以及各類數據庫(SQL Server，Oracle，MySQL等)。，這點倒是挺方便的，無論我從哪里收集到的數據，都可以一起分析了。
連接mysql
那如何導入數據呢？僅需2步，數據準備—添加業務包，業務包是用來統一整理數據表的。
Excel為例
就得到如下的數據明細。這里可以自動識別數據的字段類型，也可以修改字段類型。
至此，數據就導入成功，接下來開始正式分析。
再來說說它的自助式分析吧，我相信這是很多人都關心的一個點，如何能讓業務人員自己去探索和分析數據，這樣會節省與IT的溝通，也會節省一部分人力成本，雙贏。
為了完美支持業務員的分析工作，FineBI作為自助式BI工具不同與傳統BI，降低了代碼操作，摒棄了手動建模，將重點放在了業務員可理解的前端。
業務員可只需要從數據包中讀取數據，在前端像手機一樣直接拖拽字段做分析，不需再要問數據在哪？數據好了沒？數據不對等這些問題。
FineBI精美的數據可視化
FineBI有豐富的可視化圖表，對應不同的場景。雷達圖、氣泡圖、熱力圖、GIS地圖....你想要的全都有！
數據分析因為選錯圖表而導致陷入分析錯覺的案例不在少數。每一種圖表都給到了應用場景的提示，比如對地域分析要求較高的數據選用GIS地圖；比如分析進度可以選用環形圖或儀表盤；維度多的復雜分析，可以選用組合圖。
最后再和大家聊聊我作為產品經理，整理出來的數據可視化分析思路。
（1）明確目標
明確數據可視化的目標，通過數據可視化我們要解決什么樣的問題，需要探索什么內容或陳述什么事實。
（2）選擇圖形
圍繞目標找到能提供信息的指標或者數據，選擇合適的圖形去展示需要可視化的數據。
（3）選擇維度
分辨哪些是有價值的值得關注的維度，選擇數據展示的視角。基本圖表一般有哪些可用維度呢？
（4）突出關鍵信息
根據可視化展示目標，將重要信息添加輔助線或更改顏色等手段，進行信息的凸顯，將用戶的注意力引向關鍵信息，幫助用戶理解數據意義。
CPU監控
CPU使用率監控案例，可視化的目標就是檢測CPU的使用情況，特別是異常使用情況。所以圖中將100％最高臨界線使用特殊的顏色和線形標識出來，異常的使用段用顏色幫助用戶識別。
還有人問我為什么不用Tableau？你以為我沒用過嗎？我的首選就是它，使用之后無奈發現：
自從我用了FineBI，我就再也沒和那個研發說過話，如果早點知道這個軟件，我的請客吃飯錢都省了...
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BDP個人版：在線、免費的數據可視化分析神器！可上傳本地數據或接入第三方API數據，拖拽即可進行可視化分析，30多種圖表免費任你選，數據小白也能快速上手！體驗網址：https://me.bdp.cn/home.html
BDP個人版作為國內海致公司旗下的數據可視化分析產品，因其簡單的拖拽操作、直觀的可視化效果等，逐漸成為運營、產品等互聯網人的必備數據工具。
1、數據連接：BDP可連接大量第三方數據，有工具，有API、客戶端、Excel插件等，以確保數據統計過程的穩定性。BDP支持實時更新（數據庫等），也支持增量更新（同步客戶端）。
2、對接多數據源：除了本地數據，可連主流數據庫，可連接不同的第三方統計平臺（谷歌、百度統計、公眾號等），基本上覆蓋面很廣，數據可以實現自動更新。BDP里面的同步寶也超級推薦，可以自動同步和追加固定的excel數據，這個特別實用！！！
3、可視化分析：圖表類型豐富。除了餅圖、柱狀圖、折線圖、雷達圖這些常見的圖表，還有一些比較”特殊“的圖表，如桑基圖、漏斗圖、詞云、行政地圖、經緯度地圖、軌跡地圖等。
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關于選擇BI，主要2方面：①根據需求。符合需求的才是您該考慮的。您選擇的BI能夠實現您需要的全部功能嗎？如果不能，可以二次開發實現嗎？是否符合您的部署要求？②價格合適。符合您的預算。
（關注我，查看BI選型參考幾大可視化BI工具選型對比）
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一天交付BI方案？如果對方是金蝶、用友等主流ERP用戶，那么OurwayBI數據可視化工具還真能做到。別的不說，就沖前1000名用戶免費下載使用奧威BI標準解決方案也足夠證明奧威軟件系列數據可視化工具有這個能力。而OurwayBI正是奧威BI系列的主打產品之一。
一天交付BI方案，究竟是怎樣的？
奧威BI標準解決方案，是在豐富項目經驗上，結合主流ERP共性而形成的標準化數據可視化解決方案。預設豐富成熟的數據分析模型和BI報表模板，且標準解決方案不需測試，僅需做必要個性化設置。如果是奧威BI金蝶標準解決方案、奧威BI用友標準解決方案，甚至可直接交付。
企業要做系統性數據分析，就需要一個能夠系統規范、引導數據分析的框架，但如果從零開始搭建這個分析框架（分析模型），不僅需要花費大量時間、金錢，還存在bug隱患。因此我們建議用戶做企業級數據可視化分析時采用奧威BI+模式，即奧威BI數據可視化工具+奧威BI解決方案，提高項目落地效率的同時，更提高安全性。
提醒：除一天交付的BI方案外， OurwayBI數據可視化工具還能與行業性數據分析方案兩兩聯手，快速構建安全可靠的數據可視化分析平臺。
OurwayBI功能強、操作簡單，極易上手！
OurwayBI數據可視化工具不僅能和專業性、安全性強的奧威BI解決方案搭配使用，其本身就是一個操作簡單、分析快的智能可視化分析平臺。用戶通過拖拉拽的方式就能輕松制作數據分析報表，同時該數據可視化工具還將數十種常用分析整合成一鍵可用的數據分析模型，只需一鍵，數據可視化工具即可在后臺智能匹配數據、運算分析數據。過程快而準確，數據呈現更是直觀易懂。
如果你對數據可視化工具的報表效果感興趣，可通過“demo”平臺親自體驗一番。這里匯聚了各行各業不同主題的數據可視化分析報表，你可通過點擊的方式自定義字段與維度組合，可展開更靈活地自助式分析。
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