有哪些比较好的图形化BI工具,支持私有化部署,选择哪一家好呢

杭州观远数据公司不是外包，根据天眼查查询到杭州观远数据公司是属于自己独立的一个公司，杭州观远数据公司并不是外包的公司。杭州观远数据公司总部位于杭州，并在上海、深圳等地设有团队的分公司。观远数据目前已获得包括襄禾资本、红杉资本中国基金、线性资本、华创资本等多家顶级VC机构的投资，并先后入选微软加速器、万达创新加速器、腾讯AI加速器。

10月25日，由业内领先的一站式智能分析平台与服务提供商观远数据主办的「让业务用起来·观远数据2022智能决策峰会暨产品发布会」云上直播第一日议程圆满结束。峰会首日直播分为两大会场，在上午直播的“让业务用起来”主会场里，观远数据创始人兼CEO苏春园阐述了观远数据在产品创新方面对“让业务用起来”的诠释，并正式发布了秉持着“让业务用起来”的理念，观远数据升级的客户成功战略。

BI目前实现的是收集数据，提供反馈，辅助决策的能力，以数据为基础的，面向数据管理和分析，属被动角色。而AI则辅以大数据，算法等得到更有价值的信息，实现收集+预测的能力，更多的是主动角色。虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI的机器学习强调算法，BI的数据挖掘还包括对数据的管理，算法选择上也较为简单，没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。未来,AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。那么AI+BI模式通过将AI嵌入BI，构建基于AI的BI平台，利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。对于结构化的数据，BI系统可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。例如上文提到的总结用户画像，分析人群行为数据，得到千人千面，实现精准营销的结果。还有金融领域的风险监测，AI+BI的模式可以分析出金融风险和其他指标、行为之间的内在联系，预测更为准确。对于非结构化的数据，BI可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术，智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字，录入数据及产出想要的报表等。业务场景除了在 IT 信息化基础比较扎实的行业，也会在深度场景化的细分领域，且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。这个时候通过AI完成一些算法匹配，根据匹配的结果来驱动业务执行。

bi数据可视化分析报表的制作主要分为三大流程，分别是：对接数据源、报表设置以及数据可视化图表与智能分析功能应用。

观远BI的移动端有三种呈现方式。一、H5界面，移动端H5界面支持钻取、联动、跳转等高级分析。二、钉钉与企业微信集成，将H5移动端分析界面集成到企业钉钉或企业微信中，永不可以通过手机钉钉和企业微信快速进入观远H5移动端分析界面，还可以实现免密登录和预警订阅的定向推送。1. 免密登录2.订阅预警三、小程序，基于微信生态打造的一款数据分析类小程序，可以从微信客户端登录。

BI选型应注意以下几点：1.敏捷：处理速度要快，工作效率才能提升2.轻量：兼容性强，把多余的系统统统抛掉3.学习门槛低：让BI不再只面向管理层，也为基层管理人员减负4.理解用户需求：必须以用户为中心，以解决商业问题为目标，来设计每一个分析场景5.高可用、高拓展：不仅要有完成最基础数据分析的能力，还要有空间合成在未来的智能应用6.美观：这个不用说，门面问题这里抛砖引玉下~我们观远数据主打的是“轻灵快易”的功能特点，能达到海量数据快速响应，满足企业瞬息万变的业务需求。也不需要太多的技术感知，在业务场景中无缝嵌入，让业务部门能直接自助式分析和决策，使得BI产品的使用门槛得以降低。同时我们比较创新性地将BI与AI结合，使得BI不失应用拓展的深度，用AI预测引擎来填补人工运营的前瞻性与实用性，可使分析和决策上一个量级。

可以的。他们可以接入的数据类型非常多，大体分为五种类型：1.文件：excel、Csv这些。2.一些常见的不常见的数据库：比如MySQL、Oracle、SQLServer、Greenplum、Maxcompute、BW等等。3.二维火、金数据这种第三方的云应用。4.卡片。5.join。还有一些微信公众号、问卷网啊这些也都支持接入，还可以进行定制开发，功能非常强大。

现在传统BI已经无法满足大多数企业的业务需求了，所以BI厂商目前都在对BI进行升级，笼统一点来说叫智能BI。而观远数据的智能BI更加创新，他们把先进的AI算法融入到BI的建设中。我们都知道，在数据平台的规划中，底层大数据平台规划要稳，未来业务目标、形态、日志分析才能稳步进行。所以观远数据的AI+BI就是基于完好的BI基础，利用AI算法达到准确度的提升，一步一步进化到实现销售预测、智能备货、提供智能决策建议等功能。

以下以观远数据在快消行业的销售数据分析为例：区域分析、品类分析、新品分析、渠道分析。销售组织对数据的需求非常迫切，没有人能耗得起时间，等到季度或年度末才发现自己未能完成配额或达到客户的预期，无疑为时已晚。信息陈旧或缺失会带来严重的负面影响，所有销售组织都希望避免这一点。通过清晰了解个人和团队的销售业绩，可以更轻松地制定决策，还可在必要时调整行动方案以确保目标实现。销售团队需要一个平台来将其数据从所有数据源汇集在一起，以回答领导团队、客户、供应商和团队成员提出的复杂问题。但对许多销售专业人员而言，放弃熟悉的常规工作方法（包括对Salesforce仪表板的依赖）是非常困难的。简言之，快速、简单且直观的分析至关重要。Tableau这样的可视化分析平台围绕销售人员所需的指标提供了完整的视图。使他们可以更好地进行预测、规划和实时决策。如果希望在不减缓发展势头和进度的情况下，了解销售情况并形成竞争优势，还需要具备整合客户数据和营销数据的能力。您的销售团队上手和使用分析平台到底能有多快。非常快。借助TableauOnline新推出的DashboardStarter等功能，几分钟内即可呈现统一的、令人赞叹的数据视图，而不论数据源自Salesforce、OracleEloqua。MarketoSales还是其他来源。如果您深入挖掘，还能以这些视图为起点，生成数据的其他视图，具体取决于您希望查看的内容。

观远数据平台的ETL是可视化的，中间抽取清洗转换的每个过程，数据关联都是可以通过可视化来编辑的，原则上是不需要写SQL的，其他家的都要写一堆复杂SQL来实现。

零售行业由于低毛利的特点，要求必须更加精细化地管理。观远数据不仅提供智能化的数据分析平台，更从零售细致业态出发，为零售企业构建基于数据能力的持续改善循环模型。一、战略计划二、门店运营三、商品运营四、市场营销五、顾客关系（会员管理）六、全渠道运营七、人力资源八、财务分析

目前应用比较多的是政府、军队、交通等机构，不过现在常规的互联网企业也应用的比较多，最常见的就是双十一的数据大屏。在企业的应用场景主要有下面4个：1、实时监控中心，主要监控活动观远数据大屏2、会议中心，主要辅助开会做决策使用观远数据大屏3、CEO办公室，让领导实时掌握公司全局数据情况，并能追踪问题4、企业前台或展厅，让投资人或者客户过来时展示企业又实力的一面。观远数据大屏

你好，感谢选择观远数据。目前暂时没有办法一键转化成观远的报表，可以通过iframe的方式，嵌入到企业统一的portal中来实现。或者在观远页面上使用外链卡片，嵌入其他第三方的报表页面。

以下以观远数据在快消行业的销售数据分析为例：区域分析品类分析新品分析渠道分析

国内的BI工具还是观远数据的更实用一些，非常轻量无缝对接，而且技术架构高，不仅可用还可以扩展，一般的普通业务员就能操作，可视化效果比较炫酷的。

国内BI：海致BDP、smartbi、用友华表、帆软、润乾报表，永洪科技等等。1、海致BDP1）这两年很热，行业都比较赞赏。BDP旨在帮助企业快速完成多数据整合，建立统一数据口径，支持自助式数据准备（ETL），并提供灵活、易用、高效可视化探索式分析能力，帮助企业构建贴合自身业务的企业洞察。BDP可以灵活接入与同步多种数据源，包括各类数据库连接、OpenAPI以及各种SaaS平台API，满足企业多种多样的业务场景、亿行数据秒反应，快速实现数据清洗、整合、加载，通过拖拽即可可视化分析，支持近数据地图、漏斗图、旭日图、饼图、柱状图、折线图、词云、雷达等30种图表类型，让数据更加直观、美观。2）BDP商业数据平台为企业提供的核心价值在于用直观、多维、实时的方式展示和分析数据，并可在APP实时查看和分享，全面激活企业内部数据，用数据驱动业绩，适应快速变化的市场。目前他们服务的客户也很多，涵盖互联网、零售快消、物流、医疗、电商、酒店、教育SEM等多个行业。3）跟他们公司的人接触过，服务态度很好，也很专业，价格不贵。2、FineBI1）FineBI是几年前帆软公司推出的，在国内口碑和发展还行。用户只需在Dashboard中简单拖拽操作，便能制作出丰富多样的数据可视化信息，进行数据钻取、联动和过滤等操作，自由分析数据。FineBI面向企业IT部门、业务人员，提供企业级管控下的业务人员自助式数据分析，向下帮助IT做好数据管控，向上充分利用底层数据，支撑前端业务数据应用。2）数据分析功能还算全面实用，但产品比较中规中矩，并没有那么多突出亮点。3、永洪1）永洪利用sql处理数据，不支持程序接口，实施交由第三方外包。永洪的技术主要分为大数据和可视化两点。在大数据方面，通过列存储、分布式计算、内存计算、分布式通讯等技术，永洪自主研发了高性能的大数据计算引擎，作为分析用的数据集市，可实现百亿级数据在秒级时间内完成计算。2）在可视化方面，永洪将复杂的多维分析功能隐藏在背后，在前端通过点击和拖拽的简单可视化操作实现各种复杂的分析过程。3）需要一定的技术门槛，交互有点小复杂。

今天就给大家盘点最值得推荐的4款bi工具！1.tableau根据世界权威研究机构Gartner去年发布的《全球商业智能和分析平台魔力象限评估报告》，从市场占有率、底层技术能力、资产投资回报、价格与服务等等多个维度进行评估，从中我们可以看出tableau在国外市场中处于绝对的领导地位。总的来说，tableau是在国外市场占有率一骑绝尘的软件。2.PowerBI在国外和tableau并驾齐驱的产品就是微软出品的PowerBI，它是一款类Excel的软件，所以上手的难度较低，他的操作页面和Excel很相似，主要涵盖的模块是PowerQuery、PowerPivot、PowerView。三个模块基本上囊括了数据分析的主要流程：PowerQuery清洗整理数据，PowerPivot数据建模，PowerView结果可视化，建立仪表盘，讲述数据分析的结果。3.SupersetSuperset是一个开源的、现代的、轻量级bi工具，能够对接Druid、Kylin、ClickHouse、MySQL、Presto等多种数据源，拥有丰富的图表展示形式、支持自定义仪表盘，且拥有友好的用户界面，十分易用。4.MetabaseMetabase 也是开源的bi工具，但在设计理念上与 Superset 大不相同。Metabase 非常注重非技术人员（如产品经理、市场运营人员）在使用这个工具时的体验，让他们能自由地探索数据，回答自己的问题。

零售行业由于低毛利的特点，要求必须更加精细化地管理。零售经营利润=门店数量×均店销售额×毛利率-存货成本-房租成本-人员成本-管理成本将以上利润指标进行拆解，观远数据相应地从战略计划、门店运营、商品运营、市场营销、顾客关系（会员管理）、全渠道运营、人力资源、财务分析等环节进行流程优化，覆盖目标的制定、实施、评估和分析改善，构建基于数据能力的持续改善循环模型，实现产品与服务增值。一、战略计划二、门店运营三、商品运营四、市场营销五、顾客关系（会员管理）六、全渠道运营七、人力资源八、财务分析

1）任意分析维度报表可以实现多维度数据展示，却无法支持任意维度任意组合。有N个维度，制作N张报表的形式虽然可以勉强支持，但工作量直接翻了N倍；就算不考虑后期运维成本，如果每张报表再考虑配置数据权限，是N*N指数级工作量的增长。2）任意分析路径分析路径，不仅仅指代通过钻取改变分析的颗粒度。除此之外，数据分析需要对多维形式组织起来的数据进行联动、钻取、维度切换等各种分析操作，以便剖析数据。毕竟，领导们看数的需求是无法预先设置的，真正的“任意分析”是满足老板随心所欲想要什么就有什么的看数需求。且不说报表配置参数有多曲折繁琐，这一切，都不是靠报表系统配置一些常规的分析路径就能够满足的。3）实时分析首先，单纯的报表系统实现不了“实时数据”的支持，再者，实时数据≠实时分析，企业更渴望的是“实时分析”。实现准实时、分钟级实时数据的更新，同时支持复杂计算与分析才是老板的刚需。

市面上打着BI的旗号，实际却只是单纯数据工具的产品不少，大家在进行BI 选型时，眼花缭乱，不知所措。我从技术来源上可以将市面上的BI工具做个简单分类，方便了解。1、基于直接连接业务系统出报表的报表工具（OLTP应用）代表厂商是润乾报表，后来是帆软FineReport。此类报表工具的优势是开发比较灵活，同时含数据填报和补录功能；不足是非基于OLAP的BI报表工具，导致不支持基于多维的报表操作，比如基于同一维度的钻取表，就需要做多张表，通过链接的方式来实现；同时，由于做表前要通过sql语句锁定和加载分析的源数据，不能充分使用数据库的性能，因此大数据量下的计算性能和高并发下的性能是其最大的弱项。也正因为此类报表这些不足，润乾新一代产品集算器定位在源数据库与报表的中间层，致力于解决数据库到报表的计算性能问题。帆软推出FineBI，试图通过BI技术解决相关问题，但由于基于OLAP技术的积累时间较短，其直连数据库的实现直到今年年初才发布，还有待进一步验证。2、基于DW/BI理论的传统BI工具国外代表厂商： IBM收购的Cognos、Oracle的BIEE和SAP收购的BO国内代表厂商： 亿信华辰的亿信ABI、思迈特的SmartBI这类分析工具，较好地解决了多维报表操作问题以及性能问题。但国外工具在中国式的复杂报表实现上处于弱势，同时由于BI工具偏应用层，各项目中不可避免有些定制和二次开发的需求，国外公司在此类问题上基本上无法响应。由于基于OLAP技术，因此BI工具本身不能提供数据的修改和补录相关功能，国外工具在这种场景下就捉襟见肘。亿信华辰是国内成立较早的一批BI厂商，客户遍及政府、银行、电力、税务、租赁等行业，服务国税总局、进出口银行、国家电网、海尔集团等众多政企用户，行业影响力可见一斑。亿信ABI脱胎于2003年发布的单机版数据分析系统，从BI@Report，到亿信BI，再到如今的亿信ABI，历经四次架构跃进，二十多次重大版本更新，十余年技术沉淀，产品功能和性能基本上可以与国外类似工具一较高低。这类工具国内还有一个典型代表厂商思迈特（SmartBI）。思迈特团队对DW/BI有比较多的实践经验，但由于一些历史原因，最终把产品发展成一个基于Excel做设计器的报表工具和一个面向业务使用的自助分析工具。基于Excel做报表设计器，一是无法实现在线设计与共享，二是也不符合国家对某些领域要求的自主安全可控的发展方向，同时由于对标FineReport，未能很好地解决报表工具固有的缺点。3、面向业务人员使用的敏捷BI工具。国外代表厂商：Tableau国内代表厂商：帆软FineBI、亿信华辰豌豆BI随着技术和市场的发展，有很多公司开始研发直接面向业务用户的敏捷BI工具。国外有代表性的是Tableau，Tableau一开始的产品定位就是为了替代Excel，单机用户在本地完成各种快速的设计与分析操作，重点强调与数据的互动，以及各种分析方式的操作互动。这类工具由于其定位问题，在制作各种复杂的统计报表的能力天然不足。国内也有很多的厂商做敏捷BI，比如帆软的FineBI、亿信华辰的豌豆BI。第一个版本的FineBI由于严重依赖FineReport技术，因此其第一个版本的BI更想定位为传统BI工具，重点解决多维分析的能力，但从市场反馈来说，无法做到与FineReport的明显区分，因此其后续版本的BI逐步趋向于敏捷BI工具。但由于其在OLAP技术上的经验很少，还是需要把分析数据打包成的专用数据包，然后BI工具基于专用数据包进行分析，这个专用数据包的作用相当于帆软自有的数据分析模型（类似于OLAP数据库或者cube的作用），需要自己完成对数据分析模型的管理和维护。直到最近，其才发布能够直连OLAP数据库的引擎，相关能力还需要项目上的进一步验证。亿信华辰在共用核心OLAP引擎技术上单独发展了一个面向业务人员使用的豌豆BI，定位为更简单，更易上手的自助分析BI，其中采用了很多智能化技术提供产品的自动化，让用户操作更加简便，比如数据表导入时的自动建模技术，数据画像功能，多表的自动关联技术，图表智能化推荐技术，以及图表动态自动关联技术等。4、基于互联网技术和资源的创业型BI代表厂商：阿里云的QuickBI、网易有数、海致BDP、神策数据等由于很多人都看好BI的市场和应用场景，因此有些互联网公司在自身应用的基础上开发了BI产品，如阿里云的QuickBI，以及网易有数等，这些工具属于轻量级的工具，其业务地位在公司属于边缘业务，因此得不到重视和发展。还有些从互联网公司出来的创业团队创立的公司，如海致BDP和神策等，这些公司的产品重点是基于saas或者某类业务应用场景的BI应用。因此这类BI工具的通用性上还需要更多的时间验证。

销售数据分析主要从：1、单店货品销售数据分析畅滞销款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅销款即在一定时间内销量较大的款式，而滞销款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。款式的畅滞销程度主要跟各款式的可支配库存数（即原订货加上可以补上的货品数量的总和）有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补的到货，这样在很短的时间内就销售完了。其总销售数量并不大，那么也不能算是畅销款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞销款的分析上，从时间上一般按每周、每月、每季；从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。2、单款销售生命周期分析单款销售生命周期指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况（一般是指正价销售期）。单款销售周期分析一般是拿一些重点的款式（订货量和库存量较多的款式）来做分析，以判断出是否缺货或产生库存压力，从而及时做出对策。单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。单款的销售周期除了专业的销售软件以外，还可通过Excel软件，先选定该款的销售周期内每日销售件数，再通过插入图表功能，通过矩形图或折线图等看出其销售走势，从而判断其销售生命周期。扩展资料针对同一市场不同品牌产品的销售差异分析，主要是为企业的销售策略提供建议和参考。针对不同市场的同一品牌产品的销售差异分析，主要是为企业的市场策略提供建议和参考。微观销售分析，主要分析决定未能达到销售额的特定产品、地区等。销售分析法的不足是没有反应企业相对于竞争者的状况，它没有能够剔除掉一般的环境因素对企业经营状况的影响。销售分析可以决定一个企业或公司的生产方向 。

销售数据分析一般包括：1、营运资金周转期分析销售收入结构分析2、销售收入对比分析3、成本费用分析4、利润分析5、净资产收益率分析销售数据分析，主要用于衡量和评估经理人员所制定的计划销售目标与实际销售之间的关系，它可以采用销售差异分析和微观销售分析两种方法。扩展资料：针对同一市场不同品牌产品的销售差异分析，主要是为企业的销售策略提供建议和参考。针对不同市场的同一品牌产品的销售差异分析，主要是为企业的市场策略提供建议和参考。微观销售分析，主要分析决定未能达到销售额的特定产品、地区等。销售分析法的不足是没有反应企业相对于竞争者的状况，它没有能够剔除掉一般的环境因素对企业经营状况的影响。销售分析可以决定一个企业或公司的生产方向 。参考资料：百度百科-销售分析

1、Highcharts（适用于移动端与PC端完美交互）Highstock 是用纯 JavaScript 编写的股票图表控件，可以开发股票走势或大数据量的时间轴图表。它包含多个高级导航组件：预设置数据时间范围，日期选择器、滚动条、平移、缩放功能。同时包含直线图、曲线图、区域图、柱状图、饼状图、散状点图、仪表图、气泡图、瀑布流图等多达 20 种图表，其中很多图表可以集成在同一个图形中形成混合图。2、LightningChart（适用于专业领域）快速、先进的2D和3D图表，支持WPF和WinForms平台。LightningChart图形控件彻底发挥了GPU加速和性能优化的最大效应，能够实时呈现超过10亿数据点的庞大数据。广泛应用于科研、工程、医疗、航空、贸易、金融、能源和许多其他领域的实时测量和分析应用等等。专门为需要超高速数据采集与呈现实时数据的专业高速软件而特别设计。图形采用创新的CPU负载节省技术与高效利用内存资源，为应用程序提供了无与伦比的性能：实时监测中无闪烁或延迟现象高分辨率数据集强交互性有效利用技术资源运用较旧的电脑硬件也可以保持强大功能

人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。有个电影就叫人工智能

前段时间Gartner公布了2019年首席信息官议程调查（The2019 Gartner CIO Agenda survey），共收集了来自全球89个国家与地区的逾3000位首席信息官所提供的数据。数据显示：商业智能和数据分析将成为2019年CIO的首要预算投入领域。2019年投入新资金或追加资金的前五大领域①商业智能与数字分析（business intelligence and data analytics）——42%②核心系统改进与转型（core system improvements and transformation）——33%③人工智能与机器学习（AI and machine learning）——33%④网络安全与信息安全（cybersecurity and information security）——32%⑤数字化业务计划（digital business initiatives）——30%作为新一代智能BI服务商，观远数据致力于践行AI+BI服务理念，通过敏捷化（Agile）、场景化（Accurate）、自动化（Automated）、行动化（Actionable）、增强化（Augmented）的5A实施路径，为企业客户提供新一代数据分析及商业智能解决方案。

数据可视化就是将数据分析的结果用图表的形式展现出来。可以实现数据可视化的工具有：Excel、报表、BI图表的展现形式有：柱状图、条形图、折线图、饼图、雷达图、地图、漏斗图、仪表板图、散点图、桑基图、词云和矩形树图等各种各种图形。以下展示几张通过观远数据BI平台做的数据可视化大屏：

按照市场规模和产品情况，目前来看，国内BI厂商可以分为三个梯队。第一梯队：帆软公司。第二梯队：亿信华辰、永洪公司、BDP、用友；第三梯队：思迈特、奥威软件、润乾、网易有数等。其中，帆软公司、永洪公司、思迈特、奥威软件都可以提供敏捷BI工具，但不是云产品。BDP、网易有数是云BI。

我先讲一下大屏的应用场景，再来解答题主的问题。大屏的应用场景主要有两方面：1.企业能力展示---面对外部客户，展现企业的能力，做参观用。2.业务能力展现，领导核心关注的数据。这其中有些数据展现是实时，比如双十一大屏，有些是非实时的，看历史数据的。对于题主的问题呢，插件可能没办法支持到，我们一般都是以插件作为补充，像视频、Echarts等，客户可以按自己的需要集成一些外部信息。后台的频繁请求对运算速度有很高的要求，我们会用这几个技术去解决，其中也包括一些我们自主研发的技术，在数据处理效率方面，我们还是很有自信的。中间结果集缓存技术对GQuery执行的最终结果进行永久缓存，能够节省缓存结果集所占用的内存空间，同时也能大大提升报告的打开速度，全局字典技术通过数值型数据来映射字符串，大大减少了对内存占用的需求，可以提高数据处理效率。压缩结果数据MPP数据集市在数据节点（Map节点）可提前进行局部的Reduce计算，即Local Reduce，压缩了传输的结果数据大小，使存储和内存空间的占用降低大概80%多，这样就提高了计算速度。分布式元数据存储优化MPP集市云文件Meta信息的存储方式，在Name节点拆分存储naming.meta，从而使云文件可以进行部分的备份和迁移，可以提升系统的可靠性。大屏上的可视化区域划分是根据具体的业务指标来的。我举个例子：我们有个客户大屏想展示的结果是 从盈利能力、资金管理、资产管理的关键财务指标反映xx所现阶段发展规模、经营绩效，以及当年考核目标值的完成情况。你就能从中拆分出涉及的指标有：主营业务收入、主营业务成本、利润总额EVA率、净资产收益率现金及银行存款、受限现金及银行存款、非受限现金及银行存款资产负债率然后你就能知道这些分析应该用什么样的分析方法、适合的图表、分析的维度，继续接着上面的例子，一一对应的关系为：1.当期值：环比；累计值：全年预算完成率、同比。按板块分析：各板块的全年目标预算完成情况：本年累计；各板块贡献占比：月度趋势2. 累计值：实际值、考核值；月度对比分析：与考核值对比3. 月度趋势分析：体现受限和非受限的结构4. 期末值：实际值、考核值；月度对比分析：与考核值对比最后布局设计就如下图：

BI是从数据接入、数据准备、数据分析、数据可视化到数据分发应用的一系列过程，目的是为了辅助企业高效决策。而报表虽然最终也实现了数据可视化，但是对于数据分析的维度、深度、颗粒度、实时性与BI相比差很多，无法满足决策者实时看数据做决策的需求。总体来开，BI在中国的发展总共经历了四个发展阶段：Excel报表：在这个阶段催生了一个职业群体就是“表哥表妹”，他们每天都要从公司不同的ERP、CRM、财务系统中导出大量数据，再将多个表格用vlookup和sumif进行关联计算，最后通过把可视化图表截图放到PPT里进行日报和周报汇报。而至于领导到底会不会看，他们也不关心，因为无力关心。报表系统：也是传统报表的升级版，可以直接对接某个业务系统的数据源，对于数据的响应速度比Excel明显提升，已经可以支持权限管理等，但还是偏向于数据汇报，很难辅助决策。传统BI：首先可以对接多个系统的数据源，将所有数据整合到一个平台中进行全局分析。其次就是支持实时数据展示，分析维度和深度也远远强于报表系统，支持下钻、联动等数据交互。最后在数据承载量和反应速度上具有明显优势，不仅是汇报工具，更能够辅助决策。智能BI：和传统BI一样都是支撑决策，但是用户使用层面强调低代码（或零代码）开发、无缝对接、灵活部署，比如用观远Smart ETL托拉拽进可以做分析看板，无需重新建模，赋能普通业务人员做数据分析的能力，让数据员有更多时间可以专注如何将分析与业务结合。并且，还可以借助AI算法的能力构建基于未来的分析模型，比如销售预测、智能排班等，例如观远数据。而从扮演的角色来看，BI的发展可以理解为从数据分析工具到深入场景的“决策大脑”的演进。最开始企业只是想通过其提高做数据分析这项工作的效率，而到后面，更多企业的目的是为了提高做决策的效率和科学性，以结果为导向。

看你找谁家吧，要是观远数据大屏10分钟快速搭建，因为他们不需要代码开发，而且支持实时数据滚动，下钻和联动，非常给力。

基于观远数据分析平台搭建数据大屏，大概也就需要30分钟吧，拖拖卡片，再调调动效组件，0代码就可以实现

新零售，即企业以互联网为依托，通过运用大数据、人工智能等先进技术手段，对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造，进而重塑业态结构与生态圈，并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式。线上线下和物流结合在一起，才会产生新零售。2016年10月的阿里云栖大会上，阿里巴巴马云在演讲中第一次提出了新零售，“未来的十年、二十年，没有电子商务这一说，只有新零售。扩展资料：政策背景：2016 年11月11日，国务院办公厅印发《关于推动实体零售创新转型的意见》（国办发〔2016〕78 号），明确了推动我国实体零售创新转型的指导思想和基本原则。同时，在调整商业结构、创新发展方式、促进跨界融合、优化发展环境、强化政策支持等方面作出具体部署。《意见》在促进线上线下融合的问题上强调：“建立适应融合发展的标准规范、竞争规则，引导实体零售企业逐步提高信息化水平，将线下物流、服务、体验等优势与线上商流、资金流、信息流融合，拓展智能化、网络化的全渠道布局。参考资料：百度百科-新零售

有啊，他们的免费试用链接

1、信息技术驱动新零售以大数据、物联网、人工智能技术为驱动，以消费者体验(满足消费者各种需求的购物场景)为核心，重构线上线下人、物、市场要素，形成“商品链、会员链、支付链”的新业态。快速开放线上线下，提高品牌曝光率;联合物联网解决物流仓储问题;一品一码，统一价格控制，有效控制逃货和乱涨价。2、从“管货”到“管客户”在当前商业领域，随着网络、电话、电视等平台的日益成熟和壮大，商业零售业的在线模式正在不断扩大其市场份额。与之相比，线下实体零售模式在商品价格、运营成本、便利性等方面的劣势更加明显。如果说成本和速度是“在线”与生俱来的两大优势，那么服务和体验则是其与生俱来的缺陷。但这两点正是我们实体零售的优势所在。因此，我们要扬长避短，在优势项目上争取更多的成绩，用优质的服务让客户把目光转向实体零售。数据管理：将商品信息、会员信息、门店任务进度、营销模板等业务所需信息以数据的形式呈现出来，便于业务人员分析和调整策略。想做新零售系统的。可以咨询易族智汇javashop，它拥有超年经验，专业值得信赖。

首先，在回答这个问题之前，我们先了解下预测的定义：预测实际上是一种填补缺失信息的过程，即运用你现在掌握的信息（通常称为数据），生成你尚未掌握的信息。这既包含了对于未来数据的时序预测，也包含了对当前与历史数据的分析判断，是更广义的预测。关于预测，大致可分为两大类：基于数据挖掘的预测和基于机器学习的预测。基于数据挖掘的预测历史上，预测的主流分析方法是使用数据挖掘的一系列技术，而这其中被经常使用的是一种被称为“回归”的统计技术。回归做的是什么？它主要是根据过去发生时间的“平均值”来寻找一种预测。当然，回归也有很多种实现方式，有简单的线性回归，多项式回归，也有多因素的Logistic回归，本质上都是一种曲线的拟合，是不同模型的“条件均值”预测。基于机器学习的预测但是，回归分析中，对于历史数据的无偏差预测的渴求，并不能保证未来预测数据的准确度，于是基于机器学习的预测开始走入大众的视野。与回归分析不同，机器学习的预测不追求平均值的准确性，允许偏差，但求减少方差。过去，由于数据和计算能力的匮乏，机器学习的表现不如回归分析来得好。但现在，随着数据体量的不断增长，计算能力的不断提升，使用机器学习和（神经网络）深度学习来做预测效果比其他所有方法表现得都要更好，这也使得我们利用统计学进行预测的方法发生了彻底的转变。把人工智能与机器学习的最新发展作为传统统计学的延伸与加强这是非常诱人的想法！你会发现，这其实跟观远数据AI+BI核心战略是一致的。因为在AI预测之前，AI所需要的大量数据聚合、清洗工作就已经可以在BI平台上完成，因此从BI延伸到AI变得非常顺畅，后续需考虑的就是如何与业务更有机的结合。

昨天有一个关于观远的使用回访，简单记录下。 问题列表： 就上面这两点，还有什么想要了解的吗？ 这两个问题也差不多，我会放在一起来讲。 我们公司的话，一开始也是自己开发平台，开发了一个报表展示平台，前期的数据需求也比较少，后期业务快速开展的时候，就放弃了，因为开发人力是有限的，需求又紧，又多，根本没有办法保证，而且自己开发的可视化效果有限，想要多样性，得需要人力去研发，所以就从现有的几款产品中选择了观远。 我们当时对比了Tableau、观远、神策。 早些年IBM的Cognos、BIEE、BO，这些都是传统BI产品了，目前主要是敏捷是BI产品的天下，像我早些年就用过Cognos，实在是太笨重了。 基于机器学习的增强分析 ” 优点：从引入数据源到开始分析使用流畅，可视化功能也很丰富，它本身有一个public的展示平台，有很多优秀的作品，可视化的表达非常赞；功能强大，有统计、预测等增强分析功能。 缺点：功能太过强大，想用好还是有一定学习成本的，有些功能隐藏较深；而且是按照license收费的，会贵些，而且当数据量大的时候，如果有联动之类的过滤会卡，当然官方说支持几亿条的这种查询。 缺点：1、基于数据查询的工具，难以处理不规范数据，难以转化复杂模型。2、对输入数据类型有要求，运行起来比较慢，且只能支持PC电脑，这也是很多Newsroom后来抛弃它的原因。3、本身没有后端数据仓库，宣称自己是内存BI，实际用起来对硬件要求极高，对于超千万条的数据分析，必须借助于其他ETL工具处理好数据再进行前端分析4、无法支持中国式复杂表样5、本地化服务差6、价格昂贵 所以最后从性价比的角度，选择了观远。 对比时候考虑的几个点： 1.价格，考虑公司的整体支出情况 2.产品成熟度，市场使用怎么样，是否有很多客户 3.产品的部署情况，后期运维，是否需要耗费大量人力 4.开发使用情况，使用复杂度，学习成本，业务人员使用情况 数据源的兼容性， 5.售后服务，遇到问题是否可以及时响应，问题修复周期 可视化工具或者是分析平台，是基于整个数据平台基础之上的，所以对数据平台的搭建角度也需要考虑到 满意： 1.售后，绝对的加分项，最满意的地方 会有一个售后团队专门对接，平时遇到问题都可以咨询，如果有一些定制化的功能，或者产品功能上的需求，可以提给售后团队，问题类响应很及时，新增功能上的是需要排一个开发周期的，一般每个月观远都有有新功能或者优化功能上线。 每次升级的时候，都会沟通时间，给我们升级，升级后，验证下就行了； 如果出现问题，可以让他们进行修复或者回滚。 2.使用简单，常见的图表都是够用的：气泡图、散点图、树形图、漏斗图、帕累托图等等，都可以直接使用 不满意： 1.增强分析 统计类的趋势线，像Excel里面那种 2.一些定制功能使用起来不太适合，主要是定制类的，比如收藏的功能 观远的功能

先说手大数据平台吧，他们的核心就是信息采集。Web是一个巨大的资源宝库，目前页面数目已超过800亿，每小时还以惊人的速度增长，里面有你需要的大量有价值的信息，例如潜在客户的列表与联系信息，竞争产品的价格列表，实时金融新闻，供求信息，论文摘要等等。可是由于关键信息都是以半结构化或自由文本形式存在于大量的HTML网页中，很难直接加以利用。网络信息采集系统的主要功能为：根据用户自定义的任务配置，批量而精确地抽取因特网目标网页中的半结构化与非结构化数据，转化为结构化的记录，保存在本地数据库中，用于内部使用或外网发布，快速实现外部信息的获取。 如下图所示：从本质上说，好的平台就是技术功底深厚的平台。

推荐你使用观想报表，可以快速的制作多终端显示的数据可视化，尤其是大屏显示，观向报表系统里面有非常的多图表样式，除了大屏显示，还可以移动端、pc端、大屏等多终端显示，制作图表就像在线ps一样，根据需求对接多种数据库或者本地数据（Excel），快速选择图表样式，调节出自己喜欢的风格（例如蓝色科技感）。注：完全不需要敲代码。而且可以本地部署，可以去试用一下。

BI目前实现的是收集数据，提供反馈，辅助决策的能力，以数据为基础的，面向数据管理和分析，属被动角色。而AI则辅以大数据，算法等得到更有价值的信息，实现收集+预测的能力，更多的是主动角色。虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI的机器学习强调算法，BI的数据挖掘还包括对数据的管理，算法选择上也较为简单，没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。未来,AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。那么AI+BI模式通过将AI嵌入BI，构建基于AI的BI平台，利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。对于结构化的数据，BI系统可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。例如上文提到的总结用户画像，分析人群行为数据，得到千人千面，实现精准营销的结果。还有金融领域的风险监测，AI+BI的模式可以分析出金融风险和其他指标、行为之间的内在联系，预测更为准确。对于非结构化的数据，BI可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术，智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字，录入数据及产出想要的报表等。业务场景除了在 IT 信息化基础比较扎实的行业，也会在深度场景化的细分领域，且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。这个时候通过AI完成一些算法匹配，根据匹配的结果来驱动业务执行。

BI目前实现的是收集数据，提供反馈，辅助决策的能力，以数据为基础的，面向数据管理和分析，属被动角色。而AI则辅以大数据，算法等得到更有价值的信息，实现收集+预测的能力，更多的是主动角色。虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI的机器学习强调算法，BI的数据挖掘还包括对数据的管理，算法选择上也较为简单，没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。未来,AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。那么AI+BI模式通过将AI嵌入BI，构建基于AI的BI平台，利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。对于结构化的数据，BI系统可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。例如上文提到的总结用户画像，分析人群行为数据，得到千人千面，实现精准营销的结果。还有金融领域的风险监测，AI+BI的模式可以分析出金融风险和其他指标、行为之间的内在联系，预测更为准确。对于非结构化的数据，BI可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术，智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字，录入数据及产出想要的报表等。业务场景除了在 IT 信息化基础比较扎实的行业，也会在深度场景化的细分领域，且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。这个时候通过AI完成一些算法匹配，根据匹配的结果来驱动业务执行。

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1、体验提升，数字化是核心单纯从消费者的角度看来，新零售门店带来的新体验是让他们走出家门，主要原因：这些新奇的体验大多来自各种智能硬件和技术，例如：人脸识别、智能大屏营销、扫码购等。通过人脸识别为商品配置类似于身份证的ID，通过智能大屏进行产品介绍、推荐搭配等。借助数字技术，提高零售整体运营效率，减少流通损耗的关键点，也成为门店客流量的来源之一。2、精准会员营销，盘活门店会员新零售门店通过对会员的数据分析，重新构建门店和消费者的连接，真正实现了消费方式逆向牵引生产方式。运用智能化会员营销平台，能够根据用户画像与推荐算法向会员推荐优惠券和商品，实现对到店顾客精准推送个性化营销信息。3、全流程数据管理，有效组织运营数字化的运营管理，规避了手工操作的疏忽而造成的错误，商品的档案管理、销售数据的分析。配送管理，连锁调拨、自动配送。考核管理、会员档案、会员分析、会员报表。及消费支付等，全业务数据的共融互通，实现全流程数据管理。同时，由手工低效变成数据化高效处理，提高门店效率，有效组织运营。4、激发顾客的购买欲新零售门店的一大优势就是消费者能够随时随地进行购物体验，这种体验不仅仅是在线上体验的虚拟服务，还可以在线下实体店进行真实的消费体验，通过实体门店来打消消费者的疑虑和不安。通过线上线下的无缝切换来唤醒消费者的消费欲望。让购物更加有趣，同时消费者在线上线下留下的信息能够加速店铺对于消费者的信息采集，从而给消费者带来个性化的服务。5、线上线下全渠道打通，一站式服务通过对数据的整合、分析、挖掘，帮助零售商实现运营策略、产品设计制作、供应链、物流交付、线上线下管理全过程的高效协同配合，了解消费者内心需求，开展“以消费者体验为中心”的全渠道营销，提高品牌转化率。6、为消费者提供交流环境新零售门店通过先进的物联网技术，来打造一个线上店铺和线下店铺能够无缝对接的系统，线上店铺与线下门店能够共享后台数据信息，明确不同的消费需求场景，对店员进行精准培训。新零售门店能够进行服务共享，消费者能够随时随地在线上分享自己的消费感受，而且可以通过分享得到一些店面的消费折扣。不仅可以稳定消费群体，商家还能得知自己在服务方面的漏洞，及时进行调整。

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新零售与传统零售有以下区别：1、渠道的布局不同传统零售：局限于从早期的“行商”比如货郎担，“坐商”比如绝大部分固定的门店，到“网商”比如第三方网店平台，这些都是靠体力、线下位置、平台流量产生购物。新零售：新零售强调“云商”概念，从用“脚”出门购物到用“手”握住鼠标和触摸手机购物，到接下来的用“嘴”语音购物、用“眼”VR购物，用“脑”意念购物。购物的通道不断增加，从单一渠道到多渠道，再到所有渠道的协同。全渠道，是商业的未来!2、场景的不同传统零售：传统场景是到店、拿货、付款、走人，网店零售的场景是浏览、购物车、付款、收包裹，相对来讲都比较简单。新零售：场景因为时间和空间的变化，复杂的多，一个环节都不能掉链子，要深度闭合，玩法也比较多，更精彩!包括门店购、小程序购、店中店触屏购、VR购、智能货架购、直播购等。3、购物时间、空间、方式的不同传统零售：消费者只能在规定的时间、固定的场所、买到大众化的商品。新零售：今天的消费者，希望在任何时间、任何地点，用任何方式购物，想买就买。并且可以到店自提、门店配送、快递配送、定期送等。如果我们的商家做不到，任何时间、任何地点，用任何方式让消费者接触并购买你的产品和服务，那你最终会被消费者所遗忘。4、对顾客的态度不同传统零售：以商品为本，想方设法把商品卖给消费者。新零售：以人为本，聚集同一社群属性的消费者，根据他们特点和所需提供相应的产品和服务。这样，商家就需要更多商品和服务资源提供给消费者，这对传统的供应链体系是极大的挑战。

我一般都用bdp个人版，属于国内可视化工具，以上是其可视化图表效果。有柱状图、条形图、饼图、散点图、面积图、GIS地图、漏斗图、词云、旭日图等几十种图表类型！！！无需编程基础，拖拽即可生成数据图表，上手比较快，而且做出来的图表效果很好看，很适合用于数据报告，仪表盘报告还可以直接分享。

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商业智能的意思。商业智能（BusinessIntelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。

奥 威（OurwayBI）大屏 厂 商数据实时动态刷新。不论是内部战情观察，还是外部成果展示，不论是会议室，还是生产现场，透过大屏监控，企业关键数据一览无遗！数据可视化大屏内设数十种酷炫图表，百变风格，数据可视化展示，自适应任意屏幕。

报表跟BI的区别：BI和报表是不一样的概念，报表主要是用于整合数据成表的，BI全称叫商业智能系统，主要作用是帮助企业的经营者和管理者快速、精准的把握企业的运营策略的。1、性能方面，BI独特的数据处理引擎板块，数据分析的原动力来自于cube，分析速度更快，展现更强大。2、在制作报表方面，BI侧重让业务人员做报表，真正实现了零编码快速制表，从而解放了信息人员。3、BI支持快速搭建仪表盘，管理驾驶舱，前段交互效果更好。4、BI的移动端继承PC端所有效果，并且包含问题审阅，邮件推送等功能，方便用户及时查看，运筹帷幄，决策与千里之外。5、通过CUBE构建多维数据库，支持OLAP分析。

这个不局限于某几个具体的应用场景，只能说一般这几个场景可能应用的多一些：媒体大屏——适合展会、媒体访问等公众场合，内容简单易懂，着重突出规模性数字，是企业形象、品牌展示的窗口；接待大屏——适用企业内部宣传专区，用于接待来访领导、客户或投资。结合业务要点深度挖掘数据价值，着重体现企业核心业务发展能力；监控大屏——针对企业运营或运维监控需求，核心展现关键指标，强调数据实时性，比较适用内部指挥监控作战室等；科技大屏——在大数据技术广泛应用的当下，各种细分技术应用层出不穷，将这种技术能力的应用以大屏的形式对外展现出来，往往会取得意想不到的效果，像滴滴出行大数据、天猫双十一交易数据、茅台数博会大屏等，都是酷炫的科技大屏。现在科技大屏用的会比较多一些，受众面更广一些，效果什么的也可以根据不同企业的需求定制。比如双11快到了，很多电商都会有大屏需求，相应的市场上大屏营销也都展开了，大数据大咖阿里云、袋鼠云也都参与其中了，今年618应该很热闹，大数据的游戏越来越好玩了。也有一些企业客户不了解可视化大屏哪家做得好，网上问这个的不少，建议选择时候看品牌背景，看品牌案例。