快捷简单的数据可视化,我为什么选择敏捷BI?
2019-07-14 21:19
267 查看
目前市场上普遍认为,商业智能和分析平台市场的主流已经从IT主导分析报表转向业务主导分析。而从国内的企业管理类软件市场来看,BI软件一直是投资的热点,发展迅猛的轻量型敏捷BI更是亮点。敏捷BI较之传统BI所体现出的快速部署、大数据量秒级分析、可视化数据分析等优点获得了市场青睐。
那我为什么在众多选择中选择了敏捷BI呢?
那什么是传统BI呢?
传统BI即定位于给技术人员使用,通过技术人员开发实施各种分析查询报表和报告等功能,然后部署成系统,最终发布给业务人员使用。相当于相机中的单反相机,希望使用的是开发设计的强大功能,满足各种复杂业务需求的灵活性和扩展性。
那敏捷BI为什么会出现呢?
传统的开发方式我们要到试运行才能见到产品面貌,而且要求变化多改起来比较困难。
敏捷BI出现就是为了尽早发现潜在的问题,从而降低成本。
就拿亿信华辰的豌豆BI来说,它定位是人人都可以玩起来的自助式分析平台。
简单:不需要建模,需要的时候指定就行
便捷:有数据立马就可以进行分析
快速:交互分析,快速响应
1秒数字画像,帮助用户初步了解数据规律↓
1秒查看字段统计信息,了解指标数值分布↓
1秒修改看板配色↓
省去你写编程,在Excel上面找对应图表的时间,面向业务的数据分析,就是这么纯粹!
让工作效率更高,让自助分析数据分析更快捷,分分钟就能让你驾驭数据分析!
相关文章推荐
- 教你如何选择BI数据可视化工具
- 用编程工具实现数据可视化的几个选择
- 从Python到豌豆BI——我的年中报告数据可视化升级之旅
- MySQL 数据类型的简单选择
- 从零开始_学_数据结构(六)——排序(冒泡、插入、希尔、简单选择、归并、快速)
- [Python实战] 功能简单的数据查询及可视化系统
- 使用 D3.js 进行简单的数据可视化--折线图
- python数据可视化:基于pyecharts的BI数据大屏
- 可视化BI是如何大大提高数据分析效率的
- List和Hashtable都是可以存储数据的,可为什么有时选择List,有时需要Hashtable,这两个有什么区别
- ASP.NET中DropDownList控件的简单使用--DDL绑定数据库表中值,选择DDL中值直接检索数据
- (编程解决)List和Hashtable都是可以存储数据的,可为什么有时选择List,有时需要Hashtable,这两个有什么区别?
- 简单一招实现json数据可视化
- 【每周一本书】之《Microsoft Power BI 数据可视化与数据分析》
- Qt Charts - 让数据可视化更简单
- 4种更快更简单实现Python数据可视化的方法
- D3 数据可视化的简单例子
- 大数据为什么要选择Spark
- ASP.NET中DropDownList控件的简单使用--DDL绑定数据库表中值,选择DDL中值直接检索数据
- 可视化数据分析(二) 一个简单的柱状图的实现