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“資料視覺化工具，可愛者甚番。分析師獨愛R，自Python以來，世人盛愛matplotlib。餘獨愛BI之出分析而不拖遝，做視覺化還算酷炫…….”。
一、大數據分析軟體是什麼？
大數據的特點有以下幾點：第一，資料體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。第二，資料型別繁多，包括網路日誌、影片、圖片、地理位置資訊等等。第三，價值密度低。以影片為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的資料僅有一兩秒。第四，處理速度快。最後這一點也是和傳統的資料探勘技術有著本質的不同。
大數據分析軟體讓企業能夠從資料倉庫獲得洞察力，從而在資料驅動的業務環境中提供重要的競爭優勢。
在學習資料分析的初級階段，為了培養分析思維，快速瞭解資料分析。我通常會推薦數據分析師們用BI上手分析。因為BI上手簡單，避免了大部分人因為工具的羈絆而讓資料分析之路止步不前。R和Python這類高級工具，可以邊分析邊學習。
關於用於大數據分析的BI軟體，最為人津津樂道的就屬Tableau和PowerBI，Google搜尋他們的介紹真是多到【沒有驚喜了】。但是本文想分享另兩款BI報表工具，FineBI 和 FineReport，【被雪藏】的利器，企業必備，單獨一款就功能十分強大，兩款結合使用更是錦上添花。
接下來重點講解它們的主要功能、特點以及基本使用方法。
二、大數據分析軟體（1）：FineBI
1、應用場景
FineBI是一款自助式BI分析軟體，能快速搭建各種業務模型的自助式分析平臺，常用於各種業務的資料分析。不同於傳統做表的方式（比如Excel），它能夠在於將大資料量的資料快速的進行模型構建，進行展示，製成Dashboard。相比以FineReport為代表的報表軟體，FineBI側重點在於數據分析，優勢在於操作簡單、資料處理量大，分析快速。
FineBI支援超過30種以上的資料庫表和SQL資料來源，和數倉的便捷連線。基於Spider大資料引擎的直連模式和本地模式，以輕量級的架構實現大體量資料的抽取、計算和分析。最高可以支撐20億資料的秒級呈現，可支撐大數據分析的各種應用場景。
FineBI专业、簡潔、易用，介面和流程一目了然，每個模組都有明確的功能分區。透過FineBI自助資料集功能，普通業務人員就能拖拖拽拽對資料做篩選、切割、排序、彙總等，自助靈活地達成期望的資料結果，並選取智慧推送的圖表和Dashboard實現資料的視覺化。
同時，使用FineBI可以輕鬆搭建各種經典的資料分析模型，諸如金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、購物籃分析模型等等，幫助業務洞察。
總結一下，自助式BI工具的圖表美觀、上手簡單，搭建模型也不需要很專業的資料探勘技能。可以幫助業務人員用系統化的方法來規劃、執行、測量和最佳化一個完整的、高度個性化的客戶需求管理計劃。
功能上FineBI有簡單報表（彙總表和明細表）、Dashboard和分析功能。
簡單報表
Dashboard
2、適用人群
FineBI自助式BI工具，主要面向業務人員、資料分析人員。操作簡單，側重讓業務人員實現自助分析。業務人員和數據分析師最後的報表和資料分析結果都是給領導、管理層看的，他們透過分析結果來制定決策。
3、適用企業
偏大型企業，需要規劃資料倉儲、ETL、資料建模等，需要專業的數據分析師團隊進行分析。
三、 大數據分析軟體（2）：FineReport
FineReport報表軟體，是由帆軟軟體公司開發的一套純 Java 編寫的報表軟體，其最大的特色在於採用類 Excel 的報表設計介面，可以有效降低學習成本，並且很容易的製作出各種需要的複雜報表看板，降低報表開發所需的時程與人力，對有高度報表需求的企業來說相當有吸引力。
它主要完成下面幾個工作：
資料獲取與基礎數據處理
資料的錄入採集
報表設計與製作
資料的分析和視覺化
FineReport支援Hadoop、GreenPlumn、Kylin等大數據平臺，支援SAP HANA、SAP BW、SSAS、EssBase等多維資料庫，支援MongoDB、SQLite、Cassandra等NO SQL資料庫，也支援傳統的關係型資料庫、程式資料來源等。
下圖是FineReport支援的數據源窗口：
自主研發的 75 餘種圖表樣式提供酷炫的資料視覺化效果，無論是散點圖、圓餅圖、折線圖這些基礎圖表，還是箱型圖、甘特圖等進階圖表，都能實現一鍵生成，幾乎可以迎接任何圖表製作挑戰。
獨創的資料採集錄入功能讓使用者可以透過線上的互動表單採集實時資料，錄入資料庫。還支援一鍵匯入Excel資料，輕鬆對歷史資料二次分析。
1、應用場景
FineReport 是一款專業的報表工具，側重資料展示，用於製作各種複雜類格式的報表和儀表盤，尤其是固定報表格式的，比如經營分析報表、銷售報表、月報年報和財務報表等。將表哥表姐從Excel繁瑣的手工重複製表中解放出來。
利用FineReport的強大特性，僅需簡單拖拽，就可以製作出各種炫酷、實用的報表，在快速響應業務需求的同時解放自身勞動力。
FineReport的應用場景主要是業務報表製作，比如一些企業固定的月報，季報和關鍵資料指標的統計、展示和分析。主要功能分為四大類：資料展示(報表)、資料查詢(引數)和資料錄入(填報)，還有報表管理。
資料展示報表可分為表格類和圖表類：
表格類：
圖表類
2、適用人群
FineReport報表工具，適用於IT製作，或者某些企業專門設定的報表開發人員。業務部門可以查看報表或者做資料填報更新。這時候報表製作是否快速要看報表工具的不同，比如FineReport採用類似Excel格式的設計介面極大提高製作效率，為IT人節省很多時間。
3、適用企業
大中小企業皆有可應用場景。無需數據數倉，需要IT專業人員進行報表製作，懂SQL知識。
FineReport在台灣、香港、澳門、新加坡、馬來西亞等地區均提供在地化服務，由帆軟原廠當地團隊做技術支援，二次開發和專案實施。點擊下方按鈕即可免費下載FineReport報表軟體進行體驗，任何技術問題都可以隨時聯絡技術支援工程師！
四、將 FineBI 和 FineReport 結合使用的優勢
先來總結一下以FineReport為代表的報表工具和以FineBI為代表的自助式BI工具的區別：
FineBI是自助式BI工具，主要面向業務人員、資料分析人員，適用於業務即席分析的需求。操作簡單，側重讓業務人員實現自助分析。兩者最後的報表和資料分析結果都是給領導、管理層看的，他們透過分析結果來制定決策。
FineReport是報表工具，適用於IT製作，或者某些企業專門設定的報表開發人員，輕鬆搞定複雜報表的需求。業務部門可以查看報表或者做資料填報更新。這時候報表製作是否快速要看報表工具的不同，比如FineReport採用類似Excel格式的設計介面極大提高製作效率，為IT人節省很多時間。
這兩款BI產品各有優勢，分別試用於不同的場景，不是絕對的相互替代的關係。 他們將長期共存，供企業按需選擇，直到信息化基礎條件發生根本改變。參考Gartner的雙模IT模式，建議企業根據自身數據應用成熟度來判斷哪一類BI更適合自己，或者是否需要結合使用。
很多企業會同時選購這兩款產品，透過FineReport+FineBI的完美結合互補，輕鬆搞定企業IT的複雜報表&業務即席分析需求。
那麼FineReport和FineBI的配合是怎麼進行的呢？
FineReport製作的所有報表頁面都可以掛載在FineBI中進行查看和使用；
FineBI和FineReport產品支持融合部署，所有功能都可以整合在同一個工程中進行使用，同時行動端共用一個數據分析APP。
FineReport和FineBI的配合上，比如FineReport用於固定日周月範本、填報場景、大屏和一些複雜報表的開發工作，自助式BI用於發現探索問題等靈活的業務分析需求。
五、將兩款大數據分析軟體結合使用的實例
舉個例子，以某銀行為例，下轄13家省內分行、4家省外分行，營業網點541家，員工1.4萬人。全行的生產實際ODS總共的資料量20幾T，單表資料量最大1億3千萬。
使用FineBI產品之前，資訊科技部承擔著全行內日常的數據管理以及回應各部門的報表製作需求。比如，營運客服中心需要定期對客戶進行跟蹤、電話回訪，資訊科技部通過sql將資料庫中的數據取出來，再使用FineReport展示成報表提供給營運客服中心的客戶人員進行查詢。
行內的其他業務部門，有計畫財務部，公司業務部，消費金融與信用卡中心，風險管理部，營運部，各部門對自己的業務數據都有自助分析的需求。比如計畫財務部要做經營分析、資金清算，消費金融與信用卡中心要做信用卡發放的覆蓋率、信用卡消費的分析，公司業務部要做增長的趨勢、增長速度的分析，風險管理部有對對標上市銀行的相關分析。
這些業務部門的數據指標的特性是變化快，不但經常增加新的指標，而且已有指標的計算方式也在變化，所以需要經常調整。一般資訊科技部會按照業務部門提過來的需求來做指標，但苦於對業務的理解不深，導致溝通成本高、實現效果不及預期。
使用FineBI之後，資訊科技部給計畫財務部，公司業務部，消費金融與信用卡中心，風險管理部，營運部分別開設了分析編輯用戶。資訊科技部只需要把數據準備好，給各部門的帳號分配權限，各業務部門就可以自由地對自己的數據進行數據分析，快速搭建業務模型，這樣的配合模式大大提高了分析效率和效果。
目前全行各部門有效的分析範本300多張，各部門對自己的數據和分析範本有著絕對的自主性，同時也方便了彙報工作，譬如計財部總監給董事會彙報，以前都採用先查詢報表，然後將結果粘貼到PPT彙報，現在將FineReport和FineBI的配合後，直接使用FineBI平臺，邊彙報邊切換指標講解，方便直觀。
六、總結
有些人可能會對商務軟體帶有一種排斥觀念，個人覺得完全沒要。商務軟體固然需要花錢，但劣質的開源軟體更可能浪費大家的寶貴時間。顯然我們應該將精力更多的投放到資料和演算法本身以及具體業務上，工具只不過是工具罷了。
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