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隨著數據越來越大,傳統的數據倉庫已經難以有效應對數據處理和分析的挑戰,以hadoop(NoSQL)為代表的分佈式計算框架應運而生,它們能有效解決海量的離線分析的需求,這就是所謂的傳統大數據的分佈式浪潮。


但在數據驅動精細化營運的今天,海量實時的數據分析需求已經提升日程,無論是實時行銷或是實時風控,都需要OLTP系統具備對於海量數據的實時分析能力,即事務和分析一體化,離線的分佈式大數據框架在時效性上已經難以達到生產的要求。

大數據早從Garner曲線消失了,說明其已經從一個時髦的技術概念演進到了應用階段,你公司建設完大數據平台的第一天,就要考慮大數據創造價值的問題,這可比建一個大數據平台難多了。

大數據平台實在是太多太雜了,這個邊界無法定義,也沒人可以準確的回答你,比如hadoop、阿里雲、風控平台、用戶分析平台….甚至一些小公司直接把Excel做的報表當作大數據平台(你別說,還真有…)

那我們平時能接觸到或者用到的大數據平台都哪些?市場、產品、營運、IT以及整個決策層都可以用到的,那就要數大數據決策平台了,也就是經過很多次的大數據處理,最終呈現出來的:

大數據分析平台還可以這麼酷炫?

其實這就是報表的另一種形式,就像我上面說的,這是可以在工作中接觸到的,無論是業務人員還是管理層,真的都能從數據中找到企業的需求,從而用數據驅動營運。

其實這類報表學名叫dashboard儀表板,是展示度量資訊和關鍵業務指標的工具。

用什麼工具做的?

現如今,互聯網公司越來越重視數據,數據的獲取也不再是難點,瞭解和掌握大數據相關技術和相關做法也都應該成為任何一個職場人的必備技能,這時怎樣敏捷分析數據並獲得價值才是決定成敗之舉。

可惜很多人,包括數據分析師,工作的第一年,都埋葬在 SQL 語句中,以 SQL+Excel 的形式完成工作,卻用不上高效率的工具。

這時肯定有人會說,Excel也很好用!

  • 首先,Excel就根本不能分析大數據,不然就會卡死;
  • 其次,Excel的數據,牽一發而動全身不能實時更新非常麻煩;
  • 最後,Excel根本做不出上面的視覺化,因為可用的圖表太少了。

上圖就是用國內的大數據分析工具FineReport做的(文末有下載地址),FineReport是一款企業級的web報表產品,能做數據錄入、查詢和展示。

做複雜的格子類報表親測秒殺Excel,關鍵是做視覺化的dashboard很有一套。傳統的格子類報表,常常以表格的形式展現,它能突出數據本身,但並不利於直觀的看出數據之間的關係/趨勢等。

FineReport除了能實現複雜的表格樣式外,還具備極其豐富的圖表,能夠滿足多樣的數據視覺化場景訴求。

如何打造極致的大數據分析平台

1、FineReport製表步驟

在FineReport中,圖表的操作流程類似Excel,數據準備——插入圖表——選擇圖表類型—選擇分類軸、系列名稱和系列值——選擇圖表樣式。

(1)確定分析維度

最重要的就是想清楚自己到底該分析哪些數據,這些數據對自己是不是真的有價值。

(2)導入數據

FineReport支持多種數據源,無論你是Oracle、sql、mysql….,只有你想不到,沒有我聯不上!

同時,可以安裝一款“高級數據庫查詢”外掛程式,該外掛程式提供了簡化sql輸入、無縫對接sql視覺化編輯工具的能力,寫sql再也不是個事兒

(3)視覺化駕駛艙

要想最後的報表成品變得酷炫,圖表的作用絕對不能忽視。

無論你的報表數據分析做得如何好,只要你的圖表不夠炫酷,不夠高大上,老闆就有可能一口否決你,讓你重新再做。為了做出讓老闆滿意的報表分析圖表,激發出圖表的視覺化價值。

FineReport自帶的H5圖表滿足你對視覺的需求。同時,FineReport良好的開放性,可讓IT同事寫代碼開發,所以在製作時,也可接入Echarts等第三方控件來製作圖表。

FineReport中的一些圖表

2、FineReport製表原理

3、不同的報表模式

FineReport中有3種報表模式,普通報表、聚合報表、決策報表。

(1)普通報表

此者最常用。依靠著單元格的擴展與父子格的關係來實現模板效果,可進行參數查詢,填報報表,圖表設計等。比如交叉報表、行式報表、分組報表等等。

(2)聚合報表

針對不規則大報表。適用於一張模板中顯示多個獨立模塊的報表,幾個報表塊匯總在一起的複雜報表。

(3)決策報表

就是上文提到的視覺化儀表板。在這裡,我還要提一下兩個比較獨特的功能。

參數聯動:將兩個或多個組件建立連接,實現數據之間的自動關聯。比如點擊員工名稱,訂單金額、回款額等就會自動關聯爲該員工的數據:

鑽取:動態報表的常見功能,主要是為了實現無限層數據的擴展,展開維度更高的詳細數據。比如動圖下鑽。


總結

無論是大數據分析平台也好,報表決策平台也罷,最終的目的都是要用數據為企業服務的。

用數據驅動營運,我相信這是每個人都希望看見的結果。

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