企业需要数据分析吗？别说是企业了，就算是开一个麻辣烫店都需要数据分析，分析选址、人流、价格促销。因为业务是真是存在的，所有数据也是真是存在的。
很多企业对数据分析有极大的需求，但现实往往是：
做业务的不懂技术不会工具，数据分析依赖于IT部，每次交上来的都是报表，需求也需求得不到及时响应。IT也很郁闷啊。业务只会说要什么结果，从不说过程。不懂业务的IT要去调研，确认业务逻辑，然后取数画报表。在业务眼中，取数=数据分析，哪有那么简单。与此同时，企业想做数据分析，但IT硬件跟不上，数据残缺不完整、口径不统一、没有数据仓库管理，指标混乱，一头乱麻…
工欲善其事，必先利其器，以上瓶颈是一串连锁反应，问题的根源是缺乏有效的工具支撑。
这种情况一般需要强有力的BI工具支撑，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。
什么是BI工具？
以FineBI为例，它是集数据处理，数据分析和可视化功能的工具。
能将分散在各个业务系统，各数据库中的数据整合起来，按照分析需求将表合并、表关联。
能很轻松的处理数据，增减字段筛选过滤，不需要写代码不需要写SQL。
能轻松的拖拽数据字段，立即生成可视化图表，各种风格样式随意。
能将数据、报表按照业务分类，制成一套企业数据分析平台。
该选择哪个BI工具？
既然BI工具能带来这么多好处，那么市面上的商业工具这么多，究竟该选择哪一款呢？
其实关于BI工具的选型，无非就是从产品、市场、服务等角度去考量，而其中最重要的还是看产品本身性能是否能够满足自己的需求，数据处理能力是否强大？可视化是否够好？数据管控能不能实现等问题都是最基本的考量标准。
我之前也接触过相当多的BI工具，基本上都是良莠不齐，很难支持个人自助化分析，直到遇到我今天要推荐的FineBI。对比于其他BI工具，FineBI有着很强大的产品性能和体验，具体我总结了下面六个优势：
一、数据管理策略
首先来看一下FineBI商业智能产品底层的数据支持以及管理策略。
在数据源支持方面，当今时代各类数据源百花齐放，我之前也担心过FineBI是否能够支持别的数据库，后来我发现FineBI竟然既支持传统的关系型数据库，也支持目前流行的大数据平台，还包括业务部门经常使用的excel数据等等。
同时在数据管理策略中，FineBI给我一个很好的体验就是业务包分析主题，它是可以分类单独创建业务包的。比如销售、市场、财务人员要进行数据分析，但他们所需要查看的数据是并没有什么交集的，FineBI独创的业务包就能快速定位到自己需要的数据表。
最后，我接触的很多BI工具在数据关联上做的很差，无法重复利用，操作也相当繁琐复杂。FineBI则在数据关联这一方面有着很高的灵活性，它可以将这些关联关系自动读取过来，再建立数据模型，随时调用，对于我们来说非常方便。
二、高性能计算引擎
讲完了底层的数据模型原理之后，那么有人可能会问，数据量大了怎么办？我们来看一下FineBI是怎么解决这个问题的。
我了解到FineBI的底层是采用Spider引擎支撑，Spider是一款高性能分布式引擎，能通过先进的列示存储技术来对传统的数据库进行极大幅的提速，比如依靠FineBI的FineIndex模型能够实现一两秒处理亿级数据，数据查询效率非常高。
除了单节点的本地模式之外，Spider引擎还支持多节点的集群计算，我任意一个节点宕机了，只要还有一个节点在，服务都可以正常运行。另外一个就是实时模式，比如金融行业的交易数据，股票，我要看三分钟或者五分钟的数据交易情况，那么这个时候如果用本地抽取模式来进行数据二次索引建模，就会对数据造成一个延时性，而使用实时模式就能解决这个问题。
三、数据自助化分析
业务人员在做数据分析时，往往可能遇到这样的场景：信息部门导给业务人员的数据并不能直接做出最终的数据分析，这个时候就需要技术重新去加工，直到得到业务最终需要的数据。这个二次处理的过程是复杂繁琐而且效率低下的，因此BI工具的业务自助化就十分重要。
比如FineBI的自助数据集，通过可视化交互和操作就能让用户进行数据的快速加工处理，实现0编码的数据加工，明显提高数据分析和应用的效率。
比如有些企业的数据可能分两套系统，十年前的数据存放在老系统，近五年的数据存放在新系统，那么通过FineBI的ETL工具，便能够将这两套新老系统的数据做一个数据清洗和合并处理，那么领导在查看数据时，就不用像之前一样看老数据去老系统，看新数据去新系统了。
四、可视化探索式分析
介绍完底层的数据准备之后，我还喜欢FineBI的一点是它非常简便好用的数据可视化。
我用FineBI可以很方便地做出十分炫酷的可视化，因为它的可视化功能是面向数据分析师和业务人员设计的，能够大大减少我们做可视化的难度和时间。我们如果要做前端数据分析，基于FineBI无限的图表类型、分面分析等功能，只要采用鼠标点击和对字段拖拉拽的形式，就能完成可视化分析过程。
其中，我还要提一下FineBI中的地图功能，地图信息能够带来的价值绝对是相当大的。
这里我举一个例子，天猫有一家主要做羊毛衫和羽绒服的销售商家，他们在用了地图做了区域数据分析统计之后，发现目前的主要市场都在北方，南方销售很差。那怎么办呢，华南的市场也要做啊，经过再次调研，发现那边主要以西装、高端衬衫等为主，后来公司就对衣服种类进行战略调整，北方多生产毛衫、羽绒服，南方多生产西服、高端衬衫，实现地理信息价值的最大化。
除此之外，FineBI还支持前端的一些多维分析操作，例如钻取、过滤、跳转、数据预警、数据联动等，这些操作对于交互性数据分析是十分重要的。
关于这个问题我还想举一个例子，我曾经看过一家化工企业的异常产量下滑分析诊断报告：
年8月，该化工企业生产产量出现异常下滑现象，同比下降了6.33%。经过对各班组的生产数据进行分析之后发现，产量下滑的情况均发生在丁班，并且丁班的辅助投料远高于其他班组。将结果报于稽查部门确认调查，发现原因是投料工薪资水平偏低，尤其是丁班的投料工人流失严重，导致剩余投料工消极投料，造成了此次异常产量波动情况的发生。
为了减少后续此类事故的再次发生，因为产出商业决策：
提升投料工人薪资、绩效水平，减少人员流失，招聘投料工补充到丁班。要求各班组加强对员工的管理，及时记录对原料和辅料的投放情况，并把核查情况纳入到班组的绩效考核指标，由人事部门对负责消极怠工的情况调查和惩处。五、企业级权限管控
作为一款企业级的商业智能软件，FineBI对于企业的权限管控也是非常强大的。
对于用户管理而言，我这边举个例子，比如说某个企业已经有了OA系统，那么通过FineBI的同步用户数据集功能，便可以将OA中原本的用户同步过来。除此之外，还可以通过单点登录等形式轻松实现企业各个平台之间的系统集成。
六、多屏应用方案
在当今移动引领的互联网时代，除了PC端进行数据分析和查看之外，对于像是手机、PAD、大屏等终端的数据分析需求同样是不可或缺的，FineBI不仅支持移动端，支持
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