🍓在前面的章節中我們學習了計算引擎MaxComputer和大資料開發治理平臺DataWorks,今天我們來學習資料分析平臺Quick BI，按照慣例，分為兩個章節，一章理論一章實踐，本文屬于理論學習，對往期內容感興趣的小伙伴可以查看下面內容👇:
- hadoop專題: hadoop系列文章.
- spark專題: spark系列文章.
- 阿里云系列: 阿里云MaxComputer SQL學習之DDL.
- 阿里云系列: 阿里云MaxComputer SQL學習之DML.
- 阿里云系列: 阿里云MaxComputer SQL學習之內置函式.
- 阿里云系列: 阿里云DataWorks介紹.
- 阿里云系列: 阿里云DataWorks學習之平臺實踐.
🍈在這一章節中，我們學習Quick BI的基本構成和概念，學習資料建模、報表制作等等，讓我們開始今日份的學習吧！
Quick BI 的實戰部分也更新完畢，大家可以查看下面鏈接
- 阿里云系列: 阿里云Quick BI學習之報表制作.
目錄
- 1. 商務智能BI
- 2. Quick BI介紹
- 3. Quick BI的產品定位
- 4. Quick BI的實作
- 4.1 Quick BI的基本物件
- 4.2 Quick BI的架構
- 5. Quick BI的功能鏈路
- 6. 總結
- 7.參考資料
1. 商務智能BI
Bl報表工具以資料倉庫為基礎，通過表格及一系列可視化圖表為企業管理者提供決策支持，幫助管理者更加快速精確的洞查業務機會，提開企業競爭力，
- 通過資料分析平臺（BI報表工具）可方便快捷的實作多元化的報表設計以及資料分析，
- 通過B1報表工具中常用的圖表組件可構建可視化應用，
- 通過集合多個可視化應用可構建資料門戶進行各業務專題分析，
2. Quick BI介紹
**Quick BI是一個簡單易用的BI報表制作與分析工具，**基于云計算，致力于大資料高效分析與展現的輕量級自助BI工具服務平臺，通過對資料源的連接和資料集的創建，對資料進行即時的分析與查詢；通過電子表格或者儀表盤功能，以拖拽的方式進行資料的可視化呈現，特點如圖：
3. Quick BI的產品定位
Quick BI 提供海量資料實時在線分析，拖拽式操作，豐富的可視化效果，讓業務人員自助實作資料分析、重塑資料生產的全鏈路，最終實作人人都是資料分析師，
4. Quick BI的實作
4.1 Quick BI的基本物件
基本物件主要包括：資料源、資料集、電子表格、儀表盤
4.2 Quick BI的架構
解決的難題：
- 取數難：業務人員需經常找技術寫SQL取數查看各個維度的資料做決策，
- 報表產出效率低、維護難：后臺分析系統的資料報表變更，編碼研發周期長，維護困難，
- 圖表效果設計不佳，人力成本高：使用開源類圖表工具做報表，界面效果不佳，人力維護成本高，
優勢及能力：
- 上手簡單，快捷，滿足不同崗位的資料需求，學習門檻低，
- 與內部系統集成，可結合進行資料分析，極大提高看資料的效率
- 解決員工使用多系統的麻煩，利于使用和控制，
交易權限控制：
- 資料權限行級控制：輕松實作同一份報表，不同區經理只看到本區的相關資料，
- 使用多變的業務需求：統計指標經常根據業務發展而頻繁變動，負擔重，回應慢，
- 跨資料集成及計算性能保障：充分利用云上BI的底層能力，解決跨源資料分析及計算能力性能瓶頸問題，
5. Quick BI的功能鏈路
Quick BI的各個功能部分如下：
6. 總結
這里我們主要介紹一下Quick BI的理論基礎，其實和我們開源的tableau很像哦！ 下一篇博客，我將用一個案例來實作它的一整套流程，
7.參考資料
《阿里云全球培訓中心》
《阿里云DataWorks使用手冊》
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/423222.html
標籤：其他