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有一個(gè)問(wèn)題，在大數(shù)據(jù)界一直受到很多人的關(guān)注，那就是大數(shù)據(jù)分析到底應(yīng)該用什么工具？2020年了，我們應(yīng)該拓寬視野，而不是僅僅局限于那幾個(gè)數(shù)據(jù)分析老古董。

我急切地想知道，于是打開(kāi)了某度，但是一搜全是很雞肋的信息，很多軟件也沒(méi)啥實(shí)際用處，浪費(fèi)了時(shí)間還找不到答案，氣壞了我們這些熱鍋上的螞蟻。

但是仔細(xì)剖析這個(gè)問(wèn)題，冷靜思考之后我想到了幾個(gè)很有價(jià)值的思考點(diǎn)，這么多年的工作經(jīng)驗(yàn)，也讓我有了一定的心得體會(huì)，接下來(lái)就系統(tǒng)地和各位講明白。

在數(shù)據(jù)分析師的工作中，報(bào)表制作是頻率很高的一項(xiàng)工作內(nèi)容。成熟的公司中，通常已有數(shù)據(jù)產(chǎn)品或BI工具來(lái)幫助分析師完成報(bào)表類(lèi)型的工作，而且對(duì)于需要外源數(shù)據(jù)（這里指非數(shù)據(jù)庫(kù)中的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)）更新或是業(yè)務(wù)變動(dòng)較快的業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)，實(shí)時(shí)更新的數(shù)據(jù)BI工具就顯得尤為重要了。

如果你只做數(shù)據(jù)分析，全平臺(tái)全方位的數(shù)據(jù)，根據(jù)目前所接觸到的，EXCEL已不足夠支撐，而且很快就會(huì)被淘汰。如果你要做拖拽重計(jì)算之類(lèi)的，或者是商務(wù)智能的，你可以用BI工具，BI工具有許多，下面再接著介紹。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，我們可以把大數(shù)據(jù)分析工具簡(jiǎn)單分成兩個(gè)維度：

• 第一維度：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層——數(shù)據(jù)處理層——數(shù)據(jù)報(bào)表層——數(shù)據(jù)分析與展現(xiàn)層

• 第二維度：用戶(hù)級(jí)——部門(mén)級(jí)——企業(yè)級(jí)

先從第一維度說(shuō)起吧。

1、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層面

這一方面主要是數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一些知識(shí)點(diǎn)，企業(yè)要想做數(shù)字化轉(zhuǎn)型，把原先的一些數(shù)據(jù)系統(tǒng)，如ERP、OA、CRM、Excel等，必須得進(jìn)行數(shù)字打通，不然整個(gè)企業(yè)就相當(dāng)于在進(jìn)行煙囪式開(kāi)發(fā)，數(shù)據(jù)東一塊，西一塊，根本不能成為體系。

具體的，就是一些數(shù)據(jù)庫(kù)的使用，不要說(shuō)這方面的知識(shí)不想學(xué)，有運(yùn)維替你管著。

一個(gè)好的大數(shù)據(jù)體系，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)集市的建立是非常重要的，建模的維度就決定了你后面分析的維度，如果維度不夠全面與準(zhǔn)確，那你的工具再好也就沒(méi)有意義了。

2、數(shù)據(jù)處理層面

python、hadoop可以閃亮登場(chǎng)了，但是hadoop是一個(gè)非常復(fù)雜的平臺(tái)，需要的技術(shù)很多，所以這里我們暫時(shí)不討論。

我做了很多年的大數(shù)據(jù)技術(shù)了，所以最早我開(kāi)始做分析的時(shí)候都是希望通過(guò)編程來(lái)實(shí)現(xiàn)，使用Python的好處是自由度非常高，能夠靈活運(yùn)用模型和算法，并且從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)清洗到數(shù)據(jù)分析，一種語(yǔ)言就可以全部搞定。

現(xiàn)在很多人都在說(shuō)不學(xué)python會(huì)怎么怎么樣，但其實(shí)不是這樣，歸根結(jié)底只是一個(gè)底層語(yǔ)言，需要混合使用。Python是有一定門(mén)檻的，而且學(xué)習(xí)的時(shí)間成本不低，往往一次分析需要花較多的時(shí)間，如果不是大型分析項(xiàng)目，有點(diǎn)大材小用。

但是對(duì)于大型的項(xiàng)目，尤其是涉及到數(shù)據(jù)挖掘類(lèi)的，我建議用python。

還有一些可以數(shù)據(jù)抓取的工具，我就不說(shuō)了，本質(zhì)其實(shí)都差不多。

3、數(shù)據(jù)報(bào)表層面

可能提到報(bào)表，很多人腦子里的想法就是Excel，這其實(shí)是完全不對(duì)的，如果是Excel，那我也沒(méi)有寫(xiě)這篇文章的必要了。

不信？你隨便去問(wèn)問(wèn)500人以上的公司，Excel行不行，這樣的公司可能有千萬(wàn)家，但最后得出的結(jié)論都是一致的：

• Excel會(huì)導(dǎo)致企業(yè)信息化程度不夠

• 數(shù)據(jù)口徑不一致，浪費(fèi)人力去核對(duì)

• 數(shù)據(jù)采集困難，更改不能實(shí)時(shí)顯示數(shù)據(jù)

FineReport做的可視化

關(guān)于報(bào)表工具，我認(rèn)可的只有FineReport，這里就不再過(guò)多介紹。

4、數(shù)據(jù)展現(xiàn)層面

我上一家公司用的是SAS，可現(xiàn)在流行R語(yǔ)言來(lái)訓(xùn)練模型，作為數(shù)據(jù)分析工具，今年已經(jīng)沒(méi)有采購(gòu)SAS了預(yù)算了，預(yù)算都給大數(shù)據(jù)平臺(tái)產(chǎn)品了。

你們以為的數(shù)據(jù)展現(xiàn)，可能就是所有數(shù)據(jù)都處理好了，然后直接生成可視化就行，其實(shí)遠(yuǎn)不是這樣，那數(shù)據(jù)變動(dòng)怎么辦呢？數(shù)據(jù)量太大，宕機(jī)了怎么辦呢？

所以一個(gè)實(shí)時(shí)的可視化工具就顯得非常重要，我覺(jué)得FineBI和Tableau是一個(gè)不錯(cuò)的選擇，但是Tableau是國(guó)外的工具，一是服務(wù)體系不夠全，出了問(wèn)題要解決很久，這是不能接受的；二是價(jià)格實(shí)在是太高，動(dòng)不動(dòng)就上百萬(wàn)。

所以我推薦FineBI，一款web級(jí)的敏捷數(shù)據(jù)工具，不僅直接拖拽就能生成可視化，而且還能做復(fù)雜報(bào)表，BI報(bào)表就是企業(yè)的新方向。

你是可以直連數(shù)據(jù)庫(kù)的，它支持很多種不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)庫(kù)，哪怕是不同的數(shù)據(jù)源，也可以在一起分析！

談到BI，就不得不談一下OLAP技術(shù)，老一代OLAP分析的技術(shù)實(shí)現(xiàn)需要嚴(yán)格的從頭開(kāi)始手動(dòng)建模，Cube的大小極大限制了大數(shù)據(jù)背景下的使用場(chǎng)景，動(dòng)輒成百上千新舊不一的Cube需要繁重的運(yùn)維，架構(gòu)無(wú)法縱向擴(kuò)展、無(wú)法滿(mǎn)足大數(shù)據(jù)量下構(gòu)建、查詢(xún)和并發(fā)的性能要求。

FineBI的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)包是BI分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，由管理員創(chuàng)建，通過(guò)定義的數(shù)據(jù)連接向數(shù)據(jù)庫(kù)中取數(shù)，獲取到的數(shù)據(jù)自動(dòng)保存在Cube中，BI分析則從Cube中獲取數(shù)據(jù)，這也就保證了只要Cube中存有數(shù)據(jù)，就算不聯(lián)網(wǎng)也可以使用BI分析。

所以現(xiàn)在懂了嗎？數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)顯示，F(xiàn)ineBI就是這么完成的。

其實(shí)數(shù)據(jù)展現(xiàn)類(lèi)的工具，靠不靠譜還得看引擎，F(xiàn)ineBI引擎的兩種模式完美支持大數(shù)據(jù)量分析，在特定的場(chǎng)景下，如銀行、電商，可以做到億級(jí)數(shù)據(jù)的秒級(jí)呈現(xiàn)。

• 抽取模式：提供基于索引的高效計(jì)算引擎，通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)加載，支撐前端快速數(shù)據(jù)分析，適用于實(shí)時(shí)性要求不高的分析。

• 實(shí)時(shí)模式：直接對(duì)接讀取企業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)表進(jìn)行分析，適用于對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景。

你不要以為FineBI是給IT、開(kāi)發(fā)人員用的，它的設(shè)計(jì)模式，就是簡(jiǎn)單易用，目標(biāo)是業(yè)務(wù)人員，不用再經(jīng)歷提交需求——等到好久才拿到報(bào)告——不滿(mǎn)意再改——又是無(wú)盡的等待...

IT幫你初步處理好數(shù)據(jù)之后，你就可以按照自己的分析規(guī)劃，將數(shù)據(jù)拖入到需要分析的維度上，對(duì)了，F(xiàn)ineBI還具有ETL的功能，內(nèi)置的數(shù)據(jù)處理計(jì)算，不需要你寫(xiě)函數(shù)，也是封裝好的功能。

最后來(lái)說(shuō)說(shuō)FineBI的可視化效果吧，這也是很多領(lǐng)導(dǎo)看重的。