來源丨DataHunter

會做數(shù)據(jù)分析、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，已經(jīng)成為越來越多公司對業(yè)務(wù)人員的基本要求，但實(shí)際情況往往存在以下問題： ①市場上現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析工具對使用人員要求較高，為了做好一次數(shù)據(jù)分析，業(yè)務(wù)人員需要花費(fèi)的時(shí)間和學(xué)習(xí)成本都超出了正常工作范圍； 

②企業(yè)內(nèi)部，現(xiàn)有數(shù)據(jù)類型多樣、復(fù)雜，進(jìn)行數(shù)據(jù)整合的工作量過大； ③企業(yè)的IT基礎(chǔ)設(shè)施情況復(fù)雜，每個(gè)客戶企業(yè)對如何接入數(shù)據(jù)平臺有不同的要求，有的要獨(dú)立部署、有的要求支持SaaS；…… 那么，是否有一款產(chǎn)品能幫你解決上述問題？答案當(dāng)然是有的！ 

 為了幫助企業(yè)的業(yè)務(wù)人員更容易地查看數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、改進(jìn)業(yè)務(wù)，DataHunter 旗下數(shù)據(jù)分析平臺產(chǎn)品

【 Data Analytics 】

為用戶提供了一個(gè)有力的數(shù)據(jù)分析武器！

產(chǎn)品包含簡單快捷的建模工具、數(shù)十種豐富組件、萬億級別的數(shù)據(jù)量處理。其可以一鍵搭建數(shù)據(jù)可視化分析場景，業(yè)務(wù)人員只需簡單的拖、拉、拽。讓你更快查看分析數(shù)據(jù)背后的原因，并改進(jìn)業(yè)務(wù)。 

一、多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源，無縫整合接入

 我們的企業(yè)一般擁有多個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)系統(tǒng)，這時(shí)往往擁有數(shù)據(jù)分散、多種數(shù)據(jù)源之間無法統(tǒng)一等通病。比如，企業(yè)的每個(gè)部門都擁有自己的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)類型、格式、存儲方式等都互不相同，而當(dāng)業(yè)務(wù)人員或決策層想獲取公司的全面信息，就需要統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，需要一個(gè)有業(yè)務(wù)實(shí)力的人將各部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、清洗、轉(zhuǎn)換、載入到新的標(biāo)準(zhǔn)中一并輸出。 這時(shí)，你可以通過 Data Analytics 實(shí)現(xiàn)這些部門間數(shù)據(jù)源的鏈接，

該產(chǎn)品可以將 MySQL 等主流數(shù)據(jù)庫、企業(yè)本地和云端的內(nèi)外部 Excel/CSV 等數(shù)據(jù)文件、以及 ERP、CRM、OA 等業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合在一起加以分析展示。

 如果你有需要，Data Analytics 還支持接入第三方互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)（如微博、微信、淘寶、京東）和公共數(shù)據(jù)（如統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)、金融股票數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)）。 

二、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，提升數(shù)據(jù)挖掘價(jià)值

大數(shù)據(jù)時(shí)代，利用數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)與用戶需求的洞察已變得越來越有意義。Data Analytics 產(chǎn)品內(nèi)置動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)功能，免除了業(yè)務(wù)人員的編程之苦。業(yè)務(wù)人員可以通過拖拽，簡單快捷地實(shí)現(xiàn)讓多個(gè)不同來源的數(shù)據(jù)表聯(lián)動(dòng)起來。

此外，產(chǎn)品也支持動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系，支持 Left Join 、 Right Join 、Inner Join、Full Out Join 等常用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方式，幫助你快速建立數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析模式，發(fā)現(xiàn)各因素間出現(xiàn)的規(guī)律或模式。 

 舉個(gè)例子，假設(shè)你企業(yè)的主管想要查看2017年各產(chǎn)品銷售與采購的變化情況。但銷售與采購的數(shù)據(jù)分別保存在兩個(gè)系統(tǒng)內(nèi)，其中銷售系統(tǒng)內(nèi)包含產(chǎn)品名稱、產(chǎn)品ID、銷售數(shù)量、銷售金額等信息，而采購系統(tǒng)內(nèi)有產(chǎn)品名稱、產(chǎn)品ID、采購數(shù)量、對應(yīng)的采購金額等信息。通過 Data Analytics 平臺內(nèi)置的關(guān)聯(lián)功能，可以免去你編寫 SQL 語句的高強(qiáng)度過程，通過拖拽兩個(gè)系統(tǒng)內(nèi)的相應(yīng)字段即可進(jìn)行關(guān)聯(lián)。 

三、簡單易用的拖拽式操作，智能推薦圖形

Data Analytics 基于智能分析技術(shù)，在用戶數(shù)據(jù)可視化分析建模場景中，快速推薦多種主流的合適圖形，還可以根據(jù)用戶要分析的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，推薦匹配的可視化分析方式，同時(shí)支持可視化組件之間的隨意切換。

 無需編程，只需要將相應(yīng)的字段拖拽到對應(yīng)的維度和度量區(qū)域，系統(tǒng)就會智能推薦適合展現(xiàn)的圖表類型，10秒鐘就可配置出圖表， 5分鐘制作出企業(yè)每天需要看的業(yè)務(wù)看板，快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求的同時(shí)解放自身勞動(dòng)力，真正讓數(shù)據(jù)活起來。借助平臺，業(yè)務(wù)人員、企業(yè)高管都可以隨心所欲的查看、探索、分析自己的數(shù)據(jù)。 

四、交互式數(shù)據(jù)展示，全維度自由數(shù)據(jù)鉆取

 Data Analytics 平臺可以隨時(shí)改變展示方式，還可以自行配置屬于自己的展示場景。當(dāng)公司需要分層次查看各業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)，業(yè)務(wù)人員不必事先建模和預(yù)計(jì)算就可以對數(shù)據(jù)和看板上的圖表進(jìn)行協(xié)同過濾。

Data Analytics 平臺幫你進(jìn)行全維度自由數(shù)據(jù)鉆取，快速定位并發(fā)現(xiàn)問題，深入分析改進(jìn)業(yè)務(wù)。

五、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)預(yù)警監(jiān)測，減少損失

 當(dāng)企業(yè)需要實(shí)時(shí)把控與監(jiān)測各設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的時(shí)候， Data Analytics 也能大力輔助，產(chǎn)品內(nèi)置數(shù)據(jù)預(yù)警監(jiān)測功能，可做到提前預(yù)警和維護(hù)，從而大大減少公司不必要的損失。

具體說來就是，當(dāng)圖表數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常時(shí)，響應(yīng)人員將收到短信和郵件提醒。

目前，預(yù)警功能支持的圖表組件包括：柱狀圖、條形圖、折線圖、散點(diǎn)圖、雙軸圖等。 

值得一提的是， Data Analytics 有針對零售商的專業(yè)化支持，可以對供應(yīng)鏈的庫存情況進(jìn)行高級分析預(yù)測，幫助商家做好貨品的補(bǔ)充。

比如，在“折線圖預(yù)測”功能中，系統(tǒng)可以在商家的相關(guān)人員對字段配置之后，結(jié)合后續(xù)的數(shù)值變動(dòng)進(jìn)行自動(dòng)預(yù)測，生成模擬折線圖。

六、多屏幕實(shí)時(shí)分享展示，提高團(tuán)隊(duì)協(xié)作效率

 2020年的肺炎讓全國人在家辦工變得普及的，其實(shí)，不論是疫情的常態(tài)化，還是5G基礎(chǔ)設(shè)施的覆蓋腳步，人們都漸漸需要在辦公室、家，甚至在路上進(jìn)行工作。

Data Analytics 支持多種終端屏幕進(jìn)行可視化內(nèi)容的瀏覽分析，比如PC、電視、平板、手機(jī)等，讓查看數(shù)據(jù)成為一件隨手可得的事情。系統(tǒng)還可以跟企業(yè)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行連接，從而實(shí)時(shí)更新和展示企業(yè)的最新業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

隨時(shí)辦工，信息同步也很重要。Data Analytics 還可以建立不同項(xiàng)目組，將制作好的看板和故事板共享給團(tuán)隊(duì)相關(guān)成員，同事就可以基于看板的討論，通過發(fā)送文字、圖片、圖表快照等內(nèi)容進(jìn)行溝通、協(xié)作和匯報(bào)，從而進(jìn)而提高工作效率。 最為重要的是，所有用戶數(shù)據(jù)都可云端存儲，永不丟失，保證數(shù)據(jù)的安全。

七、定制化權(quán)限管理，保證數(shù)據(jù)安全

 Data Analytics 還支持用戶創(chuàng)建團(tuán)隊(duì)和自定義權(quán)限管理，可對團(tuán)隊(duì)中不同的角色分配對應(yīng)的數(shù)據(jù)和看板，滿足各級人員分析查看業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的需求。

八、多樣化部署方式，滿足企業(yè)不同需求

Data Analytics 支持SaaS、獨(dú)立部署以及嵌入式集成三種不同部署方式。

SaaS 服務(wù)使用云端解決方案，降低企業(yè) IT 投入，真正實(shí)現(xiàn)開箱即用。獨(dú)立部署可以在防火墻內(nèi)部或私有云上部署整套解決方案，保證企業(yè)數(shù)據(jù)的絕對安全。

嵌入式集成部署方式可以與企業(yè)原有系統(tǒng)無縫集成，深度定制界面確保帶給用戶平滑的體驗(yàn)。 數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)對于企業(yè)來說，創(chuàng)建了更高效、更快捷地處理分析數(shù)據(jù)的方式，更容易識別和應(yīng)對實(shí)時(shí)性能和市場指標(biāo)的變化。

目前就國內(nèi)市場而言，DataHunter 基于對用戶分析習(xí)慣及業(yè)務(wù)邏輯思維的深入了解，研發(fā)出的數(shù)據(jù)可視化分析系統(tǒng) Data Analytics，不僅兼顧數(shù)據(jù)探索式分析的功能性需求，還為用戶打造出最美觀便捷的的數(shù)據(jù)查看方式。

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