我们在昨天《【全面理解BI分析工具】BI分析工具的选择和评估标准》文章中提到,为了帮助企业简化BI分析工具的选择过程,可以将工具的特性分为三种类型:必备项,可有可无项和非使用项。本文将详细介绍符合企业要求的一款BI分析工具包含哪些必备的功能特性。 BI总体特征:必备项 以下是对于企业来说BI产品常见的必备特征。 数据源。
能够访问各种数据库和诸如逗号分隔符文件、文本、Excel和XML等文件类型,是所有BI产品最基本的功能。越来越多的BI分析工具提供了对诸如Salesforce和NoSQL数据库等特定应用程序的访问功能。特定的需求将会决定这些特征是否作为必备项。 数据过滤器和向下挖掘。
BI产品应……
我们一直都在努力坚持原创.......请不要一声不吭,就悄悄拿走。
我原创,你原创,我们的内容世界才会更加精彩!
【所有原创内容版权均属TechTarget,欢迎大家转发分享。但未经授权,严禁任何媒体(平面媒体、网络媒体、自媒体等)以及微信公众号复制、转载、摘编或以其他方式进行使用。】
微信公众号

TechTarget
官方微博

TechTarget中国
我们在昨天《【全面理解BI分析工具】BI分析工具的选择和评估标准》文章中提到,为了帮助企业简化BI分析工具的选择过程,可以将工具的特性分为三种类型:必备项,可有可无项和非使用项。本文将详细介绍符合企业要求的一款BI分析工具包含哪些必备的功能特性。
BI总体特征:必备项
以下是对于企业来说BI产品常见的必备特征。
数据源。能够访问各种数据库和诸如逗号分隔符文件、文本、Excel和XML等文件类型,是所有BI产品最基本的功能。越来越多的BI分析工具提供了对诸如Salesforce和NoSQL数据库等特定应用程序的访问功能。特定的需求将会决定这些特征是否作为必备项。
数据过滤器和向下挖掘。BI产品应该可以将表格报表中的内容或可视化的内容通过数据值进行过滤。过滤功能可以在诸如下拉列表、搜索过滤器和限制器中加以提供。BI产品还应该允许用户从总结过的数据中向下挖掘以获取更为详尽的数据,并在此之后向上挖掘(例如,返回到它们起始的位置);这对于表格报表和可视化来说都是必需的。
基于Web的客户端用户界面。对于BI的客户角色来说,BI产品的客户端用户界面应该是基于Web的。这已经成为一个行业的最佳实践,因为基于Web的客户端用户界面在管理、支持和部署方面要比基于桌面的界面更加有成本和资源效益。如果BI应用程序的创建者和管理员角色同样是基于Web客户端,那么这就是一项可有可无的功能。
独立与互联的混搭应用。当BI产品支持多个可视化内容(包括表格报告)并且要显示在一块单独的显示屏上时,这些可视化内容应该是彼此独立或者是互联的。如果它们是相互关联的,数据过滤和选择就会对所有可视化内容产生影响。例如,如果选择了某个特定属性,那么所有的可视化内容都会共享此属性。
可视化内容。BI分析工具必须能够提供柱状、线形、饼形、面积以及雷达图等多种图表类型,而且还要具备混合和匹配各种图表组合的能力。
安全性。所有BI产品都必须提供用户和基于用户角色的安全性,即指定谁可以创建、修改、发布、使用和管理BI应用程序。你可能需要将BI产品与操作系统或是其他已有的安全应用程序集成在一起。BI的安全通常牵涉到来自操作系统、网络、数据库以及源系统等组成的混合机制在产品使用过程中的安全性。Microsoft Office Data Exchange(微软Office数据交换)。BI产品必须能够用微软的Office产品进行数据导入和导出,。
打印和导出。BI产品必须支持打印可视化内容和表格报告,并以PDF或是其他图形导出。表格报告至少可导出为文本文件,当然最好是电子表格。
针对自助BI用例的必备特征
有几个必备特征是针对自助BI用例的,而且这些特征是独一无二的。对于业务人员和信息消费者来说,前者创建分析应用程序而后者依赖那些有着预置集成数据的预置BI应用程序,而这些独一无二的特征可以为前者提供更多的数据管理功能。这些特征包括:
选择分析数据。BI分析工具必须能支持用户选择需要分析的数据,并且以Pivot表格类型界面呈现,其中维度属性以行列分布,指标可选,并且应用过滤功能。
数据融合。BI产品必须允许用户将来自不同数据源的数据进行融合。这包括访问数据和映射或是创建来自多个数据源的数据关系。
创建指标。BI产品必须支持用户创建并保存数据分析过程中所使用的指标和计算方法。这些也称之为绩效指标或是关键业绩指标。
创建层次结构。BI产品必须允许用户创建维度层次结构,例如以地理或是产品来分组和总结数据。这建立了向下挖掘的路径。
保存查询和分析。BI产品应该能支持BI用户保存分析过程中所使用的数据过滤器、选项以及向下挖掘路径,从而可以对它们进行复用。
好了,至此我们介绍了BI产品中的必备特性,以及针对自助BI用例的必备特征。事实上,BI分析工具还具有很多可有可无的功能。详情请看下一篇《【全面理解BI分析工具】你知道吗 BI分析工具的这些功能可有可无》。
翻译
TechTarget特邀编辑。毕业于北京邮电大学网络技术研究院。熟悉软件开发测试的各个环节和流程,对操作系统,数据库,计算机网络等有较为深入的理解。现就职于中国电子科技集团公司下属研究所,从事软件研发工作。热衷于英文的学习交流,平时喜欢户外运动,音乐,电影。
相关推荐
-
Spark尚未“成熟” 用户仍需“专业”
虽然Spark的应用对企业而言已经并不陌生,但对于一些企业来说,这项技术可能还是比较“前沿”。
-
【对话Teradata高管】我们很幸运,这是一个“大I小T”的时代
Teradata天睿公司近日在上海举办的“2017 Teradata大数据峰会”上,Teradata天睿公司高管们分享了Teradata在开源技术方面的观点和举措。
-
乘风破浪!拥抱数据洪流
全球产生的数据量达到惊人的地步,2013年生成的数据总量约为3.5 ZB。到2020年,保守估计,全球年数据量将达到44 ZB。企业该如何在大数据的时代取胜?
-
【2017 Teradata大数据峰会直击】Teradata专注提升数据分析能力,致力挖掘客户业务价值
数据分析解决方案供应商Teradata天睿公司今日(2017年5月19日)在上海举办2017 Teradata大数据峰会。