BI报表帮你轻松自如完成数据分析、业务数据探查

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 它不止是业务人员“看”数据的工具,更是数据化运营的助推器。


大数据商业智能套件(BI报表)是款能提供海量数据实时在线分析,拖拽式操作、丰富的可视化效果的产品,它能帮助用户轻松自如地完成数据分析、业务数据探查。另外,它不止是业务人员“看”数据的工具,更是数据化运营的助推器(Data Intelligence more than Business Intelligence,Enable人人都是数据分析师)。




对比其他产品,阿里的大数据商业智能套件有以下优势:



  1. 海量数据实时分析:平台支持RDS、ODPS、ADS等多种云数据源,支持海量数据的在线分析,无需提前进行大量的数据预处理,大大提高分析效率
  2. 独有的一键查询加速功能,亿级数据秒级响应。
  3. 丰富的数据可视化效果:系统内置近20种数据可视化效果,满足各种个性化的展示需求,同时能自动识别数据特征,智能推荐合适可视化方案。
  4. 零门槛极致简单:极致简单,通过拖拽式、所见即所得的操作方式,敏捷易用,快速、零门槛的完成大数据分析。

目前大数据商业智能套件的企业用户主要集中在金融、电信、保险、大型零售商等领域,其应用场景主要有:

1.企业数据整合,满足业务分析需求
2.辅助市场分析,促进营销转化:将BI应用于市场分析主要有以下几种分析主题,比如市场占有率分析、市场趋势分析(历史、未来)、产品可用性分析、客户需求分析、产品竞争分析等……通过以上种种分析来协助市场营销的计划及实施,促进市场营销目标的实现:更多的线索,更高的投资转化率,更丰厚的利润收益……
3.改进应用系统,完善管理:由于BI系统,让管理决策层体会到IT系统挖掘数据支持决策的魅力,促使他们推动ERP等基础系统的实施和推广。

相关链接

产品详情页: 请点此进入
相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
14天前
|
数据采集 监控 数据可视化
BI工具在数据分析和业务洞察中的应用
BI工具在数据分析和业务洞察中的应用
53 11
|
3月前
|
数据挖掘 PyTorch TensorFlow
|
26天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
数据驱动决策:BI工具在数据分析和业务洞察中的应用
【10月更文挑战第28天】在信息爆炸的时代,数据成为企业决策的重要依据。本文综述了商业智能(BI)工具在数据分析和业务洞察中的应用,介绍了数据整合、清洗、可视化及报告生成等功能,并结合实际案例探讨了其价值。BI工具如Tableau、Power BI、QlikView等,通过高效的数据处理和分析,助力企业提升竞争力。
42 5
|
27天前
|
分布式计算 大数据 BI
ClickHouse与大数据生态整合:从ETL到BI报表
【10月更文挑战第27天】在这个数据驱动的时代,企业越来越依赖于数据来做出关键决策。而高效的数据处理和分析能力则是支撑这一需求的基础。作为一位数据工程师,我有幸参与到一个项目中,该项目旨在利用ClickHouse与Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架的整合,构建一个从数据提取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load)到最终生成商业智能(BI)报表的全流程解决方案。以下是我在这个项目中的经验和思考。
42 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
某A保险公司的 数据图表和数据分析
某A保险公司的 数据图表和数据分析
61 0
某A保险公司的 数据图表和数据分析
|
4月前
|
数据采集 DataWorks 数据挖掘
提升数据分析效率:DataWorks在企业级数据治理中的应用
【8月更文第25天】本文将探讨阿里巴巴云的DataWorks平台如何通过建立统一的数据标准、规范以及实现数据质量监控和元数据管理来提高企业的数据分析效率。我们将通过具体的案例研究和技术实践来展示DataWorks如何简化数据处理流程,减少成本,并加速业务决策。
467 54
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
如何理解数据分析及数据的预处理,分析建模,可视化
如何理解数据分析及数据的预处理,分析建模,可视化
53 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 TensorFlow
🔍揭秘Python数据分析奥秘,TensorFlow助力解锁数据背后的亿万商机
【9月更文挑战第11天】在信息爆炸的时代,数据如沉睡的宝藏,等待发掘。Python以简洁的语法和丰富的库生态成为数据分析的首选,而TensorFlow则为深度学习赋能,助你洞察数据核心,解锁商机。通过Pandas库,我们可以轻松处理结构化数据,进行统计分析和可视化;TensorFlow则能构建复杂的神经网络模型,捕捉非线性关系,提升预测准确性。两者的结合,让你在商业竞争中脱颖而出,把握市场脉搏,释放数据的无限价值。以下是使用Pandas进行简单数据分析的示例:
46 5
|
4月前
|
存储 数据挖掘 数据处理
DataFrame探索之旅:如何一眼洞察数据本质,提升你的数据分析能力?
【8月更文挑战第22天】本文通过电商用户订单数据的案例,展示了如何使用Python的pandas库查看DataFrame信息。首先导入数据并使用`head()`, `columns`, `shape`, `describe()`, 和 `dtypes` 方法来快速概览数据的基本特征。接着,通过对数据进行分组操作计算每位顾客的平均订单金额,以此展示初步数据分析的过程。掌握这些技能对于高效的数据分析至关重要。
42 2
|
4月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 算法
"揭秘数据质量自动化的秘密武器:机器学习模型如何精准捕捉数据中的‘隐形陷阱’,让你的数据分析无懈可击?"
【8月更文挑战第20天】随着大数据成为核心资源,数据质量直接影响机器学习模型的准确性和效果。传统的人工审查方法效率低且易错。本文介绍如何运用机器学习自动化评估数据质量,解决缺失值、异常值等问题,提升模型训练效率和预测准确性。通过Python和scikit-learn示例展示了异常值检测的过程,最后强调在自动化评估的同时结合人工审查的重要性。
99 2

热门文章

最新文章