近日，BI领域最具权威性的第三方评测报告出炉，国内BI圈又拾一好消息：继2021年再度入围Gartner ABI魔力象限，2022年阿里云Quick BI蝉联入榜。
作为中国唯一连续三年持续入榜的国产BI，阿里云Quick BI到底有何魔力？
本次将带大家深入解析Quick BI的产品和技术能力，以及被Gartner机构认可的亮点。
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BI趋势分析
1、GartnerABI魔力象限变化
Gartner是全球权威的IT研究与顾问咨询公司，一直以来，Gartner的研究与咨询服务一直被认为是客观技术思想领导的权威来源。从2022年Gartner ABI魔力象限报告来看：
领导者：维持3家，Microsoft、Tableau、Qlik继续保持稳定地位；
挑战者：从3家变成2家，MicroStrategy跌到特定领域者象限，Google、Domo有所提升并逼近领导者地位；
远见者：从7家变成9家，竞争愈发激烈，IBM从特定领域这象限提升，Tellius首次上榜；
特定领域者：从7家变成6家，Board、Infor、Information Builders跌出象限，Incorta、Zoho首次上榜，Quick BI位置提升明显；
2、Quick BI：唯一入榜的中国BI产品
继2020、2021两年连续入选Gartner魔力象限，2022年继续蝉联入榜，Quick BI成为该领域唯一入选的国产BI。
Quick BI凭借灵活的公共云部署，私有化独立部署能力、无缝对接各类云上数据库和自建数据库、可视化搭建分析、高效数据处理能力与强大数据计算能力，使得在2022年依然保持领先水平。
QuickBI的产品核心流程分别为：系统管理、数据准备、数据连接、数据建模、数据分析、数据消费。
上图展示了构成Quick BI产品的核心流程，另外Gartner还提及了Quick BI的几大优势：
· 办公协同：Quick BI不仅和钉钉、企微、飞书等办公软件深度集成，同时还和钉钉深度集成-推出钉钉智能报表；
· 业务集成分析驱动决策：Quick BI作为“数据中台“核心组件之一，同时集成到「阿里巴巴的生意参谋」中面向业务提供分析决策的经营链路闭环；
· 数据文化素养培养：Quick BI推出产品体验提升项目、新手培训计划、产品课程、分析模板等项目，能快速帮助用户提升分析经验。
进一步分析QuickBI的技术亮点与突破
下面我们将从Quick BI的亮点和功能完备性角度来介绍产品的突破创新点。
l 亮点：办公协同
移动端和办公协同能力是Quick BI的一大亮点，目前已经提供了钉钉、企业微信、飞书的接入能力，客户只需要将相关配置信息配置到QuickBI，便可以实现与钉钉、企业微信、飞书的账号、登录、订阅、消息推送等业务的打通。
Quick BI支持与主流IM/OA应用进行深成集成。客户可在Quick BI上进行简单的应用信息配置就可以针对不同平台在身份认证、用户管理、消息推送等特性上完成对接。针对客户痛点场景，如登录鉴权、移动端报表访问、报表订阅、监控告警等方面做到了支持，并能够达到在各平台体验一致的效果。
身份认证——支持扫码等快捷登录方式，用户管理支持通讯录同步
消息推送——支持订阅报表和监控告警
Quick BI与钉钉生态深度集成，打造钉钉智能报表，支持企业数据分享、评论、批注等数据协同能力，助力三方企业的 OA 审批、人事等数据的分析推送。
l 亮点：开放集成
Gartner报告指出，可视化之间的差异不再是区分各个ABI产品的差异，更大的差异化来自于对于“集成”的支持。本质上，BI产品并不能独立存在，作为数据链路的最后一公里，企业往往需要将BI系统与自己的系统集成打通，并通过嵌入能力将BI的报表，集成到客户自有的系统中。因此，集成的能力是帮助企业客户实现“turn insight to action ”的关键核心能力。
Quick BI支撑的客户基数越来越大，集成的场景就越来越丰富。在阿里巴巴系统集成，如钉钉智能报表、阿里巴巴生意参谋的集成连接；对外部客户集成诉求，既有为众多独立部署企业客户提供单租户管理，又有像睿本云的生态SaaS化服务集成。因此，需要抽象出通用的开放集成能力，才能往上支撑丰富的客户集成场景，提升产品的商业化能力。
从上图可以看到，能力项上Quick BI主要通过登录认证、嵌入分析、自定义扩展、流程集成、数据服务等几个方面，为客户提供系统集成的能力。这里重点揭秘嵌入分析和自定义扩展两部分技术。
1、 嵌入分析主要提供报表免登的嵌入能力，将Quick BI的仪表板、电子表格、即席分析模块嵌入到客户的应用、门户等系统中。目前可提供页面嵌入和卡片嵌入两种嵌入粒度，安全性上支持阅后失效，且支持自定义的全局参数以实现千人千面。
Ticket报表嵌入方案，可实现链接、访问、看数等多场景一站式安全管控，帮助客户低成本与企业业务系统集成，高效构建自有品牌特色的数据产品。
2、 自定义扩展能力主要是为了解决有开发能力的客户需要对Quick BI的报表能力做定制和扩展的场景，扩展方式包括自定义组件和自定义菜单两种。
前者适用于产品内置的图表无法满足需求，需要导入外部的图表库来做数据分析的场景，比如可以导入echarts的甘特图并自定义图表配置项供组织内的分析师使用；后者适用于需要对某些图表区块的数据模型和分析结果做二次加工的场景，比如可以将分析的结果通过接口同步到客户自己的业务系统做经营决策。
l 亮点：Quick引擎能力
"Quick"是产品始终追求的目标，近几年来Quick BI也一直致力于实现展现快、计算快，为使用者提供顺滑体验为目标。具体来说，在数据报表开发的过程中，大量级数据需要在一定范围的时间内响应，即计算要快；面对报表的查看者，首屏打开和下拉加载的时间需要在一定范围内完成，即展现要快。
Quick BI的计算引擎和渲染引擎以双引擎的方式为企业BI使用全力加速。
1、计算引擎：在直连模式的基础上，新增加速模式、抽取模式、智能缓存模式，用户可按找不同场景的不同需求，通过配置开关进行模式的选择。在数据集开发和数据作品制作的过程中获得加速体验，可以有效提升用户报表的数据查询速度，减少用户的数据库查询压力。
2、渲染引擎：负责取得肉眼可见页面的内容，包括图像、图表等，并进行数据信息整理，及计算网页的显示方式，然后输出并展现。由于BI场景的报表（仪表板、电子表格、门户等）内容相当复杂，渲染引擎的加速可以非常直接的影响Quick BI报表的打开速度，优化用户的报表阅览体验。渲染引擎的加速动作无需进行任何配置，无声地服务整个分析流程。
经过一系列核心能力的升级和特定场景的针对性优化，操作平均FPS（每秒传输帧数）可达55左右，较复杂报表下，首屏加载时间控制在3秒以内（中等简单报表2秒内），结合Quick引擎，还可以支持10亿级数据量的报表3秒内展现。
l 完备：决策分析能力
1、 交互式分析
对于BI这种复杂的分析场景，涉及海量且不断更新的数据，其中包含的信息也在不断变化。一张简单的静态报表往往不能将数据中的信息完整呈现出来，需要我们对数据进行探索性地分析，才能挖掘出其中的信息，这时候就需要使用交互式报表。常见的交互式报表中包含的分析类型有：筛选、联动、下钻/上卷、跳转等。Quick BI不仅对这些常用的交互式分析方法提供了强力支持，更在近几年的版本迭代中逐步开放了只看/排除、圈选标注的功能。通过只看/排除操作，可以快速地对图表数据进行过滤，聚焦到关键内容，而无需对图表进行任何额外的配置。
2、决策分析组件
分析师通常在宏观指标的分析过程中，需要看到不同时间粒度的的数据，并对单个指标进一步的分析，如看指标的对比数据，看指标的均值、去节假日、均一化等。这时候Quick BI的决策分析组件、趋势分析表格就可以大展身手了。趋势分析表格可以看到指标在年度、季度、月度、周、日以及自定义时间范围等不同时间粒度上的数据，快捷切换指标的均值、累计值以及环比、年同比等不同的对比值，并可以借助线图的能力对指标进一步分析，在线图上展示均值线、归一化线、不同的对比周期线等等。
3、即席分析
为了进一步加强决策分析能力，Quick BI专门提供了即席分析模块方便分析师快速搭出表格，进行数据分析。在即席分析中，分析师只要按照思路拖入字段，即可生成不同类型的表格，通过添加不同的分面，实现数据的多维度分析。
l 完备：企业安全
1、权限管控
在企业级大客的业务场景中，权限是企业安全最重要的保证，今年Quick BI对权限部分做了整体的升级，从权限范围、权限类型、权限受体、权限对象等方面做到不同层级不同粒度的精细化权限管控。
权限的整体范围主要包括三大部分：功能级别权限、资源级别权限、数据级别权限。
基于Quick BI系统内组织和工作空间的划分，功能级别权限主要控制组织级别的功能，包括用户管理、标签管理、系统配置、资源包管理、类目管理等功能。资源级别权限主要管控工作空间内的各类作品，包括数据源、数据集、仪表板、数据门户等内容，权限类型包括编辑权限、使用权限、导出数据及查看报表权限。而数据级别权限主要管控的是同一张报表如何让不同用户看到不同的数据，精细作用在行或列上。
权限的管理主要通过集中授权以及审批流实现。集中授权提供了人到资源、资源到人的双向视角，方便管理者能随时掌控整个组织下所有人的权限。审批流则提供权限的申请与审批能力，让用户能够自发申请获得权限。此外权限管理者可以通过设置一些系统级别或者空间级别的权限达到全局控制效果。
l 完备：智能化探索
在Gartner对ABI领域魔力象限的评选标准中，智能化是非常重要的一环。过去几年，QuickBI在智能化道路上做了很多探索，当用户完成基本的数据源、数据集、仪表板与报表等功能配置后，智能化体系能够降低用户进行洞察发现的成本，助力用户作出商业决策。例如：
智能小Q使用自然语言处理（NLP）技术，自动识别用户输入的问题，通过机器学习算法分析出用户的查询意图，智能地以最适合的数据可视化方式返回数据，并且能够推荐相关问题。
智能监控通过BI系统将图标中的时序指标定时获取并存放到时序数据库，定时通过规则及智能算法监控异常指标，通过预设的邮件、短信、钉钉等渠道通知，让分析师可以在数据发生异常波动时能及时被告知并处理，避免更多损失或者抓住机遇。
波动分析可以针对指定数据分析其在时间序列上的波动情况，并定位波动原因，从而大大提高分析效率。
今年，Quick BI在建模智能化上做了不少探索。众所周知，任何BI产品都需要连接数据源、构建数据集。用户所关系的数据对象，可能是由数据库中多张表之间的关系连接起来的，因此用户需要选择多张数据表（物理表或者自定义SQL），明确表与表之间的关联字段，选择连接方式来构建关联模型。因此，通过智能建模，我们希望在操作1时能自动的识别出应该具有关联关系的字段，推荐给用户；在操作2时，用户只需要批量选择多张表，自动构建出关联模型。
展望
虽然商业智能软件领域竞争激烈，且有大量巨头厂商存在，但国内仍然有巨大的发展潜力。放眼全球，数据和分析领导者正在循序渐进地将重点从工具和技术转移到作为业务能力的决策上。
Quick BI依托于阿里云数据中台，在不断打磨自身产品能力的同时，积极与云上产品、以及生产力软件钉钉深度联动，使数据分析能力普惠到各个垂直领域的消费者，将业务决策能力发挥到最大。这与领导者象限的PowerBI等产品的战略具有一致性，我们相信，Quick BI在提升客户价值和应对不断增长的影响力需求方面，能走的更远。
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