数据分析能力获认可,Quick BI通过中国信通院测评

本文涉及的产品
智能数据建设与治理Dataphin,200数据处理单元
简介: 数据分析能力获认可,Quick BI通过中国信通院测评

Quick BI隶属于专注企业数智服务的DAAS公司——瓴羊,致力于为企业提供数据分析和决策支持的解决方案。近日,Quick BI在中国信息通信研究院(信通院)的“可信大数据”商务智能分析(BI)工具基础能力评测中获得了高度评价。


在此之前,Quick BI还获得了市场上最具权威的认证,连续三年进入Gartner ABI领域的魔力象限,是唯一获此殊荣的中国产品,以此成为行业内备受关注的公司之一。


信通院作为国家信息化领域的权威机构,一直致力于推动信息化技术的发展和应用,开展了一系列的技术评测和认证工作。此次对Quick BI的评测针对包括数据采集处理,数据分析,高可用性,报告输出,集成能力,安全能力等多个方面展开,Quick BI通过了所有必测与选测共25项。此次评测的结果更加验证了Quick BI在数据分析和决策支持领域的实力和技术水平。此外,这也为广大企业和用户提供了一份可靠的参考,可以更好地选择符合自身需求的商业智能产品。

       

过去一年,Quick BI持续推出了全新的数据大屏与轻量ETL,并升级了电子表格和数据填报的能力。以客户所需的应用场景为自身不断发展的风向标,用夯实的能力为客户提供无处不在的应对方案。

     

01 自助分析助力店铺经营, 1分钟展现分析结果


厨房里的阿芬天猫旗舰店的成功转型,让品牌更加意识到数据对于商品乃至整个店铺运营的重要性。 Quick BI“自助分析”功能嵌入生意参谋,为电商行业的店铺运营人员提供了可视化的便捷操作界面,可以同步查看包括店铺流量、商品流量、跳失率等在内的100多个数据指标,并可即时调用,形成满足自身需求的数据报表。      


02 数据的开放集成与安全分享,两者可兼得 


目前已有超过五十万家的商户选择使用二维火的服务,Quick BI通过提供上百个丰富场景的API,实现二维火对商户权限的自动化管理,包括开通登陆权限,实现人员账号信息增、删、改的动态同步。
Quick BI在生成嵌入链接的过程中引入了一系列安全加密、鉴权、安全认证方案,让开发者可以更加个性化、更加灵活的进行系统管控,防止数据的泄漏和篡改,保障了数据分享的安全性。
 

03 除了收集问卷,表单提报还能结合AI重塑模型 


鞋品的价格在其全生命周期中会历经次数调整,而调价的原因会受到很多因素的影响。通过Quick BI的数据填报功能输入影响价格的变量数据,比如温度、天气、上架时长、节假日等等,这些数据被直接存储于数据库,结合业务数据一同在大东自建的智能算法模型中计算出调价模型,完成价格审批流程后生成调价建议。灵活的数据增添和修改实现从数据调整到智能计算再到分析的闭环。


04 无需现场巡查,监控告警能力为设备质量把关 


以往针对挖掘机大臂的开裂巡检,更多的是靠经验,或者发生实际故障时,再做大臂更换。


为了避免重大故障导致设备停机,并降低品质损失费用,现代斗山集团上线数据中台后通过机型、工况等维度,结合业务规则逻辑,计算大臂开裂风险等级,再通过Quick BI监控告警能力进行预警,清晰地反映出不同区域的风险设备,指导品质人员预防性维修维护的方向。
经过多年的发展,Quick BI已经沉淀下成熟的产品矩阵,可以用“3端4表4擎、3+NPlus”来加强理解。    

3端:PC端、移动端、大屏端,实现全工作场景的数据呈现

4表:仪表板、电子表格、交互分析表、数据填报表,满足不同形态数据的可视化分析

4擎:Quick ETL引擎、Quick加速引擎、Quick 分析引擎、Quick渲染引擎,轻松实现数据准备和毫秒级查询,打造高效分析和可视化之美

3+N Plus:钉钉、微信、飞书,再加上开放平台,提供强大的开放集成能力与企业系统打通


除了产品自身的硬实力,Quick BI也十分关注如何提升“人”的分析软技能。Quick BI推出以行业模板、新手培训、产品课程等形式涵盖从产品使用到分析技巧再到应用实践的全链路内容。同时提供个人分析师能力认证,该认证在一定领域内获得企业的受聘认可。Quick BI提供的从产品使用到分析能力认证的一站式技能培养,是分析能力的“普惠”实践,让 “人人都是分析师”不再是口号。

Quick BI 凭借灵活的公共云和私有化部署能力,无缝对接各类云上数据库和自建数据库,强大的数据计算处理能力,丰富的可视化和智能数据分析能力,企业级安全管控和协同办公能力,以及联动DAAS体系结构在企业数字化升级中的应用优势,被分析师持续关注和看好。         在未来,Quick BI将继续致力于技术创新和产品优化,为用户提供更加优质、高效的数据分析和决策支持服务。

相关实践学习
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课程简介 1)学习搭建一个数据仓库的过程,理解数据在整个数仓架构的从采集、存储、计算、输出、展示的整个业务流程。 2)整个数仓体系完全搭建在阿里云架构上,理解并学会运用各个服务组件,了解各个组件之间如何配合联动。 3 )前置知识要求:熟练掌握 SQL 语法熟悉 Linux 命令,对 Hadoop 大数据体系有一定的了解   课程大纲 第一章 了解数据仓库概念 初步了解数据仓库是干什么的 第二章 按照企业开发的标准去搭建一个数据仓库 数据仓库的需求是什么 架构 怎么选型怎么购买服务器 第三章 数据生成模块 用户形成数据的一个准备 按照企业的标准,准备了十一张用户行为表 方便使用 第四章 采集模块的搭建 购买阿里云服务器 安装 JDK 安装 Flume 第五章 用户行为数据仓库 严格按照企业的标准开发 第六章 搭建业务数仓理论基础和对表的分类同步 第七章 业务数仓的搭建  业务行为数仓效果图  
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