DataHunter怎么樣？與傳統(tǒng)BI相比DataHunter有哪些優(yōu)勢？

    DataHunter是一款完全免費、在線的數(shù)據(jù)可視化分析工具，DataHunter基于探索式分析，支持智能推薦的圖形、圖表協(xié)同過濾、全維數(shù)據(jù)鉆取，無需IT人員協(xié)助，業(yè)務人員只需通過拖拽式操作就能完成數(shù)據(jù)可視化分析工作。在國外Tableau、Qlik等自助式BI工具已經獲得了眾多企業(yè)的認可，而在國內，也有像DataHunter這樣的輕量級自助式BI服務商涌現(xiàn)。那么，在數(shù)據(jù)分析層面，DataHunter到底有什么優(yōu)勢呢？下面就讓小編為大家介紹一下DataHunter怎么樣？與傳統(tǒng)BI相比DataHunter有哪些優(yōu)勢？

Qlik Sense

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Tableau Online

3.5

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DataHunter怎么樣？

數(shù)據(jù)建模

    通常，使用傳統(tǒng)BI進行數(shù)據(jù)分析，IT人員需要先根據(jù)分析需求進行數(shù)據(jù)建模，這其中涉及到很多復雜流程，包括確認客戶需求、匯總數(shù)據(jù)、對數(shù)據(jù)進行ETL處理、定義數(shù)據(jù)間的關聯(lián)模型等，之后業(yè)務人員會根據(jù)輸出的數(shù)據(jù)報表進行查看。

    這種方式帶來的直接問題就是，一旦客戶的分析需求發(fā)生變化，那么業(yè)務或分析人員無法自行修改數(shù)據(jù)報表，只能依靠IT部門。此時，IT人員需要重新建模或修改已有的分析模型，再進行報表輸出。毫無疑問，這種方式效率低下，而且耗時很久。

    另外，靜態(tài)的數(shù)據(jù)報表也讓業(yè)務人員無法進行有效的數(shù)據(jù)分析。因為所有的維度和度量都是已經預設好的，輸出的可視化圖表也是固定且無法修改的，例如，想要對已經設定好求和的數(shù)值進行求平均值，那需要重新進行建模。

    使用自助式BI產品進行數(shù)據(jù)分析，則無需進行復雜的數(shù)據(jù)建模。通過DataHunter自主研發(fā)的輕量級BI產品，數(shù)據(jù)建模過程相當簡單。業(yè)務人員只需要將長傳后的數(shù)據(jù)表進行拖動關聯(lián)，就可以完成建模過程。并且，DataHunter支持實時調整數(shù)據(jù)表中維度和度量的計算方式，極大增強了數(shù)據(jù)分析的靈活性。此外，DataHunter也支持對上傳后的數(shù)據(jù)進行一系列的操作和編輯，包括自由更改表格文件名稱、表格分組、字段類型等。

實時交互分析

    由于傳統(tǒng)BI基本以提供報表服務為主，雖然功能比較全面，但受限于產品技術架構和復雜且固定的分析流程，一方面，傳統(tǒng)BI無法實現(xiàn)實時的數(shù)據(jù)采集、處理和分析，另一方面，業(yè)務人員也無法隨時調整數(shù)據(jù)報表，更多則是以固定時間為周期輸出監(jiān)控類或固定格式報表。

    DataHunter在研發(fā)之初，就考慮到大數(shù)據(jù)時代下用戶對于實時分析的強烈需求。基于自主研發(fā)的DH Data Connector Framework（數(shù)據(jù)連接器框架），DataHunter支持用戶實時對接企業(yè)內的各種業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)，并通過內存分析引擎進行實時的處理和分析。

DataHunter

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探索式分析

    傳統(tǒng)BI產品基本是采用驗證式分析模式，其是一種自上而下的模式。即企業(yè)決策者設定好業(yè)務指標，提出分析需求，分析人員再根據(jù)相關需求進行報表定制。這種模式必須先有想法，之后再通過業(yè)務數(shù)據(jù)進行驗證。所以驗證式分析對數(shù)據(jù)質量要求很高，如果數(shù)據(jù)本身出現(xiàn)問題，那么即便通過科學的數(shù)據(jù)建模進行分析，結果也肯定是錯誤的。

    相比于驗證式分析，探索式分析對數(shù)據(jù)質量要求相對較低，同時也不需要復雜的數(shù)據(jù)建模，這也是Data Analytics的核心理念。探索式分析的意義在于，它允許分析人員或決策者在不清楚數(shù)據(jù)規(guī)律、不知道如何進行數(shù)據(jù)建模的情況下，通過數(shù)據(jù)本身所呈現(xiàn)出的可視化圖表進行查看和分析。

    目前，基于探索式分析的數(shù)據(jù)可視化產品并不多見，國外產品包括Tableau、Qlik、Power BI等，而國內最具代表性的則是DataHunter自主研發(fā)的自助式BI產品。基于探索式分析，DataHunter支持智能推薦圖形、圖表協(xié)同過濾、全維度數(shù)據(jù)鉆取，可以幫助用戶快速定位并發(fā)現(xiàn)問題。

操作簡單

    傳統(tǒng)BI的設計理念在于幫助企業(yè)構建大而全的報表平臺，功能雖多但非常復雜。一方面，傳統(tǒng)BI需要進行手動建模，操作復雜且學習難度極大；另一方面，在整個數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)中，也需要大量的代碼指令，這是業(yè)務人員無法完成的。

    相比于傳統(tǒng)BI，自助式BI產品更加輕量級，由于產品本身主要面向業(yè)務人員使用，所以自助式BI更加簡單易用，使用門檻也非常低，即便沒有任何操作經驗的小白用戶，也能輕松上手。

    以DataHunter產品為例，不管是數(shù)據(jù)處理還是分析過程，全程通過拖拽操作即可完成。同時，從教學視頻到幫助文檔，DataHunter為用戶提供了完善的學習資料，用戶通過學習，幾分鐘就可以完成從數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)關聯(lián)、可視化分析、建立業(yè)務看板所有流程。

結語：

    因此，在大數(shù)據(jù)時代，面對海量的商業(yè)數(shù)據(jù)，企業(yè)應該盡早放棄傳統(tǒng)的BI數(shù)據(jù)分析模式，而采用以數(shù)據(jù)驅動的輕量級、自助式BI產品。唯有徹底解放IT部門，把數(shù)據(jù)分析能力歸還給業(yè)務人員，才能真正釋放出數(shù)據(jù)的價值，洞察業(yè)務的未來。以上就是小編為大家介紹的DataHunter怎么樣？與傳統(tǒng)BI相比DataHunter有哪些優(yōu)勢？的有關內容，希望能有所幫助。