之前老板给了我一个任务，让我赶紧学习一下大数据分析，说有用。吓得我赶紧看了一下日历，这离下个季度就只有半个月了，而且我还没有数据分析基础，该怎么在半个月内学会大数据分析呢？

从业10多年的大佬告诉了我经验之谈。经过多方了解，我发现了自助式BI工具！

相比于传统大数据分析工具，用自助式BI工具做大数据分析更加全面，易于上手。

而且bi工具还可以可以进行多层次多深度的大数据分析，实现对大数据的数据挖掘。今天就来把我之前学习到的，如何用bi工具进行大数据分析分享给大家！

一、BI VS 大数据分析

要想了解如何用bi工具进行大数据分析，需要先了解几个概念：传统BI、自助式BI、数据分析和大数据分析。

1、传统BI VS 自助式BI

BI即商业智能，是一整套完整的商业智能解决方案。

传统BI指企业内部大而全的统一报表或分析平台，重在于数据平台搭建，提供报表服务，面向it开发人员，专业性较强。

自助式BI面向的是不具备IT背景的业务分析人员，使用更加灵活，操作更加方便。一定程度上减轻了IT部门的负担。

2、数据分析 VS 大数据分析

区别于传统数据分析，大数据分析是数据分析的一种，是以新技术（相当于当前主流技术来说）处理数据的数据分析。

数据分析和大数据分析，原始数据量大小不同，导致处理方式的不同。

大数据分析主要是利用各种类型的全量数据（不是抽样数据），设计统计方案，得到兼具细致和置信的统计结论。

大数据分析产出的不仅是一份分析效果测评，后续基于此来升级产品。

3、BI和大数据分析的区别和联系

从术语上讲，大数据分析主要是指各种应用，包括商业智能(BI)、报表和联机分析处理(OLAP)到各种形式的高级分析。

BI包括数据仓库、报表查询、数据分析、数据挖掘、数据可视化等。

所以，大数据分析与BI并不是完全等同的关系，而是有交叉关系的两个领域。大数据分析是BI的一个重要组成部分，BI是大数据分析的一个典型应用。

二、BI是如何进行大数据分析的

传统数据分析分析一般都只有一个分析角度，当需要分析不同角度数据时需要重新制作一张报表。

而应用BI工具，可以实现对大数据的多角度分析，也可以极大的减少数据分析的步骤。

应用BI工具进行数据分析，分为以下几个步骤：

• 首先就是数据收集。现在的BI系统都可以连接多种数据源、对接到不同的数据平台。
• 第二步就是建立自助数据集，也就是对IT整理过的数据进行进一步的筛选和运用。

• 接下来需要构建数据分析模型，就可以对大数据进行多角度分析了。
• 当然，如果需要的话还可以将数据做成可视化效果，建造数据驾驶舱，实现大数据的可视化探索。

三、如何选BI大数据分析工具？

用于大数据分析的BI工具需要有以下几个特征：

• 完善的数据管理策略
• 自助式数据准备
• 高性能计算引擎，使数据秒级呈现
• 良好的可视化效果
• 良好的企业权限管控能力

最近我发现了FineBI，不仅有着丰富的数据源连接，而且还非常好上手，对于我这种没有大数据分析基础的小白非常友好！

1、丰富的数据源连接

什么oracle、mysql、大数据平台，是不是很愁不能一起分析？FineBI可以将不同类型的数据放在一起分析。

2、自己处理数据

这一点我写的比较简单，意思就是不需要进行什么VBA、函数之类的操作，功能都是现成的，可以直接处理好数据。

3、拥有Spider高性能计算引擎

BI工具最重要的就是实时性和稳定性，这时候性能就很重要了。

Spider听起来很像爬虫，也像蜘蛛侠，还像跑车，都说明了又快又全。

抽取数据与实时数据可互相切换，本地模式可根据数据量情况扩展为分布式模式，使用与理解上都更加简单了。

4、图表类型

大数据分析，能让老板看的肯定都是好看的图表，他没有时间去关注你怎么做的，拿什么做的。

老板和领导只知道，你如何靠着图表的布局，讲清楚数据的增长和下降，我如何对业务做出战略指导。

5、支持对报表的统一管理、集中管理和分类维护

经过了半个月的BI工具学习，我成功完成了老板给我布置的学习大数据分析任务，并且及时的将大数据分析用在了下个季度的工作上，老板对我大加赞赏。一想到晋升有望，我做梦都要笑醒了。

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