今天是618活动开启付定金的日子，我的电商朋友前几天就忙的不着地，一直跟我抱怨：真想卸载了excel，用它处理数据，数据量一大就难得不行，加载龟速，说崩就崩，然后就是重头再来，这谁顶得住？

不仅是我电商朋友有这种体会，大家试图用excel进行大数据分析处理的时候就发现，excel是真做不来这事，当excel崩溃的时候问你等不等他的时候你敢不等吗，但是等了也是白等。那既然excel做不来这活，那还有啥好用的大数据分析处理工具吗？

好在微软官方也发现excel的确处理不了大数据，它也推出了大数据分析处理工具——BI工具。我在我朋友跟我推荐了BI工具之后，她说早就听说BI好用，等她忙过这段也换成BI工具。她还跟我提到一款她大数据分析同事最推荐的一款大数据分析工具——FineBI，说这款国内排名第一，我去做了这款工具的功课，发现这款工具还提供个人无限的免费试用，体验了几天之后发现这款BI工具是真的爆好用，我给大家谈谈为啥好用!

首先先跟大家说明下为啥大数据分析处理难：

• 多数据源整合

数据来自多个不同的业务系统，需要对接各种数据源并整合成统一数据仓库

• 数据体量大

积累的数据越来越多，数据体量越来越大，但对数据分析的要求越来越高

• 数据二次加工

获取到源数据后，往往都要再对数据进行清洗、删减、计算等二次加工操作

针对以上的问题，FineBI采取多项技术：

• 列式数据存储

抽取数据的存储是以列为单位的， 同一列数据连续存储，在查询时可以大幅降低I/O，提高查询效率，并且连续存储的列数据，具有更大的压缩单元和数据相似性，可以大幅提高压缩效率。

• 智能位图索引

位图索引即Bitmap索引，是处理大数据时加快过滤速度的一种常见技术，并且可以利用位图索引实现大数据量并发计算，并指数级的提升查询效率，同时FineBI做了压缩处理，使得数据占用空间大大降低。

• 数据本地化计算

为了减少网络传输的消耗，避免不必要的shuffle，利用Spark的调度机制实现数据本地化计算。在知道数据位置的前提下，将任务分配到拥有计算数据的节点上，节省了数据传输的消耗，完成巨量数据计算的秒级呈现。

• 智能缓存

直连模式下会直接和数据库对话，性能会受到数据库的限制，因此引入encache框架做智能缓存，以及针对返回数据之后的操作有多级缓存和智能命中策略，避免重复缓存，从而大幅提升查询性能。

可以看到FineBI基于Spider大数据引擎的直连模式和本地模式，可支撑BI数据分析的各种应用场景。

下次找大数据分析处理工具，别再打开excel了，直接上FineBI，这款大数据分析处理工具功能强大，性能稳定，专业人士都推荐！

商业智能BI产品更多介绍：www.finebi.com

免费下载FineBI 立即体验Demo