自助式|选择自助式BI平台的六大标准选择|数据转换|六大|eagle|标准

自助式BI平台面向的是不具备IT背景的业务分析人员，与传统BI相比更灵活且易于使用，而且一定程度上摆脱对IT部门的大幅度依赖，代表性的自助BI工具厂商如Tableau、思迈特的Smartbi Eagle等。不同于以往“IT主导的报表模式”，转而向“业务主导的自助分析模式”发展。
因为如果一旦传统的BI系统安装并运行，管理人员就必须等待每周或每月的业务线报告，这意味着决策通常需要一个月，再加上另一个月的实施。添加报告需要一个严重积压IT的请求，并且可能需要数周或数月才能完成设计和编码。所以自助式BI工具要怎么选呢？选择自助BI平台的标准主要看这几个点：
1. 数据源
您需要确保BI平台可以读取所有数据源。其次，你要知道这个平台是否具有处理之前，将数据导入到自己的商店，或者如果它能够处理的飞行数据的查询。
2. 数据转换
收集数据时，数据都有很多相关性。字段可能在一行中丢失，或者可能包含无意义的值。一行中的多个字段可能具有相互不一致的值。文本字段可能包含拼写错误，拼写变体或术语变体，使其无法自动分组。
这些和其他问题意味着您应该在某些数据上试用BI系统。像Smartbi，在查看和绘制数据时构建提取/转换/加载链。看看它有多容易或多么困难。将其与其他BI系统进行比较。不要低估清理数据进行分析所需的时间，它可以轻松占总分析时间的80％。

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3. 分析力量
您需要以多种方式分析清理过的数据。在最简单的层面上，您将以各种格式绘制数据，并对历史数据和趋势执行直接的统计分析。除此之外，您还需要深入了解数据以了解特定功能，并构建模型以测试您对原因的看法。
支持分析是另一个特色战争。是的，您绝对应该能够在BI平台中执行简单的统计，至少包括回归模型。更进一步的可能是与用户的阻抗不匹配。
例如，为探索性BI分析选项添加机器学习和深度学习支持可能是管理者和业务分析师的桥梁。数据科学家是另一个故事，但他们通常拥有专门的专用工作空间来创建ML模型和深度神经网络，使用的工作流通常需要比典型的BI用户拥有的更多的统计知识和编程技能。
Smartbi现在是使用内存数据库和并行性来加速查询。这点对于BI系统来说是重要的选型参考。您通常需要在分析期间修改或增加数据转换，此类修订有时可以将导入过程从ETL（提取，转换和加载）管道更改为ELT（提取，加载和转换）。某些供应商仅支持ETL或ELT中的一个，但大多数使用ETL的BI系统都在分析步骤中提供了额外的转换。
4. 易于学习和使用
尽管针对经理和业务分析师，自助式BI平台很复杂，并且有很多可移动的部分。在我尝试过的BI平台中，用户体验和学习材料的质量差异很大。尝试让您的评估中涉及不同技能水平的几个潜在用户，以了解他们的反应。另外一定要测试文档本身。最好的文档搜索，索引和组织与最差的文档之间存在巨大差异。我有时会被迫要求销售工程师在重大但失败的个人努力之后为我找到一个教程。
看到有意义的图表后，您经常需要放大特定功能，调整显示并添加注释。BI系统在这方面差异很大，所以值得做这个练习。
5. 协作选项
您可以共享的具体内容因系统而异，以及您是要与完全许可的用户，只读注册用户还是未注册的用户共享。在某些情况下，只读用户可以从您提供的图表中对数据进行排序和筛选; 在其他情况下，他们只能看到根据您的分析制作的幻灯片。这种区别通常会对您是否能够为整个公司或仅选定的受众提供BI产品以及当然的定价产生很大影响。
6. 成本和收益
按成本计算，我并不仅仅指供应商的年费，还包括存储数据，在本地或云端托管平台以及培训员工的成本。好处包括减少劳动力和时间来做出决策，做出更好的决策，最终提高利润和增长。
【 自助式|选择自助式BI平台的六大标准】目前的自助式BI工具，已经可以将数据分析工作能很好地落地到业务分析员手中，一方面能更快速地响应业务的需求，另一方面业务与数据的快速结合能提高决策效率。Smartbi提供了自助分析平台，可视化的操作建立数据关联模型，并且提供 ETL 工具加工数据成独立的数据模型，提供了全方位的数据分析功能。现在对于很多企业来说，使用Smartbi Eagle，可以帮助企业实现相互部门之间的协作，帮助企业看到问题所在以及分析产生的原因。