資料視覺化工具很多，很多分析師喜歡R語言或matplotlib，而數據君則覺得BI做分析高效而不拖沓，做資料視覺化也十分酷炫。
01 什麼是BI？
BI全稱商業智慧（Business Intelligence），在傳統企業中，它是一套完整的解決方案。將企業的資料有效整合，快速製作出報表以作出決策。涉及資料倉庫，ETL，OLAP，許可權控制等模組。
平時我們提到BI更多是指代BI工具，因為分析師剛入門時幾乎都要做報表，而做報表以前大家用Excel，現在企業更多用到的是BI工具。
在學習資料分析的初級階段，為了培養分析思維，快速瞭解資料分析。我通常會推薦大家用BI上手分析。因為BI上手簡單，避免了大部分人因為工具的羈絆而讓資料分析之路止步不前。R和Python這類高階工具，可以邊分析邊學習。
關於BI，最為人津津樂道的就屬Tableau和PoerBI，百度上搜他們的介紹一搜一大把，這兩款工具的表現也確實不錯。但是本文想分享另一個BI工具，FineBI，一個被雪藏的利器。
我的老粉絲都知道，我很喜歡用BI做分析，因為我的現公司和前東家都上了帆軟的BI，我本人也是公司裡BI推廣的負責人。當然客觀原因確實是因為BI好用，想在企業裡把資料思維推行到每個人身上，BI是一個利器。畢竟我們資料部門也希望業務能自己解決一些基礎的分析和資料需求，我們也好脫身投到更有價值的資料建設的工作裡去。
接下我會重點聊聊FineBI的主要功能、特點和同類工具的對比、以及基本使用方法。
閱讀目錄
- 前言
- FineBI的主要功能&特點
- FineBI VS 其他同類產品
- FineBI的分析思想
- 獲取方法&學習資料
- 小結
02 FineBI的主要功能和特點
顧名思義，FineBI和大家熟知的tableau一樣，是一款BI商業智慧工具，能簡單快速的生成各種酷炫的視覺化資料報表，做有目的性的資料分析。
所以，它主要完成下面幾個工作：
資料的準備→ 資料的編輯→ 資料的分析和視覺化→ 報表製作與釋出
BI工具那麼多，為何我要重點推薦這款BI工具呢？
Tableau和PowerBI的好自不用我多說，優秀的國外產品。但提到國內的BI，表現最出色的也就是FineBI了，它能夠足以應對基本的資料分析，也不虛於那兩者。
FineBI具備下面幾大特點：
1、打通各類資料來源
FineBI能夠從各種資料來源中抓取資料進行分析，除了支援大家常用的Oracle、SQLServer、MySQL等資料庫，還支援SAP BW、HANA、Essbase等多維資料庫。
大資料前端分析，FineBI可對接Hadoop、Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb等大資料平臺。在對接方面有自己的分散式連線方案。
還支援匯入Excel資料，支援從R語言指令碼匯入資料。所以基本能對接各類資料來源，打通並整合。
2、 操作簡單(無需程式設計)
筆者給自己的定位是一枚資料科學家，因此不會也不能將過多精力放在視覺化工作上。而FineBI採用的拖拽資料欄位，自動出圖的操作方式，將我從視覺化的泥潭中解放出來，把更多精力投放到資料管理，演算法研究和業務溝通上。下圖展示了FineBI清爽商務的工作介面和簡單的作圖過程。
易用性還體現在資料處理方面。
要知道一份資料拿到在分析是還是要做很多公式計算、過濾篩選處理的。但商業的BI工具中都內建了各種計算公式、過濾元件，處理資料完全不需要SQL，不需要程式碼。
3、視覺化顏值高
一些儀表盤（出自官方）
下面這個圖不到半個小時就能做好，要知道同樣的工作使用R語言的ggplot2至少要2小時(含除錯)，使用Python的matplotlib就更久了。
4、資料許可權管控
FineBI的資料許可權管控，可以說是很專業了，這也是開源和商業不能比的。
我是FineReport的深度使用者，FineReport是報表應用工具，應用面更廣，資料安全性要求也更高，FineBI差不多是沿用了其兄弟產品的一套許可權管理方案。可以對不同部門/崗位/角色的人員，進行資料來源/業務包/資料表/分析報表的許可權管控。簡單來講，你可以讓不同人看到僅有自己許可權下的報表和資料。
5、其他的小功能
FineBI還有一些很巧妙的功能，比如資料預警、資料解釋等。以資料預警為例，以往資料出現問題是需要自行檢視報表發現的，但使用FineBI就可以對重點指標設定預警，一旦資料有問題就會自動推送給責任人，極大程度解放我們頻繁查閱報表的精力。且這種自動化提醒很及時，完全不像自行檢視報表那麼滯後，方便我們推動業務問題從發現到解決閉環。
嗯，暫時就說這幾點，再說有打廣告嫌疑了……
03 FineBI VS 其他同類產品
1、FineBI VS Excel
兩者是不太一樣的產品，Excel更全面更加註重資料處理，而FineBI比較精簡更注重報表及視覺化，FineBI更像是資料透視表+少量VBA。不過兩者結合用相得益彰。
2、FineBI VS R語言ggplot2
ggplot2其實是R語言的視覺化包，因此對於熟悉R語言的人來說，使用ggplot2會非常得心應手。同時由於ggplot2是由程式語言R驅動，因此它在定製化方面肯定做得比FineBI要好。但是要寫一定量程式碼，這個不是每個人都擅長，畢竟如果是簡單的分析，大可不必入R的門。
3、FineBI VS Echarts等開源圖表
Echarts一般是給前端程式設計師用的，需要程式語言JS驅動，不推薦沒有程式設計基礎的分析師使用，雖然Echarts視覺化更豐富。
4、FineBI VS 其他商用BI工具(如Tableau、PowerBI等)
功能方面都沒有太大差異，就是你多一個，我少一個的區別。對大部分人來說日常的資料分析足夠了。
使用感都有所不同，FineBI有個建立業務包環節，對資料做業務/場景區分。PowerBI屬於元件拖拽式風；Tableau在分析時和FineBI差不多，探索式分析，調整視覺化樣式。
實際企業級商用有差異，因為要考慮得更多。企業級應用出產品使用上還要更多關注平臺對接，架構方案，資料抽取方式還有效能，包括之前提的許可權管控等，FineBI和Tableau更有商用基因，具體要看自己的實際需求和使用環境。
不過我還得是吐槽一句，國外產品的本地化使用者體驗做的太差了，使用時遇到稍微複雜一些的問題官方都求助無門，這點我們國內產品做的非常好，什麼幫助檔案、社群、客服都給你整的明明白白的。
綜上所述，以上的工具都沒有單純的優劣之分，具體問題具體分析，什麼需求用什麼工具。不過，如果你想快速地做美觀的視覺化報表，那FineBI值得一學。
04 FineBI的資料分析思想
用FineBI做資料分析，總體的思路是這樣的，和Tableau差不多：
- 先連線資料庫，匯入資料來源。支援的資料來源型別前文已說過。
- 然後初步處理資料，選擇要分析的欄位，分組彙總、新增列、合併表、行列轉換等等。
- 接著進行資料分析。如果沒目的，可以先根據自己的假設拖拽資料欄位，看看資料是什麼趨勢是否有規律，漸漸摸清楚思路，所謂探索性分析。如果有目的，直接視覺化就行。
- 最後形成視覺化分析報告，匯出或分享。
之前我也分享了很多用FineBI完成的案例，感興趣的可以仔細看一下。
05 小結
有些人可能會對商業軟體帶有一種排斥觀念，個人覺得完全沒要。商業軟體固然需要花錢，但劣質的開源軟體更可能浪費大家的寶貴時間。
當然也沒有完美的、可以解決所有場景問題的工具，工具的使用是為了提高分析效率，能實現分析目的的工具很多，具體還是要看自己更習慣用哪個、公司統一要求使用的哪個。
顯然我們應該將精力更多的投放到資料和演算法本身以及具體業務上，工具只不過是工具罷了。
免費的FineBI工具demo已經為大家準備好了，點選連結即可體驗。
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