思迈特软件顺应全球BI发展趋势：拥有增强数据分析的BI软件

发布时间：2021-03-23      游览量：2186

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伴随着大数据技术应用的普及与推广，基于大数据规模下的数据分析逐渐成为了软件及产品的发力方向。

如何展开行之有效的数据分析呢？

数据分析方法是理论而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。出于数据量的激增以及对数据分析结果的指导性要求不断提高，增强分析的概念被引入。

增强分析是什么？

用户最熟悉的数据分析，就是各种报表。业务部门提需求，由IT技术人员实现。然而报表不是分析只是一种展现。由技术人员提供的报表可以满足数据分析的需要吗？很多时候分析的结果差强人意。而怎么样改善数据分析的效果？这就是“增强分析”要解决的问题。

据了解，增强分析主要有两种应用场景：

第一是为专业的数据分析师或者数据科学家来准备，支持他们通过数据建模来完善数据分析能力；

第二种是针对普通的用户，增强分析可以支持他们访问有效数据，并对理论和假设情况展开测试与验证，从而为分析计划带来更多自动化动能以及创新洞察力。

增强分析可以应用在所有对数据分析有需求的现代企业和政府中。在零售店内，通过BI与人工智能技术的结合，商户可以自动的分析客流量、库存量、不同商品的销量等数据，并通过自动洞察设置相应的警戒线，如果其判断热销商品将会很快触及低库存的警戒线，就会提醒补充库存或是调整销售策略。

值得注意的是，增强后的分析补充而不是替代现有的企业BI，自助BI和数据科学平台。增强的分析也可以嵌入到业务应用程序中，以改进决策过程。

 了解了上面的情况那么增强分析的“增强”首先是基于“业务”层面的即由被动的技术人员提供报表，转变为在增强分析技术的支持下，由业务人员主动的分析数据。这里可能存在一个疑问：“业务人员具备进行数据分析的技术能力吗？”。这个问题应该这样理解：业务人员具备数据分析的“业务实力”而技术实力需要通过借助（机器学习）ML、（人工智能）AI功能来完成。

上面的解决方案意味着需要这样的一款软件：

Smartbi V9 的增强分析

思迈特软件作为一直深耕国内BI市场的企业，致力于将最先进的业界理念落实到产品中。在19年发布的Smartbi V9中，已经具备了gartner定义的在增强数据分析、自动化高级处理、自然语言查询方面的基本功能，分别对应到ETL、机器学习、语音助手这些模块中。因此，我们的客户是可以通过V9 进行增强分析的实践。

 

1、ETL

Smartbi ETL能够与BI无缝连接，允许将数据准备的结果，以数据表方式直接提供给BI使用。更值得注意的是，Smartbi ETL功能采用分布式计算架构，同时单节点情况下支持多线程，这极大地提高了数据处理的性能，亿级的数据量处理时间可以达到分钟级。自助ETL具备以下四个特点：

一体化：集成在Smartbi中，无需独立部署就可以使用。

可视化：完全界面化直接操作，业务人员都能参与。

高性能：分布式计性能强悍，采用业界先进架构，能够处理海量数量，最大规模可以达到PB级，数据量处理的性能是同类型传统工具的10倍。

强功能：大量组件兼顾一般数据处理，与高级数据处理。

 

2、机器学习

思迈特机器学习平台Smartbi Mining提供一站式的数据挖掘服务，涵盖数据预处理、机器学习算法应用、模型训练、评估、部署、服务发布全生命周期。它汇集50+种数据挖掘算法组件，能灵活建立业务模型流程，包含基本的数据特征处理、分类、聚类、关联、回归、深度学习算法，以及支持Java和Python算法扩展。

 

3、语音助手

语音助手小麦基于人工智能技术，它使用户可通过对系统发出语音指令，解放双手完成打开报表、切换参数、探索分析等等，进一步提升了数据分析的智能性和易用性，降低了数据分析的使用门槛。

 

 

展望未来，思迈特软件将持续跟进全球BI发展趋势，致力于将最先进的理念融入到研发实践中，打造出即符合国内市场需求，又具有技术领先性的产品。