近日,Gartner发布了2020年度的BI商业智能和分析平台魔力象限报告(《Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms》,以下简称报告)。作为业内的权威报告,魔力象限在厂商和用户中受到了非常广泛的关注。与往年类似,Gartner在本报告中预测了2022~2025年BI行业的发展趋势,描述了现代分析与BI平台的15项关键功能领域,并给出了入选魔力象限的厂商。本文对报告进行深入解读,帮助从业者分析现状、了解变化,从而更好地理解BI市场。
每到月底季度底都是数据报告汇报的高峰期,各种部门数据的汇总报告、监控报告、经营报告。
BI是Business Intelligence的英文缩写,译作商业智能,又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
这些新的思潮和趋势使现代BI系统更加强大和灵活,能够更好地满足用户的数据分析和洞察需求。
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市场上有许多以BI为旗帜的产品,但它们实际上是纯数据工具。选择BI产品时,很多人都会眼花缭乱。我简单地从技术来源对市场上的BI工具进行分类,以便于理解。
每到年底的企业人力资源年终总结报告,是令诸多hr朋友头大的事,公司年度会议上怎么给老板汇报这一年人力资源部门的工作呢,下一年的工作计划又该怎么列呢?
用户设置可以在一个界面切换三大报表,非常容易。整套财务报告可以在三大表之间切换分析,如下:
临近年底,又到了财务人加班加点赶报告的时候了,拼Excel技能、拼手速、拼熬夜功力,一阵焦虑感油然而生!
综上所述,现代BI系统能够弥补传统BI系统的局限性,满足企业对更灵活、实时和综合性数据分析和决策支持的需求。
许多组织都存在数据问题。当许多员工远程工作(或在混合环境中)并在多个位置使用多个设备访问公司数据时,他们正在处理信息过载问题。这只会加剧数据孤岛的问题。
PowerBI 默认给出了三个月的使用情况,这里并没有数据。但可以注意到:有 342 个报表在当前组织下。
常规报表工具一般都会提供报告分析功能。 Excel和BI @ Report都可以执行报告分析,但是Excel中分析的强度和维度可能相对简单,而BI @ Report的报告则更深入地分析了维度和复杂性。那么,我们目前常见的报表分析工具有哪些?小编来总结一下!
大多数开发人员更喜欢一次性编写好业务逻辑代码,以后再重用这些代码。与构建不同的应用以面向多个平台相比,这种方法更加容易。如果您创建与 .NET Core 兼容的.NET 标准库,那么现在比以往任何时候都更接近于这一现实。 但是,现有的 .NET Framework 库怎么办呢?要使这些跨平台兼容并将它们转换成 .NET 标准库,需要做多少工作呢? 使用工具 .NET Portability Analyzer进行分析。利用几个简单的技术并进行一些项目文件修改,这有助于简化这一流程。 .NET Portabil
这里模拟一个业务经理具体的使用过程来让大家了解如何运用这套模板来做业务分析和采取相应的行为。
本周三(7 月 19 日),维基解密照例披露了 CIA Vault 7 系列文件,不过与以往直接披露的工具有所不同,这次主要披露的是 CIA 的“阴影”(UMBRAGE)项目以及 在项目中 CIA 承
数据分析能力越来越成为消费者和企业的必备品应用程序,复杂程度各不相同,从简单地一个网页或门户上托管一个可视化或仪表板,到在一个云服务上实现数据探索、建模、报告和可视化创建的应用程序。BI的实现方式越来越多,无论规模大小,在任何以数据为中心的企业中,BI软件都已成为中流砥柱。
近日,Gartner 研究公司发布了最新的分析和商业智能软件平台魔力象限报告。该报告根据每个玩家在市场上的实力将其分为四类——领导者、挑战者、有远见者和利基玩家。上榜企业共21家,其中,Qlik、Tableau、ThoughtSpot和微软都是分析和商业智能平台的顶级提供商。
在人力资源的数据化人才盘点过程中,我们除了要完成 绩效 - 能力的数据化盘点,生成九宫格模型以外,最后我们还需要为每个员工生成一份人才盘点的数据分析报告,这份报告除了每个部门的管理层能看到部门里各个员工的数据盘点的结果外,每个员工也需要了解自己未来的发展。
大侠好,欢迎来到“艮林子”专栏,本次为艮林子首次和大侠见面,新春佳节之际,略备薄礼,不成敬意,给大侠带来“Xilinx Vitis 系列连载”,给大侠提供参考学习的资料,如有不足之处,还请多多指教。
有效的BI治理要求组织为数据和分析的治理建立流程。为了在企业规模上取得成功,BI治理过程必须得到有效技术的支持。本白皮书概述了BI门户如何为支持全面的BI治理战略提供关键的技术基础。BI门户的关键治理角色体现在以下两个场景:独立的BI治理平台,或与数据目录协同工作。
传统上,企业将数据战略集中在power BI商业智能(BI)上,但预测和规范分析平台的兴起,部分归功于机器学习和人工智能,正在改变这个方程式。即使是商业智能本身也在不断发展,这也是以前业务分析平台独有的功能。不过,随着互联网科技的发展,各个企业的各个业务层级都在不断扩大升级优化,理解商业智能和数据分析之间的区别与联系,明确数据分析为企业带来的价值,对于正确实施数据战略至关重要。
谈到商业智能行业,变革是不可避免的。为了跟上步伐,各种各样的BI 解决方案正在快速迭代更新,以满足企业的数字化需求,那么市场上BI 工具种类繁杂,到底如何选择适合功能全面、满足自己企业运转情况的、合适的BI 工具呢? 我们为您总结A-Z 26个单词描述 BI 的功能,帮您在选型中全覆盖最新的商业智能要点。创建了一个 BI 术语表,从 A 到 Z。并为这些术语添加了注释,我们来一探究竟: A - Ad hoc - Ad hoc 报告 是一种 BI 流程,非技术最终用户无需 IT 即可生成 BI大屏。即使用报表设计器的最终用户能够提出自己的问题并创建自己的可视化仪表板或报表。
首先透露一下,最近憋着一个大招即将放送。接着请看下文,与大招相关。
移动安全框架(MobSF)是一个自动化、一体化的移动应用程序(Android/iOS/Windows)渗透测试、恶意软件分析和安全评估框架,能够执行静态和动态分析。MobSF 支持移动应用程序二进制文件(APK、XAPK、IPA 和 APPX)以及压缩的源代码,并提供 REST API,以便与 CI/CD 或 DevSecOps 管道无缝集成。动态分析器帮助您执行运行时安全性评估和交互式检测测试。
有这样一个观点,在如今的数字化时代,对企业而言,数据就像是煤和石油那样珍贵。企业正在数据的海洋中畅游,其中蕴含着宝贵的知识。而能够在其需要的时候挖掘出所需要的商业智能,是掌舵企业前行方向的关键。
场景一:年中,用仪表盘、表格等图表元素给同事做了一份数据报告,将这份报告提供给相关干系人看时,发现存在一些问题:
T客汇官网:tikehui.com 撰文| 李哲 近期,咨询机构Centaur Partners发布了《2016 SaaS市场概述介绍》的研究报告,对SaaS市场的各方面情况做了一个总体的概述和预测。
而反过来,对于很多还不是很熟悉Power BI的小伙伴来说,也可以将PBI制作的模型和文件很方便的导回到Excel中,进行分析和展示。
敏捷,指反应(多指动作或言行)迅速快捷。敏捷和技术结合往往具有快速、简单、迭代的特点。如大家听说的敏捷开发就是指:以用户的需求进化为核心,采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。 数据库(DBA)与敏捷
用户如果要制作复杂的数据型报告,PowerBI 不太适用,那么可以继续基于 PowerBI 数据集在 Excel 中进行分析,如下:
当使用 DirectQuery 方式连接到数据源时,就可以在页面设置自动刷新的时间间隔,如下:
2019年底,微软PowerBI的开发部发布了一个叫做活动日志的REST API,以下链接打开是发布的内容:
“每一张图片都能讲述一个故事,难道不是吗?”——引用 Rod Stewart 的歌词开始这篇文章。用数据讲故事被一些BI和数据可视化供应商视为一大卖点,但就像引用的这首1971年的老歌一样,数据讲述其
本篇文章汇总了国外2018年商业智能领域多份权威报告,将普遍受到认同的核心观点进行梳理,包含AI、移动BI、自助式BI、云部署、数据治理、增强型BI等多个方向,力求为读者呈现清晰的2019年商业智能蓝图。
来了,来了,大招来了。强烈建议在电脑端点击文末【阅读原文】,你将亲眼见证本次大招——上市公司财务可视化报告。与你此前见过的几乎所有Power BI制作的财务报表分析不同,本作通过多达230个度量值(最复杂的度量值长达219行~~~)实现如下功能:只要导入三大报表数据(从金蝶等财务软件、excel文件等),不仅能生成可视化图表,还可以自动总结文字说明。
商业智能(简称BI)像雨后的蘑菇一样蓬勃发展。商业智能始于决策支持系统,随着早期计算机的普及,已经有了长足的发展。后来,IBM提出了“数据仓库”的概念。同时,硬件的扩展,软件的更新以及数据库在企业中的广泛应用使商业智能真正兴起。
虽然的确实现了小多图,但的确是预览式的乞丐版,基本不能作为实际使用,无法按照合理顺序排序等,当然微软也提到了小多图的里程碑还有 3 个才发布,以未来每个月一个里程碑来看的话,预计到 2021 年 4 月可以更加成熟。
主编前言: 这篇文章我们请朱玉雪帮我们翻译自Avinash Kaushik先生的文章。了解Avinash Kaushik先生的朋友不对他的行文风格不会陌生——内容极为全面详实,具有严密的方法论,而且语言很生动。不过,这却为翻译带来了很大的难度。 过去,我也翻译过Avinash的文章,我深知朋友们很喜欢他的文章,因此,这样的一个工作,我们还是希望继续下去。在此,也向Avinash Kaushik先生和朱玉雪表达谢意! 这篇文章被分为四个连载。这是第四部分。 原文见:http://www.kaushik.net
您推荐哪种数据可视化工具?嗯,这是一个棘手的问题,因为有太多的数据可视化工具。以下图为例:
PVS-Studio支持分析用C, C++,C#和Java开发的项目。你可以在Windows,Linux和macOS下使用它。本文将为大家简单演示,如何在Linux环境下使用PVS-Studio来分析C和C++代码。
大数据时代各行各业都需要处理分析海量的数据,很多企业在多年以前就配备了报表工具。报表工具在数据展示与分析方面确实为企业提供了不少帮助,但是随着企业的发展,需要分析的数据量越来越大,一些企业在考虑是否需要再配置BI工具。也有一些中小型企业正在报表工具和BI工具中做选择。
本文由永红科技CEO何春涛授权CDA数据分析师发布 导读 早在2015年初,Gartner就在《商业智能与分析平台魔力象限》年度报告中说到:“传统BI的市场份额领导者被新型BI厂商打乱。这些新型厂商让更多的人成为了数据分析用户,并创造了更高的商业价值。”经过2015一年的发展,传统BI的颓势愈发明显。Gartner在2016年2月发布的《商业智能与分析平台魔力象限》年度报告显示:传统BI厂商全部被驱除出了领导象限。一年的时间里,全球商业智能与分析市场到底发生了哪些剧变?这里,笔者将给出自己的解读,同时奉上
我写的SQL调优专栏:https://blog.csdn.net/u014427391/article/category/8679315
只有站在数据分析与商业智能的金字塔顶端往下望,才能更好地纵览整个BI世界的结构。本章中的“五层模型”提纲挈领式的描绘了整个数据分析的过程,并以此为基础讲述了企业级BI和自助式BI的发展轨迹与未来世界对于业务人员数据分析能力的要求。
大数据文摘作品,转载要求见文末 选文|薛菲 翻译|陈妍君 赵娟 校对|薛菲 Aileen 【社区开发者招募】 大数据文摘成立于2013年7月,从成立至今,坚持分享优质文章从未间断。已成为最有影响力的大数据自媒体。但,仅仅文章的分享还不够,我们愿意与您共同搭建数据分析人员的社区,希望您有如下技能: 社区规划(CTO角色) 社区开发 社区运营 有干货愿意分享的讲师 感兴趣的朋友,请在大数据文摘后台回复“社区”了解详细信息,谢谢 ◆ ◆ ◆ 前言 本文旨在给为大数据革命性改变市场营销和销售的众多趋势做一个概述,
插播:关注“互联网数据官”回复“独立站PPT”下载宋星老师跨境独立站营销的流量策略最新演讲PPT。 译者:严小鳙、审校:李晓艳 本文长度为1683字,预估阅读时间3分钟。 我们今天要向大家分享关于自助性BI工具:Clearify QQube的那些功能和特性 介绍 如果您使用的是39.95美元视窗版本的Intuit QuickBooks,而且您对这个产品众多的报告选项不满意,那么从单人权限425美元开始基础版的自助性商业智能Clearify QQube,可以帮您更好的管理生意。 Clearify QQube(
呆鸟云: """ Python 的数据分析能力已经被大家充分认可了。处理数据的 Pandas,绘制可视图的 Matplotlib,生成交互图的 Bokeh,实现机器学习的 Scikit-learn 等等,Python 数据分析师早就能把这些工具用得出神入化了。但今天呆鸟要和大家聊一聊 Python 数据分析报告的痛点。 """
大家可能都比较熟悉python这门技术语言,确实在大数据火起来之后python的热度一度高涨,不可否认的是python在数据采集这块真的很好用,很方便。
Power BI中提供了越来越多的可视化效果,您可以从Gallary获得这些可视化效果,其中一些非常复杂(它们可能可以通过“不普通”的方式帮你找到数据的关系)。但对于我们大多数“普通人” (大概是我们中的98%)来说,简单意味着更好,更容易,更清晰。因此,专注于简单性!
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