在大数据时代Bingo Analytics是如何帮助用户构建数据分析体系的？

在大数据时代，企业数据的积累与移动互联网带来的数据爆炸，以及处理数据手段的多样化等因素，使得数据作为企业价值资产这一特性格外明显。

全方位洞察数据并获得数据中隐藏的价值信息，是企业进行决策进而保持竞争力的重要手段。构建全员可参与的数据分析平台，激发更高的思维活跃度，在各种想法的碰撞中最大化数据的价值，不失为大数据时代下企业构建数据分析体系的方向之一。

报表系统是企业基础性的信息展现方式，也是高层进行决策并掌舵企业方向的重要参考，但漫长的开发周期以及对IT技术人员的依赖，使其并不适合进行高效的数据分析。

相对于报表，经典BI系统无疑具有更强的数据分析能力，但其弊端依然明显，面对如此复杂的数据分析体系，似乎只有IT技术专家才能轻松驾驭，依旧无法摆脱“业务提需求，技术来开发，业务改需求，技术再开发”的低效率模式。

邦格科技针对以往数据分析体系的不足，推出Bingo Analytics数据分析平台，将原本复杂深奥的数据分析体系以极为友好的方式重新呈现，无论是IT专家或是技术小白都能轻松驾驭。

将数据以维度结构组织并呈现始终是大数据分析领域中的热点之一，虽然多维数据分析的实现原理相当复杂，但是这一理念在应用层面却是相当简单且易于理解的。

维度本质上就是观察及分析数据时所关注的业务角度，例如：

地市销售经理关心产品的销售情况，希望获知当地某种产品在不同月份的销量变化信息；销售总监关心全国各省份的总体销售情况，希望获知销售额增长最快的省份的销售信息；CEO希望总体了解企业近几年的发展情况，会从总体成本以及收入情况等方面对数据提出问题。

上述场景中，当产品、时间、地区、成本、收入这些不同的业务角度被用来描述数据时，即是维度。

真正的多维数据分析，应当具备各种视角各种粒度的数据分析与展现能力，以便企业决策者以及业务相关者能够全方位洞察数据。当数据分析人员思路迸发、脑洞大开时，使其能够捕捉瞬间的idea并转换为有价值的信息输出是衡量一个数据分析体系是否强大的重要标准。

邦格科技Bingo Analytics依靠自主知识产权的多维数据分析引擎（OLAP），提供极为强大的数据分析能力，让零技术能力的业务人员也能轻松驾驭数据，真正实现企业全员参与的自助式数据分析。

探索式数据分析，就是允许任何人在短时间内进行多次随意性的数据查询，在不断试错与调整的过程中逐渐使思路清晰起来，最终将业务想法或灵感转化为数据价值。

实现上述目标的关键在于降低数据分析体系的学习成本，让零技术背景的业务人员在不依赖IT技术人员的支持后，仍然能够将自己的想法快速转换为数据分析结果。

无论是IT专家或是技术小白，均可以使用Bingo Analytics对数据进行全方位洞察，轻而易举的将自己的想法付诸验证。邦格科技帮助用户建立高效率、低成本的数据分析体系，让企业客户中全体员工都能够贡献自己的聪明才智，最终使大数据真正成为能够提高企业竞争力的价值载体。

Bingo Analytics实现了完全图形化的操作界面，在摒弃了以往IT系统复杂的操作方式和高昂的学习成本后，在浏览器中提供了比拟桌面应用的良好用户体验。对于仅仅掌握计算机基本操作的用户，只需10至20分钟的时间成本，便可掌握Bingo Analytics的基本操作，同时也支持IT技术专家级别的用户进行更加复杂、深入的数据分析与数据挖掘。

从基本的数据查询，然后制作图文并茂的数据报告，到最后分析结果的发布与共享，这一套完整的数据分析流程，如果基于报表或传统BI方式完成，其周期短则三五天长则一两周，Bingo Analytics则将此流程周期缩短至十几至几十分钟，使数据分析效率至少几十倍的提高。

大数据时代，数据分析理论以及手段还会继续发展，有理由相信企业数据资产会以更加令人耳目一新的方式展现其价值，这无疑对数据服务提供商和数据拥有者提出了更高的挑战，同样，也是机遇。

就像生产关系的改善必将促进生产力的增长，当更多的业务人员都可以轻松驾驭数据，成为数据价值的生产者与分享者时，企业的竞争力也必将会因此大大提高。