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阿里云Quick BI客户实战场景与报表分析教程

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Quick BI 4个步骤完成报表分析

1、添加数据源

多数据源支持:

①、来自云数据源:
RDS、HybridDB(Greenplum)、MaxCompute(ODPS)、AnalyticDB(ADS)等

②、来自ECS自建数据库:Mysql、SqlServer等

③、本地文件:CSV、Excel等

能够解决:云上数据无缝集成,全链路数据闭环、数据不搬家。

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2、添加数据

与数据源建立连接后,将对表的加工过程固化保存下来以避免重复操作

数据源:RDS、hybridDB(Greenplum)、MaxCompute(ODPS)、AnalyticDB(ADS)、ECS自建数据库:Mysql、SqlServer、本地文件等。

支持:多表关联、自定义计算字段、数据钻取、同步数据结构、修改字段的类型、维度转换等。

3、制作报表

功能:

零SQL、拖拽式、类Excel多维分析

提供丰富的可视化模板、多种布局方式、日期、查询条件等控件,快速设计仪表板

能够解决:

①、数据汇总与分析

②、提高报表制作效率

③、实现报表联动

④、快速查看报表效果

4、构建门户

支持:

①、报表可用于嵌入自有系统、与您自有系统无缝集成 。

②、可快速搭建数据门户、为您节省数据平台的搭建的成本 。

③、通过public、分享、权限控制等,快速洞察数据,保障数据安全。

Quick BI 4个步骤完成报表分析

二、Quick BI优势

1、无缝集成云上数据

支持多种数据源:RDS、ADS、MaxCompute;ECS自建Mysql、SqlServer;本地文件等。

2、快速搭建数据门户

拖拽式操作、强大的数据建模、丰富的可视化图表、快速搭建数据门户。

3、灵活嵌入第三方系统

仪表板可嵌入到自有系统,直接在自有系统访问报表, 并实现免登。

4、安全管控数据权限

内置组织成员管理,支持行级数据权限,满足同一份报表,不同人看不同的数据。

 

三、客户实战场景示例:

1、Quick BI实战场景客户:秦丝科技

数据即时分析与决策

业务数据化运营中,经常需对用户留存率、活跃率等进行数据报表分析,而Quick BI数据展现丰富,操作便捷,很好地满足了我们全程数据的即时分析与即时决策快节奏!

数据即时分析与决策

解决了哪方面问题?

取数难

业务人员需经常找技术写SQL取数查看各个维度的数据做决策

报表产出效率低,维护难

后台分析系统的数据报表变更,编码研发周期长,维护困难

图表效果设计不佳,人力成本高

使用HighChart等工具做报表,界面效果不佳,人力维护成本高

 

Quick BI实战场景客户:上海喔噻-收钱吧

交易数据权限管控

数据对于我们的每个城市经理来说都至关重要,需要通过数据去掌握城市业务的发展情况,及时发现异常,并对数据下钻来定位问题,死磕到底。作为数据团队,除了分析数据,对数据权限管控也同样需要。

交易数据权限管控

解决了哪方面问题?

数据权限行级管控

轻松实现同一份报表,上海区经理只看到上海的相关数据。

适应多变的业务需求

统计指标经常根据业务发展而频繁变动,负担重,响应慢

跨源数据集成及计算性能保障

充分利用云上BI的底层能力,解决跨源数据分析及计算性能瓶颈问题

 

Quick BI实战场景客户:青桔科技-货车兄弟

报表与自有系统灵活集成

货车兄弟期望用最低成本,最快速度搭建一个可展示、可分析的简易BI,能迅速将公司重要业务数据集成展现在公司的管理系统中,为各业务线/各区域的人员提供数据支持。

报表与自有系统灵活集成

解决了哪方面问题?

上手快

上手简单,快捷,满足不同岗位的数据需求,学习门槛低

极大提高看数据的效率

与内部系统集成,可结合进行数据分析,极大提高看数据的效率

统一系统入口

解决员工使用多系统的麻烦,利于使用与控制

 

4、Quick BI实战场景客户:网鱼网咖

用户行为画像

新的时代需要全方位的去利用大数据提高会员服务的体验,需要对会员的分类、分级、偏好、以及连锁门店的经营状况等数据进行分析,以增加对会员行为预测的更准确的判断。

用户行为画像

面临的挑战:

用户数据提取

要从业务上面考虑,如何从会员及其行为数据提取洞见,并给会员提供更好的一个服务。

BI系统建设成本

传统BI 和大数据建设的体系成本非常高,速度也很慢。

业务人员协同

传统连锁的报表分析业务门槛很高,限于连锁模式的特性,很多业务人员分散在全国各地,那么如何将业务分析的这些功能提供给他们,是一个巨大的挑战。

 

5、Quick BI实战场景客户:美甲帮

百万级用户精细化运营

美甲帮的主营业务在商城方面,截至目前已经拥有百万级别的用户,积累了大量的用户数据,如何更好的服务用 户并提升客户体验是美甲帮进行大数据探索的出发点。

百万级用户精细化运营

面临的挑战:

提升业务洞察能力

提升业务洞察能力,主要包括对于业务的有效监控以及相关业务的数据分析方面

业务监控

从日报、周报、月报到年报,需要对上百万用户做精细化运营分析

如何“随机应变”

一旦有新业务推出,就要立即评估效果,对数据的及时采集与快速处理要求高

 

6、Quick BI实战场景客户:PING++

海量营销数据分析

Ping++ 当前日交易笔数为百万级,目前已经积累了海量交易数据。如何对海量数据进行数据分析与业务创新从而提高用户黏性,Ping++ 亟需搭建安全、可靠、稳 定的大数据平台。

海量营销数据分析

面临的挑战:

数据创新

一站式大数据平台,需同时满足存储、计算、BI 和机器学习等功能。

快速、高效、低成本

作为互联网创业公司,需要跟时间赛跑。需尽可能以最低的成本去实现。

安全、稳定、可靠

需要使用严格的数据隐私保护机制,商户的数据只用于分析商户自己的生意。

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