為什么當(dāng)企業(yè)選擇上云數(shù)據(jù)分析時(shí)，會(huì)鎖定Quick BI？
【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 Quick BI是專為云上用戶量身打造的智能數(shù)據(jù)分析和可視化BI產(chǎn)品，能夠幫助企業(yè)快速完成從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)云化+分析云化的轉(zhuǎn)變
Quick BI是專為云上用戶量身打造的智能數(shù)據(jù)分析和可視化BI產(chǎn)品，能夠幫助企業(yè)快速完成從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)云化+分析云化的轉(zhuǎn)變，將企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)產(chǎn)出后，以最快的速度被推送到各組織側(cè)加以使用。
出處：從阿里內(nèi)部上云孵化而來
BI在阿里巴巴是重要的數(shù)據(jù)分析工具，應(yīng)用在一線小二與管理層工作的方方面面，BI工具是數(shù)據(jù)化運(yùn)營和數(shù)據(jù)化決策的基礎(chǔ)。
Quick BI則是汲取了阿里巴巴內(nèi)部BI設(shè)計(jì)與應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)，并通過阿里云以產(chǎn)品形式向外部企業(yè)提供服務(wù)。
在從IOE時(shí)代到分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算時(shí)代過渡的進(jìn)程中，阿里巴巴發(fā)現(xiàn)市場上的BI工具已經(jīng)無法滿足企業(yè)大數(shù)據(jù)量計(jì)算和快速分析的需求，并且單個(gè)工具的能力比較單一，無法應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜多變的場景。而那時(shí)的阿里巴巴，各個(gè)業(yè)務(wù)的需求爆炸式增長，急需一款即使沒有數(shù)據(jù)開發(fā)和分析背景的人員也能使用的取數(shù)工具——于是決定自研一套在分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)框架上的取數(shù)工具。
之后一段時(shí)間，不同部門的數(shù)據(jù)分析類工具百花齊放，有的面向于復(fù)雜的表格，有的用于快速的制作報(bào)表，有的只能搭建移動(dòng)端的報(bào)表。
在登月（阿里巴巴內(nèi)部數(shù)據(jù)全部遷移到ODPS）之后，阿里巴巴推出了集團(tuán)內(nèi)部統(tǒng)一的云上BI分析工具，并且在不斷演化，直至能在各業(yè)務(wù)線的決策分析中發(fā)揮作用——既能貼合電商營銷和行業(yè)運(yùn)營構(gòu)建專題性的數(shù)據(jù)分析；也可直接服務(wù)于技術(shù)、運(yùn)營、產(chǎn)品等角色的一線員工快速連接數(shù)據(jù)生成報(bào)表。
最終發(fā)展成10萬員工快速上手的功能強(qiáng)大的BI平臺(tái)。
除了關(guān)注內(nèi)部員工以外，在服務(wù)淘寶、天貓的商家時(shí)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)作為企業(yè)基礎(chǔ)資源，并沒有被很好的消費(fèi)和使用。
2017年，更為普惠的面向全行業(yè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析工具Quick BI開始向云上的客戶提供SaaS服務(wù)?，F(xiàn)在，除了公共云，還以敏捷專有云、標(biāo)準(zhǔn)專有云和獨(dú)立部署的方式向非阿里云客戶提供BI能力。
能力：數(shù)據(jù)聯(lián)合分析
Quick BI并非是將內(nèi)部BI產(chǎn)品原封不動(dòng)的搬到云上，適合于大型互聯(lián)網(wǎng)公司的內(nèi)部產(chǎn)品不一定適合廣泛的阿里云上客戶。
一開始，Quick BI的定位是幫助客戶分析他們?cè)诎⒗镌粕洗鎯?chǔ)的數(shù)據(jù)，所以依照阿里云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的類型進(jìn)行了全面的接入。
業(yè)務(wù)本身建立在阿里云上的企業(yè)，數(shù)據(jù)會(huì)存儲(chǔ)在各種云數(shù)據(jù)庫和存儲(chǔ)中，阿里云提供了多種選擇，幫助大型企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)的批量處理和流式處理，處理后的結(jié)果也會(huì)存儲(chǔ)在阿里云上，比如Maxcompute、RDS、ADB、Hbase或Hologres等，不同類型的存儲(chǔ)提供了對(duì)于億、百億和千億以上量級(jí)的存儲(chǔ)和計(jì)算能力。
現(xiàn)實(shí)狀態(tài)下有的客戶還在遷移上云過程中或者本身就是混合部署，他們還有部分?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地，這就需要對(duì)本地和云上的數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合分析，Quick BI通過自建的查詢引擎，以及和阿里云Data Lake Analytics產(chǎn)品的合作，提供了較強(qiáng)的對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合分析的能力。
基礎(chǔ)應(yīng)用：構(gòu)建數(shù)據(jù)分析體系
對(duì)于大多數(shù)主動(dòng)發(fā)起或統(tǒng)一規(guī)劃的數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)分析體系或者說報(bào)表體系一般是從無序到有序，或者從有序到無序再到有序的路徑建立起來的。
IT團(tuán)隊(duì)或者數(shù)據(jù)分析師首先基于對(duì)業(yè)務(wù)的理解，建立面向業(yè)務(wù)的報(bào)表體系，這種固定的報(bào)表體系只能滿足部分業(yè)務(wù)的需求，其他需求則需要配置臨時(shí)報(bào)表。隨著業(yè)務(wù)的變化有越來越多的報(bào)表需要上線和下線，原本統(tǒng)一固定的報(bào)表體系也變得越來越混亂無序，此時(shí)又再需要進(jìn)行重構(gòu)。
良性演進(jìn)建立起來的數(shù)據(jù)分析體系，一般包括決策分析、業(yè)務(wù)專題分析和臨時(shí)報(bào)表。決策分析和業(yè)務(wù)專題分析通常會(huì)用固定的數(shù)據(jù)產(chǎn)品形成報(bào)表體系，由專業(yè)的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)維護(hù)，可以保持較長周期的穩(wěn)定。而臨時(shí)報(bào)表可以隨著業(yè)務(wù)的變化臨時(shí)創(chuàng)建和消亡，當(dāng)業(yè)務(wù)穩(wěn)定后對(duì)應(yīng)的臨時(shí)報(bào)表再沉淀到固定報(bào)表體系中。
擁有復(fù)雜場景解決能力的Quick BI提供了多種數(shù)據(jù)分析能力，包括：儀表板、電子表格、自助分析、大屏、自助取數(shù)等。
• 儀表板可創(chuàng)建分析思路經(jīng)明確的、有一定數(shù)據(jù)邏輯的報(bào)表或者數(shù)據(jù)產(chǎn)品；
• 電子表格適合樣式復(fù)雜，甚至需要對(duì)單元格級(jí)進(jìn)行調(diào)整的場景，比如銀行報(bào)送的報(bào)表、政府單位逐級(jí)填報(bào)匯總的報(bào)表，只要熟悉Excel不需要會(huì)寫SQL也能輕松配置；
• 自助分析適合分析維度和指標(biāo)都比較多的大寬表，由數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)構(gòu)建并保障大寬表的產(chǎn)出，業(yè)務(wù)人員隨著業(yè)務(wù)需求隨時(shí)組合不同維度和指標(biāo)，可以定位數(shù)據(jù)波動(dòng)原因，也可分組匯總數(shù)據(jù)等。這些分析不需要固化，即分析即走；
• 還有一些場景需要導(dǎo)出大量數(shù)據(jù)，再進(jìn)行后續(xù)分析或者導(dǎo)入其他系統(tǒng)，比如用戶名單、訂單明細(xì)等，動(dòng)輒幾百萬上千萬，這時(shí)使用自助取數(shù)就可以方便的完成。
Quick BI最新產(chǎn)品大圖
數(shù)據(jù)分析和可視化結(jié)果能在多種渠道被使用。不止可以在PC瀏覽器訪問，還可以在移動(dòng)環(huán)境下通過手機(jī)端訪問（可視化效果自動(dòng)適配手機(jī)屏）。針對(duì)工廠、會(huì)議室、活動(dòng)現(xiàn)場等場合，還可以投像至電視屏。
無論是通過導(dǎo)出、分享還是訂閱，當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生變化或出現(xiàn)波動(dòng)時(shí)，便會(huì)主動(dòng)推送給關(guān)注這組數(shù)據(jù)的人。當(dāng)企業(yè)在使用釘釘或者企業(yè)微信時(shí)，Quick BI可以和他們很好的集成，提高業(yè)務(wù)溝通中查看數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)的效率。Quick BI可以給群或單個(gè)用戶主動(dòng)發(fā)送消息，也可以用系統(tǒng)通知的方式發(fā)送信息。
釘釘群甚至可以設(shè)置智能機(jī)器人，群成員向Quick BI機(jī)器人提問，即可查找數(shù)據(jù)和報(bào)表。
核心能力：數(shù)據(jù)可視化
可視化是BI產(chǎn)品的核心能力，Quick BI認(rèn)為數(shù)據(jù)可視化應(yīng)該從簡單的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)向快速的數(shù)據(jù)分析進(jìn)行升級(jí)，而0代碼交互式的可視化操作面板可以明顯提升數(shù)據(jù)分析的效率。
除了通過交互式的操作（鉆取、聯(lián)動(dòng)、跳轉(zhuǎn)）快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和組成，Quick BI進(jìn)一步提供全新的快速洞察方式。新增的指標(biāo)拆解圖可以幫助用戶自定義分析的指標(biāo)和緯度，用戶可以隨時(shí)調(diào)整分析的維度和拆解的順序，在指標(biāo)出現(xiàn)波動(dòng)和異常時(shí)能夠快速定位影響因素。
牽手生意參謀：店鋪?zhàn)灾治?/strong>
生意參謀自助分析功能針對(duì)在集團(tuán)電商平臺(tái)開店的賣家推出，Quick BI 和生意參謀聯(lián)合打造了生意參謀自助分析模塊。當(dāng)天貓、淘寶的賣家在使用生意參謀進(jìn)行店鋪數(shù)據(jù)化運(yùn)營過程中，面對(duì)現(xiàn)有報(bào)表無法滿足需求時(shí)，可以通過拖拉拽的形式，0代碼的對(duì)生意參謀內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行自助分析。以前賣家只能勾選維度和指標(biāo)，選擇時(shí)間周期，將數(shù)據(jù)下載到本地再進(jìn)行分析?，F(xiàn)在，在線即可完成分析，做好的儀表板頁面也能保存在生意參謀中。目前有近兩千家店鋪因此受益。
牽手釘釘：隨時(shí)隨地智能報(bào)表
2021年初，Quick BI和釘釘團(tuán)隊(duì)合作。在釘釘應(yīng)用市場推出“智能報(bào)表”應(yīng)用，幫助在釘釘上的百萬企業(yè)分析在釘釘中產(chǎn)生的任務(wù)、表單、流程等數(shù)據(jù)，并支持將釘釘中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和企業(yè)自有的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析。
來源：阿里數(shù)據(jù)
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