對大數據的重視讓很多企業都在紛紛尋找更好的大數據處理及分析方法？這款數據分析軟件輕鬆搞定！

一、數據採集

雖然每天互聯網都會產生大量的數據，對於企業來講，要蒐集對自己企業有用的數據纔是真的大數據。首先都需要了解需要收集哪些數據。考慮到數據收集的難度和成本，大數據分析平臺並不收集企業的所有數據，而是直接或間接相關的數據。企業應該知道哪些數據可用於戰略決策或某些詳細的決策，並且分析後的數據的結果是有價值的。而大數據的採集很簡單，通過操作數據分析軟件，利用多個數據庫對各種數據進行查詢和處理，並存儲在相應的空間當中。Smartbi提供了強大的數據採集功能，既減少了開發人員的工作量，又可以滿足業務人員的數據採集需求。

數據採集的功能和亮點

1、Smartbi提供Excel數據批量導入功能，能夠簡便的將Excel數據，一鍵上傳、數據入庫的一種方式導入數據庫，支持自動創建數據庫表，業務人員可以自行選擇增量或者全量的方式導入數據，導入後可與其它企業內部數據（關係型數據）一起用於後續的語義層封裝和關聯查詢。

2、回寫填報

數據填報滿足數據收集需要，通過回寫權限和規則定義，實現用Excel設計採集表單、Web填報數據，配置靈活便捷，支持在報表上直接進行數據填報，支持校驗公式進行數據校驗，支持多人填報，支持會籤及分支的流程審批。可適用於單條數據採集、清單數據檢驗補錄、調查問卷等採集場景，並且可支持在移動端進行數據填報。

二、導入以及預處理

採集所產生的數據雖多，但是卻並不全是有效的，需要數據分析軟件對其進行分析，而要想分析這些數據，就要先將這些數據導入到一個數據庫中，並做一些簡單的處理，這樣可以集中刪除一些無用但是佔內存的數據，幫助企業更快的找到有效數，滿足企業對數據的分析要求。

Smartbi通過封裝ETL算法，將技術分離，可以實現業務人員進行自助ETL操作。自助ETL以工作流的形式實現爲庫表提取數據模型的語義，通過易於操作的可視化工具，將數據加工成具備語義一致性與完整性的數據模型，也可以增強自助數據集構建數據模型的能力。

自助ETL，無需單獨部署，能夠與Smartb無縫連接，允許將數據準備的結果，以數據表方式直接提供給BI使用。自助ETL採用分佈式計算架構，同時單節點情況下支持多線程，這極大地提高了數據處理的性能，億級的數據量處理時間可以達到分鐘級。

ETL流程定製界面用於設計定製ETL工作流。如下圖所示：

三、統計分析

通過Smartbi數據分析軟件這些工作都得到了極大的簡化，採用“類Excel數據透視表”的設計，多維分析不再需要建立模型，就能夠組合維度、彙總計算、切片、鑽取，洞察數據。不僅如此，任何字段都可直接作爲輸出字段或篩選條件，輕鬆實現對數據的查詢與探索。

圖：類似Excel數據透視表的操作示例

四、數據挖掘

與以前的統計和分析過程不同，數據挖掘通常沒有任何預設的主題，主要是基於對現有數據的各種算法的計算，從而達到預測的效果，以實現一些高級的數據分析需求目的。企業要想發展的更快更好，不僅僅需要對數據進行分析，還要做好充分的挖掘。從收集的數據當中，瞭解各種企業發展的情況，預測未來可能遇到等問題，並找到最佳解決方法，這是挖掘大數據最大的目的。

Smartbi Mining以互聯網式用戶體驗爲目標的全新產品設計，極簡風格的流式建模，快速實現各種類型的數據挖掘應用，爲個人、團隊和企業所做的決策提供預測性智能。

平臺具備流程化、可視化的建模界面，內置實用的、經典的統計挖掘算法和深度學習算法，這些算法配置簡單降低了機器學習的使用門檻，大大節省了成本，業務人員可通過輕鬆拖拉拽組件的操作，進行可視化建模，完成模型流程的搭建，並能將模型發佈管理。

該平臺將機器學習系統做成更加通用的、簡單易用的平臺，可以幫助企業將相關業務輕易接入該平臺，從而幫助企業利用機器學習的手段挖掘分析企業數據和解決相關的業務問題。

圖：拖拉拽建模示例

Smartbi Mining彙集50+種數據挖掘算法組件，靈活建立業務模型流程，主要包含基本的數據特徵處理、分類、聚類、關聯、迴歸、深度學習算法，以及支持Java和Python算法擴展。

任何數據都可能成爲自身發展的階梯。而數據分析軟件是承接這一階梯最好的橋樑。如今市場中有很多不錯的數據分析軟件，但是並不是所有的都適合自己企業發展。尤其是，國外的數據分析軟件雖然功能多，但是不適合國情且價格昂貴。國內市場經過這麼多年的發展已經逐漸湧現出一些BI市場上的“領頭羊”。例如思邁特軟件研發的Smartbi，有效的將數據倉庫、數據挖掘以及OLAP技術融合在一起，並且操作界面簡單，易學易懂，容易上手，在國內BI軟件中着實使人有眼前一亮的感覺。國內的本土企業從易學性和實用性角度來看，還是應該更多地使用國內的BI產品和服務。

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