详解FineBI八大核心功能,解密BI如何赋能企业数据建设!

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在数字化转型的浪潮中,企业数据建设正沿着从原始记录到智能分析的四个关键阶段稳步推进。这四个阶段依次为:纸质记录、固定分析、敏捷可视化以及探索式分析。

一、现代企业数据建设正在迈向更新的阶段

在数据建设的早期,企业主要依赖人工进行纸质记录,与线下数据打交道,这一方式存在诸多明显弊端,例如数据更新具有明显滞后性,难以追溯过往记录,且人力成本居高不下。随着业务的发展,Excel等数据分析工具应运而生,开启了 “固定分析” 的时代,不过在Excel的使用过程中,数据加工流程繁琐复杂,频繁的数据导出操作也成为了制约效率的瓶颈。

大数据时代到来后,面对瞬息万变的市场环境,企业对决策的实时性与灵活性提出了更高要求,促使 “敏捷可视化” 与 “探索式分析” 逐渐崭露头角,成为当下数据建设的主流趋势,数据自助、权限精准管控、跨部门高效共享协作,已然成为了企业关注的核心诉求。

在这样的行业背景之下,FineBI作为新一代的商业智能分析平台,精准契合企业转型的必然趋势。它凭借强大的数据自助分析功能、直观的图表可视化展示、严密的权限管理体系以及出色的协作能力,为企业释放数据潜在价值注入强劲动力,全方位助力企业加速迈向 “3/4 阶段”,步入智能决策的新纪元。

企业数据建设应用的四个历程

二、FineBI为何能为企业数据建设赋能全流程?

1.FineBI简介

FineBI作为由帆软软件公司推出的一款自助式商业智能分析(BI)工具,聚焦于“敏捷可视化”与“探索式分析”能力,支持业务人员在无需依赖IT的前提下,自主完成数据处理、图表分析与可视化呈现,有效提升决策效率。

在功能上,FineBI具备数据连接、多表建模、拖拽式图表构建、权限控制、数据订阅等功能模块,广泛适用于财务分析、销售管理、运营监控、管理驾驶舱等核心场景,凭借灵活部署与低门槛使用体验,帮助企业实现从“数据被看见”到“数据被用起来”的跃迁。

FineBI助力组织实现数据可视、协同共享、高效决策的目标,目前已连续八年在中国商业智能和分析软件市场占有率第一,成功服务于制造、零售、金融、医疗等多个行业,覆盖超36000家企业,并先后获得包括Gartner、IDC、CCID在内的众多专业咨询机构的认可,成为企业迈向智能化管理的重要工具之一。

Finebi标准组合logo

2.FineBI为企业提供的数据应用模式

为了帮助企业高效完成数据分析与业务洞察,FineBI提供了一整套闭环化的使用流程。

FineBI的实际业务流程通常从数据统一取数开始。企业可通过对接ERP、Excel、API等数据源,在FineBI中实现自动采集与集中管理,避免信息孤岛。

企业BI分析平台数据应用模式

接着,业务人员通过“敏捷开发”模块,利用拖拽式建模与字段计算,快速搭建出涵盖周报、月报的可视化图表,自动生成动态指标看板。管理层可在已搭建完成的BI看板上,对异常KPI指标进行下钻分析,结合业务调查模块,快速定位问题环节(如渠道波动、库存积压等),实现高效的数据决策。

同时,借助FineBI的数据订阅与权限设置,分析结果可按需推送至相关负责人,实现自助订阅+分级授权的高效协同。最终,企业在PDCA闭环机制下,实现从发现问题、分析原因到优化决策的全流程闭环,推动数据真正落地应用。

企业数据应用场景

四、FineBI有哪些核心功能?

为了支撑完整的业务分析链条,FineBI构建了一套横跨数据层、应用层与管理系统的高效产品架构,沉淀出八大核心功能亮点,全面满足企业在数据采集、建模分析、协作管理等各环节的需求。从底层的数据引擎与仓库对接,到上层的敏捷开发、自助取数、多维分析与权限治理,打通了从数据到决策的全流程链路。

FineBI产品架构

接下来,将围绕FineBI的八大功能模块,深入解析其在实战中的价值表现与差异化优势。

1.核心能力一:广泛的数据源对接能力

在企业数据资产日益多元的今天,FineBI通过强大的数据对接能力,打通数据孤岛,为统一分析奠定坚实基础。

1)数据源种类:

平台支持对接多达7类数据源,涵盖主流关系型数据库(如Oracle、MySQL、SQL Server)、大数据平台(如Hive、ClickHouse、Presto)、国产数据库(如人大金仓、达梦)、NoSQL、REST API接口、Kafka消息队列以及TXT/CSV/Excel/XML等本地及FTP文件格式,几乎覆盖所有企业主流数据体系。

FineBI数据源对接

2)接口协议:

数据接口的运用在当下亦愈发广泛且重要,为此,FineBI也提供了一套可视化获取接口数据的强大解决方案,精心打造了可视化的 API 输入配置界面,用户能够在无需复杂编程知识的情况下,轻松自由地设定请求方式,无论是 GET、POST 还是其他常见的 HTTP 请求方式,都可一键选择。此外,FineBI还支持对 JSON/XML 返回值路径进行解析。

FineBI数据接口协议

3)文本数据:

FineBI支持 FTP/sFTP 和本地文件的对接,符合筛选条件的多文件可自动合并。无论是远程服务器上的文件资源,还是本地存储的各类数据文件,都能轻松实现无缝对接,将分散在不同位置的文件数据整合纳入平台的处理范畴。

FineBI文本数据接入

总而言之,FineBI为企业提供了灵活、统一且可扩展的数据输入能力,使得来自不同渠道、不同格式、不同业务系统的数据都能有序地汇聚到BI内,为企业后续的数据分析、挖掘和应用奠定了坚实、稳固且高效的基础,助力企业在数据驱动的商业环境中实现更精准的决策和更高效的运营。

2.核心能力二:强劲的引擎计算能力

FineBI构建了直连模式、数据抽取模式与大数据模式三种数据连接方式,配合自研的高性能计算引擎,确保在不同业务规模、数据体量与实时性需求下,均可灵活响应,稳健运行。

这三大模式可根据业务实际场景灵活切换,有效避免“一个模式打天下”的性能瓶颈,使FineBI在连接效率、计算性能与易用性之间取得最佳平衡。

FineBI引擎计算

1)数据直连模式

数据直连模式下,FineBI直接连接原始数据库进行实时查询与计算,零数据冗余、轻量便捷,适用于数据量适中、数据库性能稳定的场景,确保结果时效性与一致性。

2)数据抽取模式

对于数据开发频繁、查询需求复杂的中大型企业,FineBI提供Spider引擎支持的数据抽取模式。该模式可将源数据抽取至BI服务器进行统一管理,支持千万级数据的快速计算、分片缓存、智能索引,大幅缓解数据库压力,提升查询性能。

3)大数据模式

针对亿级以上数据分析与大数据平台,FineBI通过大数据模式与MPP架构(如Hive、Hadoop)无缝衔接,支持冷热数据分离、并行查询和分布式计算,满足企业在大数据环境下的深度分析需求。

4)普通数据直连与FineBI数据直连模式的区别

普通数据直连与FineBI数据直连区别

3.核心能力三:统一的企业数据管理能力

数据标准混乱、口径不一致是困扰企业数据分析效率与结果可信度的核心难题。FineBI通过构建规范化的数据架构与共享机制,从根源上解决这一问题。这一机制既保障了数据分析的一致性,也提升了组织层面的数据信任感,是推动企业“从数据使用到数据治理”进化的关键抓手。

1)将数据口径统一在数据层,权限强管控,口径唯一且清晰

平台在数据层统一口径定义,将业务常用的核心指标、维度逻辑集中管理,确保所有用户在同一数据源上进行分析,做到“一个口径、统一解释”。无论是库存明细、销售金额,还是利润计算逻辑,均可在数据集中一次性设定并强管控权限,避免重复计算与误解。

2)规范数据架构,统一的面向业务分析的公共数据层

借助FineBI的公共数据层设计,各业务部门可在系统中复用高质量的数据集资源,避免“重复建模”带来的资源浪费。

3)数据集可重复被引用。逻辑变更后,所有引用该数据报表自动调整

同时,FineBI支持数据集被多报表复用,一旦源头逻辑调整,所有依赖该数据集的图表和报表将自动同步更新,大幅减少维护成本,提升协同效率。

FineBI数据管理

4.核心能力四:专业的数据建模能力

FineBI面向IT或数据团队,提供更专业的数据开发模式,借助灵活 ETL 流程和强大任务引擎,提前清洗、转换并整合原始数据,从而为分析用户提供更高质量、更利于展示与分析的公共基础数据。

同时,构建起BI应用与数据平台间的数据环路。支持公共数据接入,能将高价值公共数据回流数据库,或经 API 发布共享,实现数据闭环流转利用,助力企业打造跨系统、业务、平台的数据中台,提升数据管理与利用效能。

FineBI数据建模

1)可视化数据处理算子+多种脚本灵活拓展

  • 在数据处理领域,可视化数据处理算子是高效工作的关键。FineBI提供丰富的功能算子,灵活满足数据处理过程中的各种逻辑,并支持插拔shell/bat/python/sql等语言编写的外部系统功能拓展。这种灵活性让平台能适应多元业务场景,满足不同企业和团队的独特需求,实现数据处理的个性化与定制化。

2)高性能,高并发处理

  • FineBI在数据读写和计算性能上表现出色,且性能稳定可持续,支持并发处理,能同时处理多任务,充分利用硬件资源,实现并行化高效处理。面对数据洪峰或高并发请求,平台表现稳定,且架构可扩展,随业务增长和数据量增加,通过增加硬件资源或集群扩展,轻松实现性能线性提升,应对企业数据处理需求。

3)数据回流

  • 业务加工后的公共数据极具价值。平台支持将这些数据回流至数据库落库留存,使其在企业内部系统和业务环节间共享流通,成为数据资产。这种机制促进企业数据资产沉淀和价值释放,为数据驱动的商业决策提供有力支持,提升企业数据管理效能。

4)异常任务自动重试

  • 在数据处理任务中,网络波动等异常可能导致任务中断。平台具备自动重试机制,能在任务中断后自动从断点位置恢复处理。这一特性有效应对网络不稳定等突发情况,减少任务失败风险提高,数据处理的可靠性。用户无需频繁监控和手动重启任务,节省人力成本,确保数据处理流程的连续性和稳定性,保障数据的及时性和完整性,为企业提供更稳定的数据支持。

5)敏捷任务运维

  • 平台提供全局数据开发任务健康状态监控功能,能实时跟踪任务运行情况。一旦任务出现异常,系统会主动通知相关人员,及时采取措施。此外,平台具备字段级调优建议功能,协助 IT 人员快速排查问题。这种敏捷的运维机制,使企业能够及时发现和解决数据开发任务中的问题,减少故障影响时间,提高数据处理的效率和质量,确保数据的准确性和及时性,为企业决策提供保障有力。

5.核心能力五:零SQL的数据编辑能力

传统报表系统往往要求用户掌握SQL等数据开发语言,门槛高、沟通成本大,严重限制了业务人员的数据使用能力。FineBI突破这一技术壁垒,提供类Excel交互式的数据编辑界面,用户无需编写一行SQL代码,即可完成数据筛选、排序、分组、计算、字段衍生等操作。

FineBI类Excel数据编辑

6.核心能力六:可视化的业务多表关联能力

在传统分析中,面对多张表的数据拼接与组合,业务人员往往依赖Excel的VLOOKUP等函数进行关联,过程复杂、易错且性能低下。

FineBI通过可视化的多表关联能力,将原本依赖SQL编写的表间关联逻辑,转化为“所见即所得”的图形操作。用户只需选择字段进行拖拽匹配,即可完成一对多、多对一等关联关系配置。支持主外键自动识别、字段类型智能匹配,同时提供辅助提示,避免错误关联。整个配置过程类比于画流程图,直观、易懂,极大地降低了建模门槛,无需IT介入,业务人员即可自主完成复杂的数据结构整合。

在完成多表关系配置后,FineBI支持在单一分析场景中直接引用多个数据表字段进行交叉分析。比如,在一个销售看板中同时调用订单表、客户表、地区表等信息,系统自动调用预设关联逻辑进行数据拼接,用户无须重复计算。支持字段下钻、维度切换、层级联动等多种交互分析方式,真正实现多表联动、按需分析。

同时,FineBI在底层通过智能索引优化、延迟加载、字段裁剪等机制,确保多表计算任务仅在“需要时”触发,避免冗余资源消耗。系统自动生成优化后的查询语句,并结合数据缓存机制,确保在多表联查中依然保持秒级响应。相比传统Excel或SQL直连分析,FineBI在实际项目中可实现3倍以上的性能提升,保障在大数据量下的业务分析稳定流畅。

FineBI可视化多表关联

7.核心能力七:高易用性的数据分析能力

FineBI致力于打破技术壁垒,让每一位业务人员都能轻松开展数据分析工作。其高度易用的交互设计,将原本依赖专业技能的数据操作过程彻底简化,实现“无门槛、低学习成本”的智能分析体验。

1)数据来源模板内sql → 数据来源可视化数据编辑

原本需要编写复杂SQL语句的数据源配置,如今通过图形化配置面板即可完成字段筛选、关联、计算等操作,全面降低数据准备门槛,让非技术用户也能自主接入与处理数据。

2)编写公式 → 直接点选封装公式

在指标创建过程中,无需手动编写表达式,只需在系统内选择所需函数与字段,FineBI自动生成公式,帮助用户轻松完成同比、环比、累计值等复杂指标的构建。

3)点击保存,预览查看 → 拖拉拽交互,操作即时呈现

报表搭建过程支持拖拽字段生成图表,所做修改可即时预览,极大提高操作反馈效率。无需反复点击“保存—预览”,操作流畅直观,显著提升建模体验。

FineBI数据分析能力

4)易用性的数据分析能力——移动端

在商务旅途或外出途中,用户无需依赖电脑,通过手机、平板等移动设备端,即可随时查看FineBI数据看板。无论是在机场候机、高铁上,还是在客户会议的间隙,都能实时掌握企业的核心数据,了解业务的最新动态。

FineBI移动端
  • 原生APP:FineBI的原生APP支持在iOS和Android系统的手机、平板上使用,用户可以像使用其他移动应用一样,方便地用手指触摸浏览系统中的仪表板,操作简单直观,无需额外的学习成本。用户可以对数据看板进行批注,添加自己的见解和分析,然后分享给团队成员。
  • H5页面:FineBI的H5页面可以方便地嵌入到企业已有的 APP 中,实现数据的无缝对接和展示。企业无需进行大量的开发工作,即可将FineBI的数据看板集成到自己的移动应用中,为用户提供更统一、便捷的操作体验。此外,H5 页面还可以与钉钉、飞书等主流的办公协作工具进行对接,让用户在熟悉的办公环境中即可查看和分析数据,实现数据驱动的移动办公。
  • 移动门户:FineBI移动端的门户界面提供了快捷入口、公告栏、搜索框等多种功能模块,用户可以根据自己的需求和使用习惯,一键设置个性化的门户。通过快捷入口,用户可以快速访问常用的数据看板和功能模块,提高操作效率;公告栏则可以及时发布企业的重要通知和信息,确保团队成员随时了解公司的最新动态。

8.核心能力八:多场景数据消费能力

FineBI不仅关注数据的分析过程,更注重分析结果的交付、协作与实际落地。通过丰富的消费机制与可嵌入式能力,帮助企业构建全员共享、实时响应、场景多元的数据使用体系,真正实现“让数据流动起来”。

1)协作编辑能力

  • 文件夹协作

在现代团队数据分析与项目推进过程中,文件夹协作功能发挥着关键作用。它允许用户轻松创建一个团队共享空间,支持多人协作一个分析项目。这使得不同成员可以实时查看和获取最新的项目文件,减少因文件版本混乱或分散存储而导致的沟通障碍和工作延误,提高团队协作的效率和项目的整体进展速度。

  • 主题协作

主题协作功能为团队成员之间共享和交流特定主题下的数据和分析成果提供了便捷途径。当一个主题创建完成后,其包含的数据集和仪表板等元素可以一次性批量分享给其他用户。这种批量分享方式不仅节省了时间,还确保了信息传递的完整性和一致性。例如,在跨部门项目中,数据分析师可以将与市场趋势分析相关的主题(包括市场数据集、销售业绩仪表板等)快速分享给市场部、销售部和管理层等多个相关部门的人员。接收者可以立即查看这些资源,获取所需信息,从而促进团队之间基于同一数据主题的高效沟通和协作,加速决策过程。

  • 编辑协作

编辑协作功能使多人能够同时参与同一个分析主题的开发工作。当多个团队成员协同编辑一个分析主题时,主题内的数据集和仪表板都可以进行协同开发。这种多人编辑模式打破了传统单人开发的局限性,充分发挥团队成员各自的优势和专业技能。例如,在复杂的数据分析项目中,一个团队成员可能擅长数据清洗和预处理,另一个成员可能在数据可视化方面有丰富经验。通过编辑协作,他们可以同时在同一个分析主题下工作,前者优化数据集,后者设计仪表板,彼此的工作成果能够实时同步和整合。这不仅能提高工作效率,还能够促进知识共享和团队成员之间的相互学习,最终提升整个团队的数据分析能力和项目成果质量。

  • 查看协作

查看协作功能的意义在于允许用户将查看权限协作给他人,为他人提供便利的二次分析环境。当用户将分析内容的查看权限赋予他人时,接收者可以在不修改原始分析内容的前提下,对数据进行另存后进行二次分析。

FineBI看板分析协作

2)数据预警能力

FineBI支持用户自定义订阅指标和推送方式,平台赋予所有用户高度的自主性,使其可以直接对自己关注的重点指标创建预警。预警任务创建后,也可设置邮件、微信等多个平台推送预警信息。

FineBI数据预警FineBI数据预警设置界面

而预警通知仅是获取风险信息的第一步,创建者需及时分析数据异常原因并做出整改。FineBI预警平台内置预警处理中心,实现对预警事件待办处理流程的监督,预警事件有迹可循。预警平台还内置了可视化看板,帮助用户分析预警任务的历史触发情况,为预警值调整提供依据。

FineBI数据预警待办中心

3)数据门户构建能力

FineBI支持构建企业级数据门户,门户可集成图表、指标卡片、报告集、通知栏等元素,也提供“公告栏”和“报表动态”等模块,让用户高效获取仪表板上下线、修改变动等信息,统一入口、统一风格,降低沟通成本,提升数据传播效率与可访问性,是企业推动数据文化建设的重要抓手。

单个用户也可以根据自己关注的内容自定义个性化首页。FineBI 提供“我的收藏”、“最近访问”模块,快速定位跳转对应页面。

FineBI数据门户

4)数据应用构建能力

FineBI还支持对同类型、强关联的看板进行打包封装,方便用户快速查找相关看板,从分析看板进化到分析应用,为企业提供更高效的数据看板检索效率。

FineBI看板应用构建

五、结语

在数字化转型浪潮持续深化的当下,数据已成为驱动企业高质量发展的关键资产。但真正实现“数据驱动决策”,并非仅靠数据的汇聚,更在于如何让数据被看见、被理解、被使用。FineBI正是顺应这一趋势应运而生,以其强大的对接能力、专业的建模体系、高效的可视化分析体验与灵活的数据消费场景,为企业打造了一套贯通全流程的数据应用解决方案。

无论你是希望推动组织的数据治理能力升级,还是想让每一位业务人员都能自主获得数据价值,FineBI都将是你值得信赖的智能分析平台。拥抱数字化,不如从拥有一款好用的数据工具开始。选择FineBI,让数据真正服务于业务,让决策更加科学、敏捷、高效。

帆软软件深耕数字行业,能够基于强大的底层数据仓库与数据集成技术,为企业梳理指标体系,建立全面、便捷、直观的经营、财务、绩效、风险和监管一体化的报表系统与数据分析平台,并为各业务部门人员及领导提供PC端、移动端等可视化大屏查看方式,有效提高工作效率与需求响应速度。

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