今天是618活动开启付定金的日子，我的电商朋友前几天就忙的不着地，一直跟我抱怨：真想卸载了excel，用它处理数据，数据量一大就难得不行，加载龟速，说崩就崩，然后就是重头再来，这谁顶得住？

不仅是我电商朋友有这种体会，大家试图用excel进行大数据分析处理的时候就发现，excel是真做不来这事，当excel崩溃的时候问你等不等他的时候你敢不等吗，但是等了也是白等。那既然excel做不来这活，那还有啥好用的大数据分析处理工具吗？

好在微软官方也发现excel的确处理不了大数据，它也推出了大数据分析处理工具——BI工具。我在我朋友跟我推荐了BI工具之后，她说早就听说BI好用，等她忙过这段也换成BI工具。她还跟我提到一款她数据分析同事最推荐的一款大数据分析处理工具——FineBI，说这款国内排名第一，我去做了这款工具的功课，发现这款工具还提供个人无限的免费试用，体验了几天之后发现这款BI工具是真的爆好用，我给大家谈谈为啥好用!

首先先跟大家说明下为啥大数据分析处理难：

• 多数据源整合

数据来自多个不同的业务系统，需要对接各种数据源并整合成统一数据仓库

• 数据体量大

积累的数据越来越多，数据体量越来越大，但对数据分析的要求越来越高

• 数据二次加工

获取到源数据后，往往都要再对数据进行清洗、删减、计算等二次加工操作

针对以上的问题，FineBI采取多项技术：

• 列式数据存储

抽取数据的存储是以列为单位的， 同一列数据连续存储，在查询时可以大幅降低I/O，提高查询效率，并且连续存储的列数据，具有更大的压缩单元和数据相似性，可以大幅提高压缩效率。

• 智能位图索引

位图索引即Bitmap索引，是处理大数据时加快过滤速度的一种常见技术，并且可以利用位图索引实现大数据量并发计算，并指数级的提升查询效率，同时FineBI做了压缩处理，使得数据占用空间大大降低。

• 数据本地化计算

为了减少网络传输的消耗，避免不必要的shuffle，利用Spark的调度机制实现数据本地化计算。在知道数据位置的前提下，将任务分配到拥有计算数据的节点上，节省了数据传输的消耗，完成巨量数据计算的秒级呈现。

• 智能缓存

直连模式下会直接和数据库对话，性能会受到数据库的限制，因此引入encache框架做智能缓存，以及针对返回数据之后的操作有多级缓存和智能命中策略，避免重复缓存，从而大幅提升查询性能。

可以看到FineBI基于Spider大数据引擎的直连模式和本地模式，可支撑BI数据分析的各种应用场景。

下次找大数据分析处理工具，别再打开excel了，直接上FineBI，这款大数据分析处理工具功能强大，性能稳定，专业人士都推荐！

商业智能BI产品更多介绍：www.finebi.com

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