如今，大數據正推動著資料探勘、統計領域發展，大數據分析工具使得大數據應用變得更加便捷高效，即使面對複雜多樣的數據也能做到游刃有餘。

今天，軟妹就介紹一下大數據定義、大數據分析和大數據工具，簡單上一節大數據分析課程，幫助大家全方位掌握大數據，並透過帆軟的商業智慧工具FineBI開始大數據分析之旅，藉助實際的大數據分析案例助力企業應對巨量資料挑戰！
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大數據，也被稱為巨量資料，指的是龐大且複雜的數據集合，無法使用傳統方法或工具進行有效處理和分析。這些數據可能來自不同來源，如社交媒體、感測器、網絡交易等。
一般來說大數據具有以下四個特性：

• 數據資料量大（Volume）
• 產生速度快（Velocity）
• 數據多樣化（Variety）
• 數據真實性（Veracity）

簡而言之，大數據一般具有以下特點：數量龐大、多樣化、高速生成和高價值。透過適當的技術和工具，大數據可以揭示隱藏的模式、趨勢和洞察，幫助人們做出更明智的決策，發現商業機會，改進運營效率，並推動創新和發展。

大數據分析是指利用各種技術和方法對大數據進行深入分析和解讀的過程。因為數據輸入變得過於龐雜，所以企業不得不使用更加強大的計算能力來處理多個來源的數據，尤其是像BI工具這樣的大數據分析軟體，尤其適合功能要求比較高的企業級用戶。

大數據分析使用統計分析、機器學習、數據挖掘等技術，從大數據中提取有價值的信息，用於優化業務運營、改進產品設計、預測未來趨勢、洞察消費者行為等。通過大數據分析，企業可以做出更明智的決策，發現商機，提高效率，提供個性化的服務，並在競爭激烈的市場環境中取得競爭優勢。

大數據數量龐大，複雜多變，與一般資料資產不同，需要藉助適當的工具來處理並進行大數據分析。就像選擇路線和交通工具一樣，在不同的數據分析環節中需要使用不同的工具。本部分的目的是介紹常用的大數據分析工具，以幫助初學者更好地理解資料分析方法。

資料存儲涉及到資料庫的概念和資料庫語言，深入研究這方面可能不是必需的，因為有專業的資料庫管理員（DBA）可以處理這些。然而，想要實現巨量資料分析至少需要理解資料的存儲方式、基本結構和資料類型。掌握SQL查詢語言是必不可少的，最好是精通。你可以從常見的SELECT查詢、UPDATE修改、DELETE刪除和INSERT插入的基本語法和讀取操作入手。

Access：這是最基本的個人資料庫，通常用於個人或部分基本的資料存儲。

MySQL資料庫：對於部門級或互聯網的資料庫應用來說是必需的，這時關鍵是掌握資料庫的結構和SQL語言的資料查詢能力。

SQL Server 2005或更高版本：對於中小型企業，以及某些大型企業來說，採用SQL Server資料庫是常見的。除了資料存儲，它還包括資料報表和資料分析功能。

DB2、Oracle：這些都是大型資料庫，主要針對企業級應用，特別是那些需要處理大量資料的大型企業。一般大型資料庫公司都提供優秀的資料整合應用平台。

BI級別：實際上，這不是一個資料庫，而是建立在前述資料庫基礎上的企業級應用數據倉庫。

數據倉庫（Data Warehouse）：建立在數據倉庫機器上的資料存儲基本上都是商業智能平台，它整合了各種資料分析、報表、分析和展示功能。

企業存儲的資料需要被讀取和展現，報表工具是最常用的工具之一。傳統的報表工具主要用於展示資料，但現在也發展出了一些分析型報表工具，並與其他應用交叉，實現資料分析報表的功能。這些工具通過提供介面開放功能、填報和決策報表等功能，能夠實現資料的進出打通，涵蓋了早期商業智能的功能。

像Tableau、Power BI、FineReport、FineBI、QlikView等BI（商業智慧）工具，提供了報表、資料分析、視覺化等多層功能。這些工具還可以與數據倉庫進行銜接，構建OLAP分析模型。

FineBI在台灣、香港、澳門、新加坡、馬來西亞等地區均提供在地化服務，由帆軟原廠當地團隊做技術支援，二次開發和專案實施。點擊下方按鈕即可免費下載 FineBI 軟體進行體驗，任何技術問題都可以隨時聯絡技術支援工程師！

在這一層中，有很多不同的分析工具，其中最常用的就是Excel。

Excel軟體：首先要確保使用的是較新版本，因為新版本通常功能更強大。儘管如此，實際上大多數人只掌握了Excel功能的一小部分。Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作！然而，我常常建議，有能力把Excel用成統計軟體，不如直接使用專業的統計軟件。

SPSS軟體：目前最新版本是18，並更名為PASW Statistics。從我從3.0版本開始在Dos環境下進行程式設計分析，到現在的版本變化，我們可以看出SPSS社會科學統計軟體的發展。它從一開始注重於醫學、化學等領域，逐漸轉向重視商業分析。現在它已經成為了預測分析軟體。

SAS軟體：相對於SPSS，SAS的功能更加強大。SAS是一個平臺化的軟體，整合了EM挖掘模組平臺。相對而言，SAS的學習曲線可能較陡峭，但如果掌握了SAS，將會更具價值。例如，在離散選擇模型、抽樣問題和正交實驗設計等方面，SAS的功能更為優秀。此外，關於SAS的學習資源也相對豐富。

表現層，也被稱為資料視覺化，每種工具幾乎都提供了一些展現功能。然而，就企業級應用而言，最常見且最常用於分析和報告的工具還是商業智慧（BI）。

在這裡我們推薦之前提到過的企業級BI工具：FineBI。

FineBI是一款易於上手且功能強大的資料視覺化工具。它專業、簡潔且易於使用，界面和流程清晰明了，每個模組都有明確的功能區域。

透過FineBI的自助式資料集功能，普通業務人員可以輕鬆地進行拖拽操作，對資料進行篩選、切割、排序、彙總等操作，靈活地獲得所需的資料結果，並選擇適合的圖表和儀表板進行資料的視覺化展示。

關於視覺化

FineBI支援50多種圖表樣式，基本上涵蓋了市面上所有基礎的圖表，具有優秀的動態效果和強大的交互體驗。使用時能夠根據需求設定各類特性，並且在行動端、LED大屏也能自我調整展示。

使用FineBI可以輕鬆靈活地構建各種經典的業務分析模型的視覺化圖表，例如金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、購物籃分析模型等等。這些圖表可以幫助業務洞察，深入了解客戶行為和市場趨勢，從而提供更有效的業務分析和決策支持。

關於視覺化特效

在FineBI中，你只需簡單拖拽和點擊配置，就能實現輪播、閃爍、3D動畫等各種特效。這些特效充滿科技感，尤其在大屏幕展示時效果更加酷炫。

這些特效都是根據使用者的實際需求開發的。此外，FineBI的母公司帆軟還擁有一批開發愛好者，他們利用視覺化開源庫設計和開發視覺化的外掛程式，專為FineBI進行客製化。這一生態系統已經十分成熟。

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為了確保大數據分析能夠取得成功，正確進行大數據分析步驟非常重要：

數據的捕獲和收集是數據分析的第一步，隨處產生的數據可成為商家的參考，大型企業可蒐集使用者活動紀錄，小型企業可逐步累積資訊量，例如填寫問卷。

隨著獲取數據的門檻降低，企業收集數據的需求大幅提升，越來越多的企業選擇使用分散式處理系統處理大數據，分割資料並進行備份，突破記憶體限制。

透過多元渠道獲取的大量資料往往是原始數據，無法直接使用，需要經過層層處理。通過數據檢查，數據清洗和各種數據分析方法如分類、迴歸分析、排序、關聯分析等，利用決策樹、遺傳演算法、人工神經網路等模型進行計算，以預測未來。

經過運算後的數據依舊是數字與列表，無法輕易理解，因此可以使用視覺化工具將分析後的數據轉化為更加直觀的圖表形式，以便閱讀和理解。

這一步驟可以利用上文提到的FineReport、FineBI和Tableau等工具，將前一步驟的資料結果以圖表、儀表板等更直觀的方式呈現，從而協助企業更輕鬆地理解資料，並發現資料背後的真相。

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企業管理的大數據通常具有多樣性、龐大的資料量和高速的特點。這些重要資產可以提升決策品質，進一步改善業務效能。透過有效的資料分析工具運用大數據，企業可以獲得多項競爭優勢。
以下是幾種大數據應用和大數據分析案例：

痛點：

• 市場環境變化頻繁：受國際關係、疫情爆發等意外事件的影響，市場需求和供應端都充滿不確定性，因此資料和資訊的傳遞與透明度變得尤為重要。
• 產能原料浪費嚴重：由於車間過程管控和資料傳遞的缺失與延遲，工廠生產現場異常頻繁發生，導致產品質量水平低下，同時也造成生產產能和原材料的浪費。
• 產品毛利越來越低：企業缺乏結合產品、費用、成本和組織等資訊的體系化分析能力，無法有效分類處理毛利率、成本等資訊，導致產品毛利越來越低。
• 缺乏人才管理體系：企業缺乏體系化的洞察分析和人員綜合檔案建設，這間接導致人才流失問題；同時，在引入專家人才方面也存在放養狀態的問題。

總之，製造業面臨著市場環境變化、產能原料浪費、產品毛利下降和人才管理不足等痛點。解決這些問題需要加強資料與資訊的傳遞與透明度，改進車間過程管控和資料傳遞的效率，建立結合多項資訊的體系化分析能力，以及加強人才洞察分析和綜合檔案建設。透過解決這些痛點，製造業能夠提高生產效率、降低成本、增強競爭力並實現可持續發展。

這種情況下，製造業需要尋找一種解決方案來整合這些散落在各個系統中的資料，並發現其潛在價值。一個有效的方式是採用現代的數據整合和分析平臺，例如上文提到的FineReport等BI工具，它能夠連接並整合各個應用系統中的資料，同時提供豐富的數據分析和視覺化功能。透過這樣的平臺，製造業可以更好地理解和分析資料，發現問題並制定相應的解決方案，實現效率和競爭力的提升。

大數據應用：
該戰情室圍繞常見的採購流程：需求-尋源-訂單-收貨-支付，涵蓋各環節關鍵指標，建設智慧採購供應管理和流程鏈路可視化平台，進一步優化供應鏈流程效率效率，降低成本。

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痛點：

• 數據孤立：業務系統繁多，各個系統之間存在壁壘，難以實現數據的無縫貫通和共享。
• 資料質量不佳：外部資料源頭混雜，資料質量參差不齊，難以從源頭掌握和控制資料質量，後期糾錯成本高。
• 業務冗餘：銷售零售業涉及多個產業鏈、多種業態，統一管控困難，導致企業內部業務運營部門職能冗餘，使企業呈現臃腫的狀態。
• 經營難以把握：經營環境複雜多變，數據流轉過程中的異常監控困難，使得企業難以及時把握經營情況和風險。

為了解決這些痛點，銷售零售業可以考慮導入現代化的數據整合和分析平臺，如FineReport等BI工具，該平臺能夠打破系統之間的壁壘，實現數據的無縫貫通，同時提供強大的數據質量控制功能。通過FineReport，企業可以將分散在各個系統中的數據整合起來，確保資料的一致性和準確性。同時，FineReport還提供強大的數據分析和監控功能，使企業能夠及時了解經營情況，發現潛在風險，並做出相應的決策，從而提升經營效率和競爭力。

大數據應用：

• 市場大盤監控：通過該解決方案，能夠從營收、利潤、損益等多個角度對線上各渠道的運營情況進行全面監控和把控。
• 全渠道投放：解決方案能夠統一分析全渠道投放的效果，包括消耗、成交、ROI、趨勢等，從而幫助企業瞭解整體投放的效果和效益。
• 使用者留存分析：通過該解決方案，可以對時序使用者留存情況進行分析，並提供各種進階分析的輔助，例如素材內容、投放策略、商品策略等，從而協助電商分析人員做出更具深度的分析和策略制定。

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痛點：

• 數據應用弱：缺乏數據分析工具和專業資料人才培養機制，同時也缺少行業專用的數據應用產品，這使得銀行在數據應用方面表現較弱。
• 數據基礎差：銀行存在數據孤島現象，不同部門和系統之間的數據互通互聯困難，同時資料質量存在問題，現有計算平臺難以確保資料的時效性。
• 數據管控弱：銀行內部數據的權限設置較為粗糙，缺乏細粒度的權限管理，同時也缺乏相應的制度管控體系和報表生命週期的管理規劃。

總之，銀行業面臨著數據應用弱、數據基礎差和數據管控弱等痛點。解決這些問題需要銀行加強數據分析工具的應用，同時注重培養專業的資料人才；同時需要建立更好的數據共享和整合機制，提高數據的質量和時效性；同時也需要加強數據管控，建立細粒度的數據權限管理體系，同時規劃和管理報表的生命週期。通過解決這些痛點，銀行業能夠更好地利用數據資源，提高營運效率，優化風險管理，並提供更好的金融服務。

大數據應用：

行動端戰情室生態

該解決方案的內容如下：

• 業務串聯：該解決方案致力於實現不同層級的行動應用之間的業務串聯，從而形成自上而下的工作臺分析聯動生態。透過整合不同應用系統和工具，確保業務在不同層級間的順暢協作和信息傳遞，提升業務效率和協同能力。
• 資料統一：該解決方案提供單一資料入口，旨在統一銀行內部雜亂的資料來源。通過建立統一的資料平臺，將分散在不同系統和部門的資料整合至統一的數據庫中，實現資料的統一管理和整合。這樣可以確保資料的一致性和可靠性，並提供方便的資料存取方式，幫助使用者快速獲取所需資訊。
• 豐富資料查詢場景：該解決方案針對使用者在出差等場景下無法有效查詢資料的痛點，提供多樣化的資料查詢場景。這些場景包括使用行動設備進行即時資料查詢、設置個性化的查詢報表和數據可視化工具，以及提供離線查詢功能等。這樣可以解決使用者在特定場景下無法即時存取和查詢資料的問題，提高工作效率和便利性。

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在大數據時代，使用最廣的大數據分析工具是報表工具和自助式BI，本文也深入探討了FineReport和FineBI這兩款工具的基本資訊，並提供了詳實的大數據分析案例。

這裏再總結一下以FineReport為代表的報表工具和以FineBI為代表的自助式BI工具的區別：

根據Gartner的雙模IT模式，建議企業根據自身數據應用成熟度來判斷哪一類BI更適合自己，或者是否需要結合使用。很多企業會同時選購這兩款產品，透過FineReport+FineBI的完美結合互補，輕鬆應對企業IT的複雜報表和業務即席分析需求！

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