很多人问我，数据分析应该使用哪些工具？其实，我在很多文章中都提到过：Excel、BI工具、R、Python等，具体取决于大家的需求。

如果要挑选一种工具，我认为BI工具更适合大多数人使用。BI，即商业智能，是为了数据分析而专门设计的工具，它的目标是缩短从业务数据到经营决策的时间，帮助人们更好地利用数据来影响决策。

BI工具中的FineBI就是一个很好的例子。FineBI的设计完全符合数据分析的流程。首先，通过数据准备阶段进行基础的数据处理和模型构建；接着，利用自助数据集对数据进行过滤、添加计算指标、合并数据等操作；随后，进行数据分析挖掘，通过拖拽操作以图表和表格形式进行多维度分析，发现有价值的分析结果；最后，构建数据驾驶舱，生成数据报告。

这些步骤是数据分析过程中不可或缺的环节，同时也反映了数据分析从业者的一些痛点：

1. 数据清洗这种重复性工作可以通过自助数据集来解决，其中提供了许多现成的操作选项，如新增列、分组统计、过滤、排序、上下合并、左右合并等。并且每一步都有详细的记录，便于回顾和思考。

2. 数据可视化方面，使用Excel等工具可能需要花费大量时间在美化图表上，甚至需要掌握一些小技巧才能完成。但在FineBI中，这些都可以一键生成。

因此，推荐FineBI的原因在于其完善的数据处理方案和数据管控能力。我自己在公司开发了一些数据产品，发现面向个人的产品相对标准化，能满足大多数人的需求。然而，面向部门或企业的应用则需要处理各种复杂的情况，例如性能和流程管控，这就需要定制化解决方案。在寻找这类工具的过程中，我们遇到了FineBI。

总的来说，FineBI是一款优秀的BI工具，可以用以下几个关键词来概括：数据分析挖掘、数据处理与可视化、大数据高性能、企业级数据管控。

数据分析挖掘

探索性分析，了解数据

数据分析并非一开始就有一个明确的方向。通常，拿到数据后会先进行试探性的分析，观察数据趋势，找出潜在问题，逐步深入分析。每一步操作都会有图表响应，告诉你结果。此外，FineBI还提供了增加、修改、删除历史操作的功能，方便及时修正错误，每个步骤都可以预览数据，也可以随时回退到之前的步骤。

分析思维主导的可视化

在制作图表时，通常需要先看数据、选择图表类型、分类、美化。但实际上，这背后隐含的前提是你已经了解了数据，知道该用哪种图表。如果面对的是全新的数据，需要深入挖掘，那么可能需要用到一些复杂的图表类型，例如在Excel中使用VBA会非常繁琐。而FineBI则可以简化这一过程。

5.0版本的可视化分析取消了传统图表类型的概念，改为以“形状”和形状对应的“颜色”、“大小”、“提示”、“标签”等属性来替代。同时取消了“分类”、“系列”等概念，改为以“横轴”和“纵轴”两个方向来呈现数据。当分析两个数据字段的相关性时，会自动选择最合适的图表类型（也可以手动调整），这样的设计更符合探索式分析的场景。

数据挖掘

数据挖掘算法通常需要使用R等专业工具，但这些工具上手难度较大，还需要理解统计学原理。FineBI则提供了一些自动化挖掘算法，如时间序列、聚类、分类、回归和关联规则等。这意味着，即使不懂编程，也能轻松完成数据挖掘任务。例如，你可以通过简单的拖拽操作来预测未来的销售额或进行用户群体分类。

如果需要编写特定的算法，FineBI还可以集成R语言，实现算法代码的编写和可视化报告的生成。

数据处理

数据处理是数据分析中最繁琐的部分，通常会占用50%至70%的时间。例如，从IT部门获取销售数据，分析用户购买行为，并据此调整销售策略。这时需要计算一些分析指标，如消费频次、单笔消费最大金额、最近一次消费时间间隔等。FineBI的自助数据集提供了新增列、分组统计、过滤、排序、上下合并、左右合并等功能，使得数据处理更加直观和高效。

大数据高性能

大数据处理性能是BI工具的重要指标之一。FineBI的Spider计算引擎将实时数据引擎与抽取数据引擎整合在一起，用户可以根据数据量、实时性要求和使用频次等自由选择实时或抽取的方式。实时数据与抽取数据方式的无缝切换，使得前端分析更加灵活高效。

Spider引擎采用分布式方案，可以灵活应对不同数据量级的分析需求。在数据量激增时，可以通过横向扩展机器节点来提升性能。Spider引擎结合了Hadoop的大数据处理思路，以轻量级架构实现了大数据量的高性能分析。它集成了Alluxio、Spark、HDFS、Zookeeper等大数据组件，结合自研的高性能算法，实现了列式存储、并行内存计算、计算本地化等功能，解决了大数据量分析的问题，并且从架构上保证了计算引擎系统的全年可用性。

最打动人心的数据管控

企业级数据分析往往涉及多个层级的人，包括数据管理者、数据分析师和数据查看者，每个人的需求各不相同。FineBI 5.0提供了精准的企业级数据权限管控方案，管理员可以高效便捷地进行权限配置，无需担心隐私数据泄露。

权限统一配置

平台统一控制权限，如业务包权限、数据表行权限、数据表列权限等，权限控制的粒度更细致，更科学。通过配置主表权限，所有关联的业务表权限也会生效。

权限智能继承

分析人员所做的分析表默认继承基础数据的权限，管理员无需再担心这些数据表的权限分配，每个阅读用户自动看到自己权限范围内的数据，这有利于促进分析人员之间的分享和交流。

满足不同场景

不同场景对数据权限的要求是不同的。每个用户有权将自己权限范围的数据，在有需要的情况下开放给其他用户。例如，总部制作的各大区汇总销售额，希望每个用户都能看到，但在权限继承的情况下，各大区是没有权限看到其他大区的数据的，但总部的分析表制作用户有权不继承权限，将数据开放给各大区用户。

个人感悟

尽管市面上有许多数据分析工具，但能够帮助企业进行数据管控、整合、分析和分发的BI工具并不多。FineBI 5.0不仅是一款数据分析挖掘工具，也是一款强大的数据可视化工具，尤其适合处理企业复杂流程下的数据分析需求。如果你对FineBI感兴趣，不妨去体验一下。