DataHunter怎么樣？與傳統BI相比DataHunter有哪些優勢？
DataHunter是一款完全免費、在線的數據可視化分析工具，DataHunter基于探索式分析，支持智能推薦的圖形、圖表協同過濾、全維數據鉆取，無需IT人員協助，業務人員只需通過拖拽式操作就能完成數據可視化分析工作。在國外Tableau、Qlik等自助式BI工具已經獲得了眾多企業的認可，而在國內，也有像DataHunter這樣的輕量級自助式BI服務商涌現。那么，在數據分析層面，DataHunter到底有什么優勢呢？下面就讓小編為大家介紹一下DataHunter怎么樣？與傳統BI相比DataHunter有哪些優勢？
DataHunter怎么樣？
數據建模
通常，使用傳統BI進行數據分析，IT人員需要先根據分析需求進行數據建模，這其中涉及到很多復雜流程，包括確認客戶需求、匯總數據、對數據進行ETL處理、定義數據間的關聯模型等，之后業務人員會根據輸出的數據報表進行查看。
這種方式帶來的直接問題就是，一旦客戶的分析需求發生變化，那么業務或分析人員無法自行修改數據報表，只能依靠IT部門。此時，IT人員需要重新建模或修改已有的分析模型，再進行報表輸出。毫無疑問，這種方式效率低下，而且耗時很久。
另外，靜態的數據報表也讓業務人員無法進行有效的數據分析。因為所有的維度和度量都是已經預設好的，輸出的可視化圖表也是固定且無法修改的，例如，想要對已經設定好求和的數值進行求平均值，那需要重新進行建模。
使用自助式BI產品進行數據分析，則無需進行復雜的數據建模。通過DataHunter自主研發的輕量級BI產品，數據建模過程相當簡單。業務人員只需要將長傳后的數據表進行拖動關聯，就可以完成建模過程。并且，DataHunter支持實時調整數據表中維度和度量的計算方式，極大增強了數據分析的靈活性。此外，DataHunter也支持對上傳后的數據進行一系列的操作和編輯，包括自由更改表格文件名稱、表格分組、字段類型等。
實時交互分析
由于傳統BI基本以提供報表服務為主，雖然功能比較全面，但受限于產品技術架構和復雜且固定的分析流程，一方面，傳統BI無法實現實時的數據采集、處理和分析，另一方面，業務人員也無法隨時調整數據報表，更多則是以固定時間為周期輸出監控類或固定格式報表。
DataHunter在研發之初，就考慮到大數據時代下用戶對于實時分析的強烈需求。基于自主研發的DH Data Connector Framework（數據連接器框架），DataHunter支持用戶實時對接企業內的各種業務系統數據，并通過內存分析引擎進行實時的處理和分析。
探索式分析
傳統BI產品基本是采用驗證式分析模式，其是一種自上而下的模式。即企業決策者設定好業務指標，提出分析需求，分析人員再根據相關需求進行報表定制。這種模式必須先有想法，之后再通過業務數據進行驗證。所以驗證式分析對數據質量要求很高，如果數據本身出現問題，那么即便通過科學的數據建模進行分析，結果也肯定是錯誤的。
相比于驗證式分析，探索式分析對數據質量要求相對較低，同時也不需要復雜的數據建模，這也是Data Analytics的核心理念。探索式分析的意義在于，它允許分析人員或決策者在不清楚數據規律、不知道如何進行數據建模的情況下，通過數據本身所呈現出的可視化圖表進行查看和分析。
目前，基于探索式分析的數據可視化產品并不多見，國外產品包括Tableau、Qlik、Power BI等，而國內最具代表性的則是DataHunter自主研發的自助式BI產品。基于探索式分析，DataHunter支持智能推薦圖形、圖表協同過濾、全維度數據鉆取，可以幫助用戶快速定位并發現問題。
操作簡單
傳統BI的設計理念在于幫助企業構建大而全的報表平臺，功能雖多但非常復雜。一方面，傳統BI需要進行手動建模，操作復雜且學習難度極大；另一方面，在整個數據處理環節中，也需要大量的代碼指令，這是業務人員無法完成的。
相比于傳統BI，自助式BI產品更加輕量級，由于產品本身主要面向業務人員使用，所以自助式BI更加簡單易用，使用門檻也非常低，即便沒有任何操作經驗的小白用戶，也能輕松上手。
以DataHunter產品為例，不管是數據處理還是分析過程，全程通過拖拽操作即可完成。同時，從教學視頻到幫助文檔，DataHunter為用戶提供了完善的學習資料，用戶通過學習，幾分鐘就可以完成從數據整合、數據關聯、可視化分析、建立業務看板所有流程。
結語：
因此，在大數據時代，面對海量的商業數據，企業應該盡早放棄傳統的BI數據分析模式，而采用以數據驅動的輕量級、自助式BI產品。唯有徹底解放IT部門，把數據分析能力歸還給業務人員，才能真正釋放出數據的價值，洞察業務的未來。以上就是小編為大家介紹的DataHunter怎么樣？與傳統BI相比DataHunter有哪些優勢？的有關內容，希望能有所幫助。
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