标签: 商业智能

导语：开源数据无处不在，但是在许多情况下，它们的格式多种多样，不仅仅是以Excel形式，如xml、JSON，因此并非所有潜在用户都可以访问数据。这意味着只有具有相关数据知识基础 的用户才能查询信息并提取有价值的数据结论。 举个例子：欧盟开放倡议使得许多政府在其门户网站上公布其大量数据。下面是相关链接： http://www.arso.gov.si/xml/zrak/ones_zrak_urni_podatki_zadnji.xml 该数据集包含斯洛文尼亚每隔1小时的最新污染物测量值。该网站定期更新，但是新的数据记录取代旧记录。其中产生了两个问题，第一是当前值与之前的测量值无法进行比较，第二是无法进行数据前后关联获取相关联系。也就是说，与某些标准相比，当前的污染物测量值是低还是高，无从得知。 如果没有这种评估，普通市民就无法确定他们所在城镇的空气是否干净，是否应该让孩子留在室内，并在污染高峰前关闭窗户。 一、创建自动化数据采集工作流 我们将使用文件块（黄色块）直接从URL中收集数据，然后重命名并格式化日期和其他字段（紫色字段管理器块），然后将记录存储在IOD中以附加模式输出文件（绿色块）。 接着使用管理部分中的调度应用程序，每 3 小时自动收集和存储一次数据。通过执行一些常规的重复数据删除操作，可以在同一个项目中将同一归档数据文件块可视化(绿色区域中的黄色块)。 数据刷新也会更新蓝色Report块，使得新数据可以立即反映在交互式图表中。 黄色文件块配置如下： 二、使用过滤器和KPI视图构建动态仪表板 下面介绍比较有趣的部分：收集和清理数据，并将数据可视化！ 选择图表一直是数据可视化中的一个挑战，但为了最大限度地减少迭代，我们将添加一个变量“度量选择”，以便报表查看器可以循环查看KPI，并比较各个位置之间的平均水平，以便观察每小时的波动情况。注意：所有的这些可视化情况都可以在一个页面上展示！ 单击一个或多个条行框将产生“刷新效果”，其中未选择的值将消失，但仍会存在，以供进行基准测试。这就是“移动”和“保留”按钮，除了过滤功能外，这个功能可以用户能够只保留感兴趣的数据点。 中间的文本选择变量是在“报告数据源”区域（“度量选择”）中创建的，而IF公式将协调5个度量之间的切换。 如果查看者选择“CO”作为他们的比较标准，页面上的所有图表都将指向该输入的“测量”字段，因此折线图、条形图和标记将根据CO的级别比较不同的位置。内容视图将进行更新，同时提取出最大值并确定记录该测量的位置。 这是带有“变量切换公式”的公式块： IF( ="co", , ="no2", , ="o3", , ="pm10", , ="pm2.5", , ) 下面展示如何构建交互式KPI视图： 内容视图是一个非常价值的报表工具，因为它可以将动态文本与响应公式结合起来。产生的结果文本将随着每次数据更新和每个查看者的交互而变化（只要“查询”部分指向“过滤数据”）。 根据查看者的不同选择，小部件将根据世界卫生组织的每日限制显示指导，并提供指向相关网页的URL链接。 以下数字“92”背后的公式—评估该期间各污染站的污染物最大测量值： IF( SUBSET_MAX( )=null,"no measurements", SUBSET_MAX( ) ) 以下是污染物测量值最高位置名称背后的公式（考虑到多个位置可以记录相同结果的可能性）： SUBSET_UNIQUESLIST( , SUBSET( ,(SUBSET_MAX( )))) 我们还可以将最大值文本颜色链接到一个函数，这样它就可以动态响应评估结果，指示测量的级别是否高于允许值。 IF( SUBSET_MAX( ) - IF( ="pm10",45, ="pm2.5",15, ="no2",25, ="o3",100, ="so2",40, ="co",35, null) 0,"red","green") 同样，我们可以在折线图中创建“动态参考线”，并将其链接到变量选择。 IF( ="pm10",45, ="pm2.5",15, ="no2",25, ="o3",100, ="so2",40, ="co",35, null) 如果我们希望比较不同时期的污染物所在位置（过滤设备的时间范围为24小时、1周、1个月），并评估它们的水平是否高于或低于规定的限制，则整个可视化效果会很好。 群众可能想知道哪些污染物位置受到一种或多种污染物的影响？这个问题，我们同时将位置与所有5个KPI 进行比较，可以在雷达图窗格模式下开展这项工作并在可视化窗口进行位置观察。 在这种模式下，雷达不用于精确测量，而是作为一种分析工具来标记哪个位置存在一种或多种污染物的问题。 三、选择报表样式并进行润色 最后一步是查看报告设置中的样式部分。选择好看仪表板背景和颜色能够使可视化界面更加美观醒目。在本案例中，背景是浅蓝色的，以清新空气为主题。“创建样式”是创建双色样式的快捷方式，包括1个背景，1 个前景。 可以通过键入 Google 字体名称或从链接中复制来选择字体，在下面的示例中，我们选择了“Questrial”。 在同一页面上，有3种颜色设置方法： 选择默认数据颜色 单击“分配颜色”，对每个字段中的值使用随机分配 通过单击左侧边栏数据菜单中的数据值旁边的颜色方块，手动选择颜色 书签菜单，将其添加到不同的项目中。

导语： 在这个充满波动性、不确定性、复杂性和模糊性的商业环境中， 最有力的竞争优势是信息 。随着数字化转型成为各类企业的追求，从数据中获取情报的能力将是获胜的关键。 在大多数情况下，这些问题既是技术问题，也是文化问题。 信息孤岛、不愿共享、缺乏分析技能以及业务用户难以查找和获取数据 ，这些都是阻碍企业真正以数据为中心的因素。 大量数据表明，由数据驱动的决策可以使企业更加灵活、高效和响应迅速。低成本、可大规模扩展的数据库和云端分析工具的出现，降低了获取和使用数据的障碍，但许多企业受到传统技术的束缚，无法满足日益增长的用户需求。 一、数据对企业具有重要价值 商业应用研究中心（BARC）的一项调查发现，三分之二的组织认为信息在现在或将来的决策中非常重要。然而， 58%的受访者表示，他们公司的管理决策至少有一半是基于直觉或经验的。在被BARC定性为“落后”的组织中，这一数字为70%。 据Gartner估计，87%的组织在商业智能和分析的成熟度方面水平较低。他们倾向于使用电子表格进行分析，并在没有经过统筹的独立项目中提取个人数据。根据该研究公司的说法， 这些信息孤岛限制了BI现代化 。对于大多数组织来说，问题在于传统BI工具的泛滥，再加上数据治理流程将太多的责任集中到了稀缺的数据管理人员手中。数据驱动意味着将数据以可用的格式及时地传递给需要它的人。然而，在很多组织中，仅仅是将数据转换成可用的形式就浪费了太多时间。 当今的商业环境中，数据是竞争优势的最关键来源，低效的数据处理越来越难以维持。企业可以将许多非核心竞争力的操作和基础设施外包出去。事实上，新型的纯网络企业几乎没有任何基础设施。这些公司所拥有的是围绕数据使用的文化和组织的严谨性。 数据是大多数公司各个层面做出明智决策的关键，今天，这些决策可能延伸到收银员、酒店管家和工厂车间里的工人。一家运营良好的公司在管理层制定战略，并将其转交给对应的管理者，由他们将其转化为有数据支持的流程和举措。 这些数据可以是战略性的（用于对新的倡议作出决定），战术性的（用于决定如何执行个别倡议）和操作性的（用于支持正在进行的进程）。 不幸的是，许多组织中的数据流受到了一系列技术限制，这些限制围绕查找、清理、加载和协调数据源等任务，而这些任务又被糟糕的数据治理实践放大了。用户可以自己承担的任务最终集中在技术人员身上。其结果是， 高优先级的项目得到了关注，而小项目的“长尾”则被分流到了一边。这些低优先级的请求加在一起，将会对底层业务产生重大影响。 举一个真实的例子：一家被称为数据分析领域领导者的大型零售商。像许多同行一样，该公司投入了大量的工作，为假日购物季的促销活动、定价、库存和人员配置做准备。但是，对于公司内部的一些小组来说，一年中最繁忙的时间是在圣诞节之后。这些部门主要是处理售后工作以及节假日后的商品库存，这是增加销售机会和改善客户关系的一个重要渠道。部门经理对他们无法获得客户行为数据和节后购买的历史记录感到沮丧，这些数据在预测需求方面是很有用的。但是他们的需求被认为是次要的，因为要为假期激增的订单做好准备。 而最终结果是节假日后储物箱等物资短缺，客户服务台排长队，库存计划和供应链管理中断。这种对最关键的业务问题的关注，留下了一长串未处理的项目，而这些项目合起来可能产生重大的业务影响 。 根据 杜德定律，价值=为什么/怎么做 。价值的增长要么是通过探索原因，要么是通过减少方法。在分配资源时，组织通常会过度关注分子而不是分母，认为更大的解决方案会带来更大的红利。复杂的优先级计划总是忽略了减少“如何”可以对业务产生同样大的影响。 二、商业智能（BI）技术束缚了企业决策过程 商业智能是一个成熟的市场，可以追溯到20世纪90年代，有数百种可用的产品。许多遗留系统是基于客户机-服务器架构，这种架构中数据驻留在服务器上，客户机需要进行大部分处理。这种过时的方法需要强大的服务器处理能力和大量的文件传输到客户端的PC。许多工具甚至将数据存储在本地电脑上，造成安全漏洞。而且，在智能手机和移动电话发明之前建立的系统也是如此。目前只有平板电脑努力在向人们现在最常使用的上网设备提供报告。 大多数传统的商业智能系统需要提取数据库、汇总数据集或数据仓库，这些都是存放源数据的更新副本。企业内部的数据仓库很昂贵，所以存放在其中的数据量需要严格控制。获取和清理数据所需的ETL过程也是费力的，而且很耗时，有时需要一个数据科学家花费数周的时间。不同的数据源使用不同的格式，从CSV文件到关系表等。用户需要创建自定义查询，以便从每个来源提取和清理数据 。IDC估计，一个典型的分析团队80%的时间花在数据发现、准备和保护上，只有20%花在分析上。 提取数据库在创建的时候已经过时了，因为数据不能实时获取，而且没有一个固定的模式。当用户看到他们请求的报告时，数据可能是几周前的。检索更新的数据可能需要与数据科学团队创建一个新的需求。因此， 传统工具阻碍了快速自动化决策的制定。 用于数据集成、ETL、数据仓库、提取数据库和BI前端的工具之间的不兼容，进一步复杂化数据提取。传统商业智能系统协作能力有限，对业务用户来说是一个黑箱，需要数据科学家和工程师猜测他们的业务方客户想要什么，而业务用户只需要简单的提交任务更改请求单。这种解决方案浪费了时间，使资源进一步集中在少数高度优先的任务上。 三、企业使用商业智能（BI）效率低下 许多组织用来管理商业智能数据流的工作流程是过时的和低效的 。太多的责任集中在数据专业人员的手中，而终端用户的责任太少。这是有原因的， 传统的工具使用起来很麻烦，需要复杂的模式和专业的背景知识，企业还需要对敏感信息的获取进行监管 。然而，现代软件已经简化了许多技术问题，良好的治理和访问管理实践可以解决大部分控制问题，而不会阻碍人们获得需要的数据。 数据科学家和工程师的成本和稀缺性 也造成了一个重要的瓶颈。在美国，数据科学家的平均基本工资超过11.3万美元，而IBM估计今年将有超过270万个需要数据科学技能的工作岗位发布。商业智能只是数据科学家和工程师支持的任务之一，而且往往不是他们的最高优先事项。 由于技术资源是宝贵的，公司往往不得不制定严格的程序来规范其使用， 从而造成效率低下，而组织上的孤岛又加剧了效率问题。 用户请求必须进入队列进行评估和排序。由于缺乏时间和协作工具，与技术团队的互动受到限制。工程师们可能对用户的需求知之甚少，他们只能对要使用的源数据和需解决的业务问题做出有根据的猜测。用户往往被排除在关于如何计算和显示报告的小决策之外。如果在报告交付后出现了新的数据源，用户必须提出新的请求，整个过程又要重新开始。 四、企业如何提高商业智能（BI）的价值？ 增加商业智能对组织的价值 需要在技术和人员两方面进行投资 。然而，技术投资的第一个阶段往往是撤资。组织需要先对正在使用的BI工具进行分析评估，并对那些应该被淘汰的工具做出一些艰难的决定。这种评估不仅要考虑基础设施成本，还要考虑维持该工具特有的技能组合对组织的影响。管理者也应该对人们的影响保持敏感，并让他们参与选择新的解决方案。工具越少越好，只要它们能够满足组织的大部分探索和报告需求。 在技术方面，一些最大的优势来自于平台的整合和现代化， BI工具应该向云方向发展 。传统的企业内部解决方案维护费用昂贵，而且可能带来安全风险。 大数据分析正在转向云，商业智能也在随之发展。基于云的解决方案将成本从资本预算转移到基于使用的运营费用。 云计算仪表盘让管理员能够了解工具的使用情况，而传统的内部平台则无法做到这一点。 更重要的是， 企业获得了无限规模、持续更新和访问内外部数据所带来的灵活性 。他们可以尝试使用不同种类的关系型和非关系型数据存储，还可以结合流分析和各种开发、可视化和机器学习工具。在许多情况下，这些技术可以免费试用，或按月订阅。 现代云原生应用程序也利用应用程序编程接口（API）来整合系统并实现无缝数据交换。API是应用集成的一个巨大进步。它们允许开发者以安全且可审计的方式有选择地公开服务和数据。 它们还可以创建全新的数据视图，如结合数据的仪表盘。连接器可以使数据集成变得很简单，甚至非技术性的企业用户也可以在几分钟内完成配置，尝试使用不同的连接器，而不需要做长期的购买承诺。 有四种方法可以利用这些综合技能组合来提高BI的价值： *雇用具有商业技能的工程师 。即使在最好的情况下，这也是很难做到的，在低失业率的情况下更加困难。让专业技术人员掌握适合企业需求的技能需要数年时间，即使他们有能力，但是有些工程师就是不感兴趣。 *为每个业务部门雇用专门的工程师 。这是一个更快发展业务的方法，但可能非常昂贵。这也产生了风险：失去一个精通业务的工程师会对部门造成毁灭性打击。 *提升业务人员的技能 。这种方法与雇用具有商业技能的工程师有一些相同的缺点。虽然在技术上是可行的，但经理们可能会拒绝让他们的员工脱离商业流程进行必要的培训，而要找到具有强烈技术倾向的业务人员，也是困难的。 *使用一个平台，让企业用户在技术上有更多控制权，同时让工程师更接近业务。这是成本最低且最具扩展性的方法。 评估你的技术团队现在执行的任务，哪些可以安全地转移到业务用户手中而不需要大量的技术培训。可能包括查询、格式化、可视化，这些操作不会修改底层数据。同时，工程师可以与一个或多个业务部门更紧密地联系，以从事类似的项目，加强他们对业务的理解。 五、使用自助式商业智能（BI） 自助式BI的概念已经被广泛使用，这个词的广泛使用已经淡化了它的意义，就像对Gartner等权威机构的声明的误读一样，即商业智能用户已经比数据科学家产生了更多的分析。事实上，仔细看看Gartner的研究就会发现，该公司并不主张将BI的责任从IT部门全盘移交给业务同事。 自助式BI将业务用户的专业知识和见解与数据科学家和工程师的专业知识相结合，以确定要问的正确问题，从而找到正确的数据源并准备必要的数据集。数据质量很重要，BI系统本身也必须得到维护和更新。 自助服务不应该与自给自足混为一谈。比如快餐店里的汽水机，许多商家为顾客提供了饮料自助，但这并不能让顾客完全独立。在幕后，需要工作人员确保提供足够的碳酸和糖浆，将原料调整混合以达到正确的味道，并为食客提供用餐需要的杯子、盖子和吸管。饮水机也必须得到维护、修理和清洁，以满足卫生要求。类似的，允许业务用户从BI工具中自由发布信息，并不意味着不需要专业人员确保使用了适当的数据源、清理了数据、打了补丁并更新了软件。 虽然过多的控制会令人窒息，但过多的灵活性也会导致鲁莽，需要数据科学家来帮助用户做出明智的决定。例如，相关性和因果关系很容易被混淆。用一个流行的例子来说，冰淇淋的销售和游泳死亡的比率同时上升和下降，并不意味着冰淇淋导致溺水。相反，这两种趋势有一个共同的相关性，那就是夏天。 需要数据科学家建立保护机制，防止他们的业务同事对数据理解不足做出错误的决定。 六、自助式商业智能（BI）的优点 实现资源的正确平衡，一种行之有效的方法是 建立小型团队，这些人拥有与他们业务职能相关的数据子集 。该团队负责确保使用正确的数据，保持最新的数据，并应用于正确的问题。如果有不准确的地方，团队的工作就是修复它们。 协作是必不可少的 ，组织使用的任何商业智能工具都应该具有 共享、评论和基于每个团队成员的工作的内置功能 。 BI平台应该有足够的灵活性，以应对未知的需求，并使组织的所有部门都能 建立自己的模型 ，这样技术人员就可以专注于最重要的问题。随着用户的尝试和发现新的机会，他们可以竞标技术资源来开发它们。 配置设置和用户输入应该驱动用户可以根据需要更改的算法 。在定义治理政策时，应假定人们可以在他们可以访问的数据域内自由地进行试验。 良好的治理，结合强大的安全和审计控制，可以保护敏感数据，同时给予用户更大的自由来满足好奇心。 传统的商业智能系统，特别是那些基于 客户-服务器模型的系统 ，由于难以监控PC终端上的活动，限制了组织的数据治理能力。组织的反应通常是严格限制在服务器层面上的数据访问。更好的应对措施是释放数据，并使用审计和访问控制来规范谁使用数据以及如何使用数据。 现代基于云的解决方案如 HK-Domo 可以将处理转移到一个可扩展的服务器上，并给管理员提供工具，以实现数据访问和安全性之间的平衡。他们可以看到数据如何一直在管道中流动的可视化表示，以及登录尝试、数据使用、用户活动和实时数据集的状态。 可以设置警报，以在检测到异常或数据问题时触发 。管理员可以创建授权策略，管理个人和团体对数据集中特定数据的访问。他们可以为管理员、特权用户、编辑和参与者使用预定义的安全配置文件，或创建自己的安全配置文件。企业可以选择最适合他们的安全模式，包括零信任和最小特权，与单点登录和认证相结合，以减少用户的不便。 七．结语 2017年，《经济学人》宣布：“世界上最有价值的资源不再是石油，而是数据。” 这个比喻很贴切，因为今天的企业没有信息就无法运作，就像一个世纪前的工业巨头没有石油就无法运转一样。数 据实际上比石油更有价值，但与石油不同，数据可以被重复使用，以创新的方式组合，并在组织或世界范围内共享。 创新的数据管理不仅是几乎所有市场竞争优势的主要来源，而且是重塑零售业、运输业和酒店等行业网络规模公司的命脉。限制人们利用数据潜力的传统技术和流程威胁着整个实体的健康。 云计算已经释放了人们的潜力，以之前无法想象的方式将成千上万的数据源结合起来。现在是时候重新审视商业智能，使其成为一种新的灵活且响应迅速的组织的能量来源。

一、HK-Visokio Omniscope介绍 HK-Visokio Omniscope 是一款多功能、多标签、多视图的交互式数据分析、过滤、可视化软件。 1.完美的工具 *ETL 。构建工作流以加载、流式传输、混合和转换任何数据。 *智能分析 。利用机器学习，提取见解并执行视觉探索，包括回归、聚类、篮子分析、预测、主题建模等。 *可视化 。设计交互式报告，发布和分享您的结果，例如过滤、选择、隔离、排除等。 2.自助商业智能平台 *兼容性 。任何设备上的全新智能体验：Windows、Mac、Linux、Android、iOS。 *开放 。使用自定义 Python / R 脚本增强工作流程，并使用任何基于 JS 的可视化增强报告。 *可扩展 。SQL 数据库上的大数据准备和实时查询。 *协作 。多用户同步编辑以协作处理工作流和仪表板。 *自动化 。安排数据刷新和报告更新、触发任务和警报。大量 REST API 用于自动化数据流、编辑和查询数据、重新配置仪表板。 *安全 。在本地或云端部署。内置用户权限、OpenID Connect 身份验证（Google、Okta、Auth0、Keycloak）和 LDAP 支持。 3.适用对象 *数据库管理员 ：构建和管理管道以跨系统提取、转换和推送数据。 *数据科学家 ：利用内置的机器学习或插入您的模型来增强您的 IDE 体验。 *数据分析师 ：发现洞察力以制定数据驱动的业务决策。 二、HK-Visokio Omniscope的功能 *聚类 ：将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。 *季 节效应 ：也称季节变动，时间序列在一年内重复出现的周期性波动。常指与季节相联系的股市非正常收益，由于它在很大程度上违背了市场有效性的假说，因此对季节效应的研究一直备受国内外金融市场的投资者和管理者的关注。 *篮子分析 ：适用于在分析与某事物有关联的其他事物。（啤酒和尿布） *主题模型 ：指以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构进行聚类的统计模型 。 *非监督学习 ：指在没有类别信息情况下，通过对所研究对象的大量样本的数据分析实现对样本分类的一种数据处理方法。 三、HK-Visokio Omniscope的应用场景 1.数据混合的构建块 Omniscope 的可插拔模块可让您探索和构建数据管道。 提取和处理大数据。转换、组合和清洁。在 Omniscope 的可视化中使用，或导出到另一个系统。数据来源包括： *Excel、CSV、JSON、XML、Parquet、Avro、文本 *Google Analytics、DoubleClick、Campaign Manager、表格 *Salesforce、推特、Reddit、HTTP API、电子邮件、SSH、SQL 数据库 *Hadoop、弹性搜索、谷歌云存储、Amazon Redshift、S3 *Actian矢量，Impala、社区自定义块（Python / R） 2.智能分析 Omniscope 可帮助您以正确的方式进行高级分析： *回归、聚类、季节性、篮子分析 *预言、预测、主题建模、网络分析 其他高级分析包括： *自定义 Python、自定义R、单向方差分析、变量重要性 *协方差、降维、过采样 3.集成可视化 *在我们的动态交互式视图中探索您的数据 *过滤、选择、隔离、排除，尝试不同的可视化，创建和共享报告 *创建您自己的自定义JavaScript视图 *通过我们的自定义视图API，您可以使用任何您喜欢的客户端 HTML5 框架或技术 四、HK-Visokio Omniscope经典版 VS Evo版 1.Omniscope 经典版 用于内存数据编辑、处理和分析的本机桌面应用程序，具有 IOK 文件报告和免费查看器。 2.Omniscope Evo 基于浏览器的应用程序，用于可扩展和可扩展的数据处理、机器学习和可视化，并在任何设备上提供网络报告。 3.HK-Visokio Omniscope经典版VS Evo版 五、HK-Visokio Omniscope应用案例—COVID-19 模拟 这是一个关于新冠病毒感染的模拟演示 。使用无症状和阳性病例、COVID-19 的致死率和人口密度来模拟社交距离的影响。通过过滤器来控制条件，进行自定义模拟。每个“人”在感染病毒时都会变成橙色，出现症状时会变成红色，恢复时会变成绿色，死亡时会变成黑色。 通过左侧的过滤器控件，可以对人员活动、初始病例、无症状感染率以及死亡率进行设置，右边的控件则是对模拟地区进行选择。左下角显示的是该演示案例的相关背景信息，以及随着病毒传播，病例情况的统计数据 。 观察底部的数据变化趋势图，可以发现，一开始的时候感染概率比较高，绿色的治愈概率比较低，在后面，慢慢的治愈概率越来越高，感染概率越来越低。这就类似于疫情刚开始的时候，人类对这个病毒一无所知，没有采取正确的措施应对。而在后面有了一定的了解后，处理得越来越好，使病毒产生的影响越来越小，而后趋于稳定。演示最后，除了没有战胜病毒的死亡病例，剩下的全都是正常的绿色小人。自此，人类正式战胜新冠病毒，生活回归疫情以前，出门不需要再戴口罩，这也是我们所有人共同的愿望。 虹科云科技 虹科云科技，致力于为您提供云解决方案，我们通过分享公有云、私有云、数据库等相关知识、产品信息、应用案例及行业信息，帮助您找到最适合您的企业级云解决方案。 点击关注 ，第一时间获取企业级云解决方案！

一、Domo简介 Domo 是一种端到端的商业智能解决方案 。它的功能涵盖了所有的BI需求，包括连接所有数据源、分析和可视化数据、低代码和无代码应用程序构建环境、决策智能支持，以及随时随地轻松发布和共享数据的能力。 Domo 可以轻松地将所有数据连接到一个平台，集成数据科学和人工智能工具进行分析，创建强大的定制报告，然后通过嵌入式分析与合作伙伴和利益相关者共享数据。Domo 专注于智能并提供自动、实时的洞察力来支持决策，而不仅仅是分析。 二、Power BI 简介 Power BI 是 Microsoft 的产品，因此它的使用和集成可以很好地融入到整个Microsoft Office套件中。这既是一个好处，也是一个缺点。熟悉高级 Office 工具的用户会发现 Power BI某些功能可能具有陡峭的学习曲线，并且不如市场上的其他工具强大 。 Microsoft 的 Power BI 专注于分析。这意味着虽然它可以支持分析和基本的 BI 功能，但 用户需要结合其他工具才能从中获得真正的 BI 功能，包括集成数据源、建立数据架构以及与业务用户和外部相关者共享数据 。 三、Domo和Power BI主要功能对比 四、Domo和Power BI产品亮点对比 集成 借助1000 多个预构建的连接器 ，Domo 可以从几乎任何地方轻松连接数据，包括现有的数据湖或数据仓库。此外，借助强大的ETL 工具，可以轻松地建立与任何数据源的自定义连接。虽然 Power BI 表示它可以与其他平台的集成，但它只有 60 个 预构建的本机连接器。根据 Dresner 的调查， Power BI 在连接第三方应用程序的能力方面得分低于平均水平 。 治理 Domo 在构建时就考虑到了治理。它 具有直观的治理功能 ，可实现自助式 BI，团队可以创建用户配置文件、跟踪和审计使用情况，并跨多个数据环境执行影响分析。Power BI 确实有支持治理的工具。但是，这必须从头开始构建，并且在平台上可能会有延迟。Microsoft 确实允许用户在没有适当治理的情况下推出 Power BI。 数据科学 Domo 中包含关键数据科学操作，可帮助您准备和分析数据。此外，与 R 和 Python 的集成意味着可以在平台内编写自定义脚本，AutoML 等工具可以在数据环境中部署机器学习算法。Power Query 等工具包含与其他 Microsoft 产品（包括 Excel）非常相似的数据建模功能。Power BI 也具有 AI 工具，可进一步增强数据科学。但是， 用户无法在 Power BI 中构建自定义数据科学或基于 AI 的模型 。 智能应用程序 Domo 允许用户构建自定义的 低代码和无代码应用程序。 这些应用程序可以在需要时随时随地集成数据，使用它们连接自定义数据源或将数据工作流构建到第三方应用程序中。 五、Domo 在企业 BI 中的亮点 实用且直观的功能 由于 Domo 是一种一体化 BI 解决方案，专为支持云的 BI 而构建，因此只需要一个工具即可管理所有需求。 Domo 在所有功能的易用性方面始终高于 Power BI。 该平台旨在支持普通业务用户和高级数据科学专业人士。 实现 BI Dresner 调查的几乎所有客户都表示，他们在 Domo 的 BI 战略中取得了成功。而Microsoft 客户，只有大约四分之三表示他们在 BI 战略中取得了成功， 其他 23% 的客户表示他们的 BI 策略有些不成功或完全不成功 。 根据需求进行定制 Domo 包含许多预构建的功能，用户可根据需要定制 BI。它还包括一个智能应用程序构建环境，因此用户可以以适合自己的工作流程和方式自定义BI。此外，Domo 具有广泛的集成功能， 可以跨各种数据源和工具（甚至 Power BI）连接数据。 Domo 的培训和支持 Domo有一个高级且活跃的用户社区Domo Dojo。用户还可以访问Domo 大学，以获取不同平台功能的培训和更新教程。Domo 知识库包括与 Domo 功能和通用数据科学指南相关的文章，以帮助用户更深入地了解如何在其组织中启用和应用数据科学和 BI。

一、Tableau简介 Tableau 是一个 BI 分析和可视化工具。它为分析数据和创建交互式可视化提供了强大的功能。Tableau 旨在支持复杂的数据科学和分析，让数据专家可以使用一系列可视化工具构建分析。 二、Domo简介 Domo 是一个全方位服务的端到端商业智能解决方案 ，支持商业智能的每个阶段： 从集成和连接，到转换和数据管道，到分析和可视化，再到导出和共享嵌入式分析 。Domo 支持 BI 的每个阶段，也支持各种类型的用户：数据分析师、数据科学家，甚至是业务用户。 三、Domo和Tableau功能对比 四、Domo和Tableau的亮点对比 1.仪表板 Domo 含有用于 构建自定义和临时商业智能仪表板的工具 。借助 直观的 UI ，用户可以通过 Domo 的本地图表库轻松创建具有多种可视化效果的 可共享仪表板 。这些基于云的仪表板可以建立在实时分析的基础上，并直接嵌入到关键参与者的工作流程和工具中。 Tableau 同样含有用于构建功能强大的交互式可视化和仪表板的工具。虽然初学者可以构建一些可视化，但 大多数都需要平台和数据源的高级知识 。 2.集成 虽然 Tableau 能够连接数据源，但很少能像 Domo那样容易建立连接。借助1000 多个预构建的连接器 ，Domo 可以从几乎任何地方轻松连接数据，包括现有的数据湖或数据仓库。此外，借助强大的ETL 工具，Domo可以轻松地建立与任何数据源的自定义连接。 Tableau 仅包含 45 个预构建的本机连接器 。根据 Dresner Wisdom of the Crowds BI 调查，Tableau 在连接第三方应用程序的能力方面 得分低于平均水平 。 3.可用性 Domo 非常直观 ， 技术背景较少的用户也可以构建分析和可视化 ，同时支持更高级的用户，为他们提供构建复杂数据科学工作流和使用自定义 SQL 脚本、R 或 Python 的选项。 4.速度 因为 Domo 完全是为云构建的，它可以利用云的速度和灵活性 。 在 Tableau 上需要几分钟的大型数据集查询在 Domo 上几秒钟内完成 。在并排比较中，Tableau 处理相同的大型数据集的时间始终比 Domo 更长。在分析和构建简单的可视化时，Domo 能够在几分钟内处理数据、构建可视化并发布或共享它，而 Tableau 可能需要 15 或 20 分钟才能执行相同的功能。此外，由于 Domo 的设计初衷是对用户友好，因此工作流程非常直观， 所需的点击次数也比 Tableau 少得多 。 5.治理 Domo可以使用强大而灵活的数据治理工具 控制数据访问， 可以使用平台内置的角色和权限，也可以构建自定义角色和权限，还能与 SSO 集成以获得最大的安全性和灵活性。 Tableau 确实有支持治理的工具。但是，这必须 从头开始构建，并且在平台上可能会有延迟 。 6.智能应用程序 Domo 允许用户构建自定义的 低代码和无代码应用程序 。这些应用程序可以在需要的时间和地点集成数据，可以使用它们连接自定义数据源或将数据工作流 构建到第三方应用程序中。 7.数据科学 Tableau中许多高级数据科学工具仅在桌面版本中可用 ，包括 Tableau Prep Building 和与第三方工具的连接，并且其中许多高级功能需要有关产品的培训课程才能了解如何使用它们。 五、Domo和Tableau的优势对比 1.专为云和移动设备而构建 Domo专为云而构建， 所有功能都可在灵活的移动应用程序中运行。 Tableau桌面版具有强大的功能，并在扩展工作流程中添加了许多基于云的功能。但是， 所有 Tableau 仪表板都必须重新构建，才能专门用于移动设备 。 2.提高洞察力 在构建数据的基本可视化时 ，Domo 的执行速度远快于 Tableau 。Domo不仅能够更快地处理更大的数据集并在几秒钟内显示结果，它还能使用更少的点击和步骤来构建简单和复杂的可视化。用户在几分钟内能够在 Domo 上完成分析、构建报告并与相关者共享。对于同一数据集，Tableau同样的过程需要 20 分钟或更长时间。 3.直观的功能支持不同的用户类型 Tableau 非常注重数据科学功能。虽然这对技术用户很有帮助，但那些刚开始使用 BI 或数据科学的人会发现这些功能很难使用。 Domo 支持来自不同背景的用户， 借助自助式 BI选项，业务用户可以访问 Domo 并直观地使用基本功能，具有更多技术背景的用户可以利用 Domo 中的内部数据科学工具进行高级分析，或者他们可以与 R 和 Python 集成以编写或导入自定义脚本。 4.为您的业务进行定制 Domo是为您打造的。无论您想要开箱即用的集成，还是需要自定义工具以适应您的特定工作流程，Domo 都能满足您的需求 。借助 Domo 的智能应用程序构建环境 ，您可以创建自定义应用程序，将数据放在您需要的地方。此外， Domo 具有广泛的集成功能， 可让您跨各种数据源和工具（甚至 Tableau）连接数据。这使您能够在一个地方支持数据的连接、集成、转换、可视化和发布。 5.强大的学习和培训资源 Domo 有一个名为Domo Dojo的活跃用户社区，支持您的组织定制和定位Domo以满足您的需求。还可以访问Domo 大学，以获取不同平台功能的培训和教程。此外，Domo 知识库中含有与 Domo 功能和通用数据科学指南相关的文章，以帮助用户更深入地了解如何在其组织中启用和应用数据科学和 BI。