FineBI商業智能軟件

FineBI是帆軟軟件有限公司推出的一款商業智能產品，針對企業信息化遇到的困難，為企業提供專業的商業智能解決方案。FineBI的商業智能分析模塊可以預測模擬企業將來的發展，協助企業及時調整策略做出更好的決策，增強企業的可持續競爭性。

數據處理：數據處理服務，用來對原始數據進行抽取，轉換，加載。為分析服務生成數據倉庫FineCube。

即時分析：可以選擇數據快速創建表格或者圖表以使數據可視化、添加過濾條件篩選數據，即時排序，使數據分析更快捷。

多維度分析：OLAP分析實現，提供各種分析挖掘功能和預警功能，例如任意維度切換，添加，多層鑽取，排序，自定義分組，智能關聯等等。

Dashboard：提供各種樣式的表格和多種圖表服務，配合各種業務需求展現數據。

一、FineBI商務智能數據管理

1、支持豐富的數據源連接，幫助企業進行多樣數據整合。

2、支持業務包功能，基於業務需求做好數據分類管理。

3、支持多種視圖對數據表進行可視化管理。

4、智能的表間字段關聯，多種關聯方式搭配使用。

5、FineBI的表間關聯支持靈活應用，一次建立即可多次使用。 ^[2] 

二、數據準備

1、自持自助數據集創建，讓業務人員獲得自己需要的數據，是自主分析的基礎。

2、支持多種數據處理功能與可視化操作方式。

3、支持智能繼承數據表權限與關聯。 ^[3] 

三、數據可視化智能分析

1、自動識別數據表維度與指標，支持個性化設置。

2、基於著名的圖形語法(The Grammar Of Graphics)設計改良，提供多種圖表類型。

3、支持區域地圖，點地圖，熱力地圖，流向地圖等地圖效果。

4、支持一個頁面放置多個組件。組件支持各種樣式的表格，配合各種業務需求展現數據。

5、支持分析型儀表盤的交互。

6、支持平台內數據見解的分享。 ^[4] 

四、大數據引擎

1、使用Spider高性能計算引擎，以輕量級的架構實現數據分析。

2、Spider引擎支持實時數據與抽取數據兩種模式，可以實現無縫切換。

3、Spider引擎的高性能可實現億級以內的數據秒級呈現。

4、Spider引擎支持靈活的數據更新策略，提高數據準備效率。 ^[5] 

五、dashboard商業智能儀表盤

1、支持頁面的保存，在”我創建的”列表中進行編輯和查看。dashboard分享功能

2、支持管理員將“我創建的”報表掛到平台的目錄樹上，提供給所有用户查看。

3、我創建的dashboard可以分享給其他用户。

4、Dashboard支持表格圖表之間切換。

5、Dashboard支持維度和指標數據的隱藏與展示。

6、Dashboard支持數據預警功能，對於在某個數據區間的數據可以進行紅綠燈預警或者數據前景預警。

六、權限管理

1、支持企業級管控平台：FineBI數據決策系統實現以IT為中心進行集中管理。

2、支持對模板目錄進行統一管理。

3、支持對系統的用户和角色進行統一管理。

4、支持基於用户角色對於模板和業務包權限進行雙向分配。

5、支持智能運維功能。 ^[1] 

軟件成品除了功能外，用户應該都比較關心穩定性、併發數、數據量等性能是不是優秀，FineBI的性能這一塊也有很大的優勢。

一、FineBI數據倉庫技術要點

1、動態生成的位圖索引技術處理字符串等類型

2、NIO內存映射文件技術，快速讀取處理數字類型

3、支持離線使用的cube數據存儲，支持cube數據定時全量以及增量更新

4、動態的內存數據立方體技術，並行計算的先進數據處理模式

5、基於位圖索引的快速分組，過濾，鑽取，支持多線程運算，互不干擾

6、高效的智能位圖索引壓縮技術

7、智能避免重複計算的緩存機制

二、FineBI數據建模及數據應用流程

數據庫生成Cube文件，該cube文件會根據原始數據建立一定的數據模型。

訪問設計報表時，預先加載需要使用的字段的位圖索引到內存（使用半成品的位圖，索引（在幾十毫秒內）動態生成需要字段的位圖索引）。

處理分組時，使用該位圖索引，對數據進行處理，經過轉換生成需要的結果，再使用多線程分組，多線程與內存映射文件生成彙總結果，輕鬆應對千萬級以上的數據彙總。

並將結果建立一定的數據立方體模型，在下次取數，和部分取數（比如之前用了3個字段，後面又用了3箇中的2個字段，則不需要重複計算）時避免重複計算。

處理列表則是根據計算好位圖索引的值的取制定行數據，列表性能無上限，取多大的數據量都會很快。

三、FineBI數據倉庫優勢

優勢：分組速度快，各個分組，彙總之間互不干擾，利於多線程計算以及分佈式部署優化，單機性能也比較好。

支持部分計算，分組彙總不需要計算所有的值

列表速度不受限於數據量

四、FineBI智能模塊

1.分析數據智能關聯

當最終用户在分析數據時，很可能需要將數據建模時沒有建立關聯關係的數據關聯起來做為整體查看分析，而在處理此類問題時就往往需要技術人員的支持，需要額外的數據建模工作，FineBI根據用户的語義，提供關聯設置，並將數據關聯，只要明白語義即可得到所需數據。

2.指標影響因素智能分析

某個指標或者彙總數據往往會受到很多因素的影響，例如銷售額會受到產品質量，銷售地區，時間，銷售人員，代理商，銷售策略，同類競爭產品價格等等因素的影響，而當最終客户進行分析時需要對全盤的影響因素都有了解。以往的BI工具是提前將這些分析維度加入最終展現層讓領導或者業務人員去選擇，這樣的問題有二：溝通成本高，需要讓技術人員清晰明瞭業務需求；修改影響因素複雜，添加刪除因素需要通知技術人員。FineBI的智能因素分析直接面向最終分析人員，通過優化的算法提供所有影響因素，並且智能判斷重點因素。

2022年12月，FineBI獲2022年大數據分析最佳應用 ^[6]