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解决方案

Excel 大数据透视分析

Excel 用户在大数据时代面临的挑战

长久以来,Excel 是业务用户使用最广泛的数据分析工具。在使用 Excel 进行业务数据分析时,数据散落在不同的 Excel 文件当中,通过人工离线的方式进行管理和分发,导致企业的业务报表口径定义分散,数据口径不统一,治理成本高,数据的安全性难以保证;同时随着业务数据的激增,Excel 无法再支撑海量数据下的透视分析,如何在不影响业务用户分析习惯的前提下,通过技术架构升级提高Excel进行大数据分析的效率,从而提升企业运营和决策的效率,是企业面临的挑战。

业务数据的激增,Excel 无法再支撑海量数据下的指标分析

业务决策慢

大数据量下指标分析性能差

权限管控难

指标和数据的权限管理靠人工切分

数据治理差

指标报表靠人工分发,指标口径不一致

Excel 指标透视分析,赋能业务用户自主用数

业务用户可以通过使用熟悉的 Excel 透视表通过 MDX 协议直连 Kyligence 指标中台进行大数据透视分析,降低用户切换系统的成本,赋予业务用户实现自助式的分析体验。

· 满足大数据分析性能需求,提供基于大数据量下的精细化业务分析,通过 Excel 透视表轻松处理多维复杂分析场景,实现上卷、下钻,过滤,排序等分析能力

· 基于用户的权限管控来管理数据的访问权限,保证数据安全性

· Excel 直连大数据平台,避免离线数据分发带来指标难以维护、共享和复用的问题

· 通过指标定义将业务语义标准化,构建基于核心业务指标的统一语义层,核心指标沉淀共享,触达不同的业务用户

通过数据敏捷推动业务敏捷

当有新的业务数据分析需求时,Excel 用户无需再通过数据团队完成相关数据的取数和计算,可自行创建新的业务指标或基于已有指标进行衍生或复合,然后通过 Excel 指标透视分析得到洞察,极大地缩短数据开发上线周期。通过敏捷的 Excel 业务指标透视分析,提高决策效率,从而推动业务敏捷发展。

高性能指标引擎,保证大数据量下 Excel 分析的体验

· 基于 Apache Kylin 的智能指标引擎,在百亿级数据、数百个并发用户的情形下,仍能做到指标查询的秒级响应,保障用户的分析效率和用数体验
· 通过 Excel 透视表轻松处理大数据量下的多维分析场景

统一语义层,通过指标统一定义业务的语义

· 实现业务指标的统一定义和统一管理,构建企业完整的业务指标体系
· 轻量化一站式平台,降低企业建设指标平台的成本

统一的安全策略,满足数据合规要求,保障数据安全性

· 用户和数据访问管理可以统一配置在 Kyligence 指标中台,帮助企业解决因 Excel 离线数据分发时带来的安全风险
· 数据存储在用户云环境私有网络中的对象存储里,通过 Kyligence 指标中台提供的统一数据服务进行分析,最大化保证数据的安全性

相关客户

UBS 瑞银集团世界最大的私人银行和瑞士最大的银行,其数据规模巨大,业务繁多,对数据的安全性要求极高。通过 Kyligence 指标中台,基于其数据湖实现了多元 BI / Excel / 报表/ 分析工具下的指标统一语义定义,整合风险、金融、财务等数据构建了统一的指标分析层,满足其日增数据 50 亿行、600+ 维度、日查询分析过万次条件下的指标分析需求。
全球 5 大咖啡连锁品牌之一的 Costa,通过 Kyligence 指标中台建设统一的指标体系,整体系统拥有成本降低 50%,整合了 Sales、SalesItem、Delivery、Discount 以及线下门店的全链路数据,,实现了从渠道、管理区域、城市、门店、产品、会议、折扣、活动等多角度的指标分析;全面数字化精细管理门店绩效以及人员绩效,结合线上下线全渠道数据,探索新零售模式,打造爆款产品。
阿斯利康是一家以创新为驱动的全球性生物制药企业,通过 Kyligence 指标中台,灵活管理历史、当前、未来的组织架构进行销售绩效分析与计划,支持以月、半年、年的周期进行分析,解决了组织机构变更带来的指标归属场景。数据更新迭代从 3 个月缩短至 2 周内,以 1/4 的资源,指标分析性能提升3 倍以上。
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