大数据工程师常用的大数据BI工具是什么

用过ManageEngine的 ServiceDesk Plus，IT服务台的主要功能比较全面吧。IT服务台工具基本上就是那几个功能，工单管理，资产管理等等，常用的功能就是故障处理，服务申请。

现场管理是企业管理的一部分，它包括人员管理、设备管理、材料管理、作业方法管理、环境管理（4M1E ）等五个基本要素。改善就是对现有的4M1E的状况重新审视，对不符合现定要求的任何东西进行合理的改进，这一发生动作过程叫做改善。改善可能发生两种结果，一种是失败，一种是成功。确定其是否属于改善首先要确认其是否发生思考这一过程，而不是靠改善的结果来判定。改善常用的工具：PDCA（策划—）实施—》检查、监督—》处置及反省、改善）SPC5现2原（现场、现实、现物、现金、现认、原理、原则）3问（为什么为什么为什么的追究根源）QC7工具 及NEW QC7工具 之常用工具812浪费理论4M1E5W2H（为什么、什么人、什么时候、什么地点、怎么做、多少成本（钱/时间））ECRS（取消、合并、重排、简化）改善的7大步骤：现状把握、寻找问题、问题原因分析、有效对策探讨、有效对策制定、对策实施、改善总结。首先将现状情况了解清楚，对现状的不足进行排列，将最严峻的较为严峻的问题找出来。然后分析问题发生的根源，采取有效的可实施的对策方案，并有步骤有时间的控制实施，在实施过程中可能发生一些问题，这时应根据问题原因及时调整改善手法及推进方向。在当前改善完毕后应做总结，将好的和应继续改善的方面调整一下，紧接着下一轮的改善工作。

导语目前，无论是大企业还是小企业，都面临着数字化转型的挑战。如何在大数据中获得更好地洞察力，有效改善用户体验，同时达到优化生产力的效果，这时候进行数据分析就显得尤为重要了，那么大数据工程师常用的大数据BI工具是什么

1、亿信ABI

亿信ABI是亿信华辰开发的一款全能型数据分析平台。支持连接多种类型的数据源，包括：关系型数据库，分布式数据库，文件数据源，接口数据源等;也能灵活支持跨源跨库的数据分析。内置了数仓实施工具，通过拖拽式的流程设计，实现了数据抽取、清洗、转换、装载及调度。支持业务人员自助分析，拖拖拽拽就能做出数据分析。

2、Tableau

Tableau是国外比较流行的一款数据可视化工具，可视化功能很强大，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂。支持与Matlab进行集成计算。目前在数据挖掘领域做得相对比较简单，只是内置了预测和聚类两个挖掘分析算法，但支持R语言等挖掘语言集成。

3、QlikView

QlikView比较灵活，展示样式多样。它允许设置和调整每个对象的每个小方面，并自定义可视化和仪表板的外观。QlikView数据文件(QVD文件)概念的引入，一定程度上取代了ETL工具的功能，拥有可集成的ETL(提取，转换，加载)引擎，能够执行普通的数据清理 *** 作，但是这可能会很昂贵。

4、Power BI

Power

BI是微软提供的一种商业分析产品，因为是微软的产品，所以它的知名度很高。在产品的功能、易用性、美观程度上都有很好的表现。这个产品的学习成本较低、上手快，因为桌面版不提供协作选项，因此最适合独立用户或在同一个办公区工作的人使用，对于有复杂业务场景需求的客户，包括有定制开发需求的客户来说，存在不小的障碍。

5、Finebi

Finebi是帆软开发的一款敏捷BI工具，帆软早期专注于传统报表的图表组件功能，以价格优势占到了不低的市场份额，作为传统报表起步的公司，在敏捷BI的冲击下市场受到了冲击并开始转向敏捷路线。Finebi做到了将IT人员从分析环节的中心淡去，提供了从数据采集到数据加工处理、数据存储、数据分析、数据可视化为一体的一站式商业智能解决方案。

关于大数据工程师常用的大数据BI工具，就给大家说明到这里了，其实大数据行业的发展未来前景一路看好，希望大家能够抓住机遇，加油!

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