建议你可以试试思迈特软件Smartbi。思迈特软件Smartbi拥有成熟的OLAP引擎，实现了对SQL及MDX语言的解析功能；支持大数据和云计算，单表10亿数据规模以上，查询可“秒级响应”。无论是业务数据库、数据仓库还是excel、txt，思迈特软件Smartbi可快速成为分析数据源，并能可视化管理数据模型。
思迈特软件Smartbi小到填报、查询、部署、集成，大到可视化大屏、dashboard驾驶舱，应有尽有，功能很强大。最重要的是，因为这个工具，整个公司的数据架构都可以变得规范，下一步就是构建企业的大数据平台了。而且它是java编写的，支持二次开发，类Excel的设计器，无论是IT还是业务。
思迈特软件Smartbi上手都很简单：编辑sql优化、数据集复用简直都是小case，大大降低了报表开发的门槛。在企业中被关注最多的数据安全方面，思迈特软件Smartbi支持多人同时开发同一套报表，并通过模板加锁功能防止编辑冲突；通过数据分析权限控制，保障数据安全。
数据可视化工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
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先说说传统BI，其做法是IT人员事先根据分析需求来进行建模以及做二次表，提前汇总好数据，业务人员在前端查看分析结果报表，这带来的最大问题就是：
1业务人员查看的报表相对静态，分析的维度和度量的计算方式已在建模时预先设定好，不能更改，比如定好了是求和或求平均数，想改成求方差必须回去修改模型；
2分析需求变更时，业务人员不能直接调整报表，需要IT人员重新建模或修改已有分析模型，耗时较长，响应速度较久。
而敏捷BI是采取轻量建模、N个视图的方法，不建二次表，数据连进来直接可以进行分析，并且业务人员可以实时调整分析的维度和度量的计算方式，极大增加灵活性，真正做到和数据对话。技术上理解，就是采用了列存储，分布式计算，比如像FineBI，就是通过动态生成的位图索引技术来处理字符串等类型的数据，通过NIO内存映射文件技术来快速处理数字类型的数据，关键是自动建模，处理起来快。
敏捷BI，像国内的话，以FineBI为代表，自动建模，所有维度，所有指标，索引关联都在一开始就建立好，所以在做分析的时候可以方便创建维度，查看分析的时候也可以方便查看切换维度。
讲个小故事：
小王是某著名视频网站的运营人员，平时主要负责该视频网站电视端的某专题内容策划并根据寒暑假等策划相关活动。因为特别喜爱视频策划，她曽立志将自己负责的专题做到行业第一，然后跳槽、加薪、包养帅哥、走上人生巅峰。
但是，由于现实工作中的诸多问题，小王离这个梦想越来越远。终于在一个夜晚，她拉着小数说：“亲，我可能要裸辞了，你会养我的，对吗？”
小数作为一枚典型月光族吓得汗毛都竖起来了，为了不让她裸辞，马上化身知心姐姐，对她的工作烦恼进行360度的了解及安慰！
小王的工作内容
1、每天为视频专题策划对应的内容；
2、根据数据优化专题内容，提高CV（播放量）、VV（点击）和UV（播放用户）等关键指标；
3、配合产品完善专题功能板块。
日常打交道的同事
1、部门数据分析师，每个视频、每个板块的数据都需要从数据分析师那里拿；
2、产品经理：共同协商专题的升级改版事宜；
3、其他：视频供应商、设计人员等。
愤怒的来源
其实小王作为一枚脾气好又善良的软妹子，很少与人有争执，而她现在所有的烦恼几乎都来源于工作中的问题：
1、小王每天都有数据需求，但是数据分析师那边给数据的时间却不固定，因为他们要应对很多人的数据需求，像大领导的或特别着急的数据需求肯定优先级就高。
像小王这种业务人员每天什么时候拿到数据，只能靠运气，有时候实在着急了催几遍也会给，但是数据分析师那边往往脸色不好看，小王的心情也会变得不好，内心OS：NND，老娘欠你们的呀~
2、“数据分析师，不应该是分析吗？天天就只能给我们导一堆表，还那么磨叽，把权限给我，我也会好吗？”小王气愤的说“你知道吗，小数，每次我们某个模块的CV或者VV跌了，让他们分析原因，从来都是含糊其辞，什么就是那样的啊，可能用户不喜欢看呀。”
小王怒道：导数据不叫分析，不关注内容而直接臆想数据变动的原因也不叫分析，一切得过且过的理由都是耍流氓！
3、重复劳动多，工作没激情。尽管一直吐槽数据分析师不给力，小王还是通过自己的经验在每周的周报里对数据波动的原因给出自己的见解。不过每周从数据分析师那里拿到excel表后，小王都需要经历：在excel表里作图—复制到邮件或PPT—加上自己的文字见解—形成邮件或PPT报告，最后发送给领导的重复过程。
她觉得这些工作每周五都耗费自己大量的时间，用excel作图太麻烦并且自己的见解由于没有数据做支撑，往往得不到领导的重视，她觉得自己总是在做无用功，于职业发展无益。
4、产品改版基本看竞争对手。如果说上面的问题还可以通过勤快一些改进，到了专题改版的时候，产品的盲目模仿行为则让小王彻底爆发了。
产品：我们最近做了一个新版本，你们运营部门看看，准备对物料的相关尺寸做修改。
小王：这个是根据其他竞品家的功能做的改动吗？但是我觉得我们现在的产品体验要比他们都好，为什么非要效仿他们呢？
产品：我们认为其他家都改成那样肯定是有道理的，而且领导也通过了这次的版本，你们到时候准备物料就行了，其他的不用 *** 心。
小王：那你们改了之后会与现有的版本做A/B测试吗？
产品：说句实话，理论上应该有，但是咱公司的情况你也知道，能不能最后落实就不一定了，先上吧，你也别想太多了。
日常的运营已经让小王心焦，产品没有任何数据支撑的改版，则成了让小王爆发的导火索。“这样下去，我感觉自己要废了，这块产品本来就应该根据运营数据一起做改版，他们这种工作方式，太不尊重用户、太不尊重我们了，我都不知道我离开后怎么写这部分工作的简历……”
对于她的烦恼，小数感到既容易又困难。
容易的是：DataHunter完全可以解决她的所有问题！
1、数据权限分配。管理员可以分配给不同业务部门人员以不同的数据查看和使用权限。像小王这样的运营人员可以直接登录查看并自助导出数据，再也不用苦苦等待数据分析师的“回眸”。
2、探索式分析。无论是数据分析师还是业务人员，都可以通过DataHunter的数据钻取、联动过滤等探索式分析的功能，对多种数据进行分析，快速定位数据波动原因。
比如针对某时间段自己负责的专题CV下降情况，小王认为有可能跟暑期这个时间段有关，因为在暑期，电视遥控器基本掌握在孩子的手里，所以在电视大屏总流量没有太大波动的情况下，如果自己负责的专题频道以及其他频道都有不同程度的下降，但是动漫专题的数据量猛增的话，则可以解释这一问题。
她将自己的想法提给数据分析师，数据分析师则可以结合暑期内各专题数据量的变动、历年暑期各专题的数据和已有的用户数据，对其进行综合的分析，最终确定数据波动是否是因为特殊假日导致。
3、快速生成图表，一键分享报告。至于每周五用excel作图再贴成报告的问题，DataHunter本身就支持拖拽作图，简单方便，与excel作图相比，小王同学可以节省90%以上的时间！
图表制作完成以后，小王也不必再将它们贴到PPT或邮件里面。在图表的基础上，她可以进行文字批注，然后将此数据报告一键分享给相关同事。同事收到后又可以在这个报告基础上添加自己的想法，大家一起讨论问题。
这就形成了分享、沟通、讨论的闭环，大大节省了互相发送报告的时间。
4、让产品数据与业务数据碰撞出火花。市面上很多数据分析产品要么专注于产品端的数据，比如监测网站的转化漏斗、点击热力图、A/B 测试等，要么是偏业务的类数据工具整合，比如CRM、销售数据、财务数据等。
DataHunter支持将这两大类数据打通，并引入互联网数据等公共数据，遇到诸如专题改版这样问题，产品经理可以将产品数据、竞品数据以及外来的公共数据都关联起来分析，对某个功能的加入或删减作反复论证，实现有理有据的改版！
而以上这些仅仅是DataHunter一部分标配功能好吗？！小王看完我们的产品演示后兴奋地表示：这就是她想要的产品！并且威逼利诱小数将自己的账号借给她试用~
但是小王的问题又很难解决，为什么呢？
她自己能通过使用DataHunter提高工作效率，起码作图这块可以节省很多的时间。但是数据获取呢？协同数据报告呢？
显然，如果想解决所有烦恼，她所在的公司必须先去做基础设施建设，把各业务系统数据打通，通过引进DataHunter这样的平台去做数据权限的分配，然后才能支持员工做精细化的数据运营。这些行为的前提是公司有意识有预算来在这块做投入!
对于数据驱动业务的经营模式，每个企业会根据自身的实际情况做分析判断，是否有必要做？需要投入多少精力做？预计性价比如何？这类问题都是CIO们的工作内容，小数在这里不再赘述。
最后听了上面的解释，小王表示心里有底了，到底她最后有没有辞职，你猜？
实时的业务看板和探索式的商业智能是目前数据可视化最常见的两个应用场景。对于企业而言，传统的商业智能产品或报表工具部署周期很长，从设计、研发、部署到交付，往往需要数月甚至更长的时间，IT部门也需要为此付出很大精力；对于决策者而言，想要了解业务发展，不得不等待每周或每月的分析报告，这意味决策周期将更加漫长。
在商业环境快速变化的今天，每周或每月的分析报告显然无法满足企业快节奏的决策需求，企业负责人首先需要的是实时的业务看板。
实时业务看板，意味着可视化图表会随着业务数据的实时更新而变化。一方面，这使得企业决策者可以第一时间了解业务的运营状态，及时发现问题并调整策略；另一方面，实时的数据更新也大大提高了分析人员的工作效率，省去了很多重复式的数据准备工作。
以上由DataHunter为您整理。
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