FineBI商业智能软件,多维动态分析与报表智能钻取,支持超大数据量自助式分析,零门槛解锁酷炫直观的BI可视化效果。仅需1分钟,即可获得233个行业的案例和模板!
对比excel的大数据量处理发现excel处理能力很弱,那对比excel的大数据量处理很弱的原因是什么呢: Excel的数据处理能力,一直被吐槽。
1、ERP报表满足不了个性化需求 2、ERP报表数据不足:单独一个系统的数据说明不了什么,应该把企业所有的数据都结合到一起看 3、ERP报表对比不足:企业经营决策报表强调对比,要对比不同维度和指标,要对比不同时段
(1)灵活的经营数据分析 惠科每个月是需要开展月度经营分析会,经营数据来自各个厂区,若要直接从系统进行数据获取计算,网络带宽无法支撑大数据量的同步和计算,所以只能被迫采用传统EXCEL的形式进行统计。
报表式BI 报表式 BI 工具主要面向企业信息部 IT人员,适用于各类固定样式的报表设计,通常用来呈现业务的明细数据和指标汇总,支持的数据量相对不大。
以前各企业需收集整理录入的数据量小,只需要下载能够记录数据的软件就行。可现在是大数据时代,各领域牵涉到的数据繁多。哪怕只是一个小企业,每天也有大量的数据需要记录和更新。
一、Excel vs BI 从使用目的这个角度来看,两者是没有区别的,都是为了做数据分析。事情还是一样的事情,只不过当前企业数据量骤增,处理数据的难度指数级增长,因此需要更高效的数据工具来应对。
所以今天我就为数据分析的三种工具EXCEL、BI、Python 的越来越激烈的争议进行一些个人总结。本文将会从数据分析适用范围、适用人群和优劣势进行对比。
这种数据对比图,叫做条形图。。。 条形统计图,是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的一种统计图表。
4.2 典型场景 场景一:基于分布式数据仓库打造数据中心 1、痛点/需求 关系型数据库无法支撑生产业务庞大的数据量。
相比于传统BI,敏捷BI有以下几个特点: 良好的大数据处理技术,对TB-PB级的数据可实现秒级响应 非it部门的同事也可以直接操作,大大的降低的it部门的负担 敏捷BI无需事先建模,可以灵活调整分析维度和报表展现
关于大数据量的同步 一般来说数据同步有两种方式:数据全量同步、数据增量同步 ①数据全量同步:数据是先删后插入,但这样会造成数据短时间范围内的空缺,所以这样的方式在大数据量的情况下不是很可取 ②数据增量同步
处理占用内存低,服务器对浏览器的响应也是非常迅速的,可以导出几百万行数据注1:启用行式引擎和没启用行式引擎的对比说明请参见:大数据量导出Excel注2:多数据集实现层式报表分页,原样,分页分sheet
后台分页计算。这是一种可以规避大数据量带来的压力,优先确保首页快速加载展现的一种计算方式。详情请参见: 新计算引擎简介5.1.2 行式引擎边取数边执行报表,执行到哪页用户就可以看到哪页,用户访问到看到
plugin.largedatasetexcelexport大批量数据导出的时候,可直接根据数据集结果进行导出大数据集导出Excel插件否10、11Html解析com.fr.plugin.html.
excel导入的时候,可以给个导入前校验吗。导入超过10万行的数据,就提示数据量太大!
请教,能否用sql 二次处理文件数据集(excel)的数据?
FinaBI 5.0 Excel 1000行的数据,老是会处理奔溃?
填报时使用自定义导入Excel行列,报表显示最新数据,导入的数据量小于原始数据量,多的数据也会被导入
仅需1分钟,即可体验热门的大数据BI工具,现在还可获得233个行业的案例和模板