大數據例子實錄：看資料如何改寫企業未來丨帆軟軟體

大數據已成為金融、醫療、零售等行業的核心資產。金融業者運用生物辨識與AI技術提升交易安全與客戶體驗。醫療保健機構透過區塊鏈與行動支付保障資訊安全並提升便利性。零售業結合數據分析與個性化行銷，讓消費者獲得更佳購物體驗。這些實際應用有效解決產業痛點，並為企業創造新價值。讀者可思考自身產業如何善用數據創新。

一、大數據的時代背景與研究意義

1. 大數據的核心特徵與價值體現

大數據在現代社會中展現出獨特的核心特徵。這些特徵包括龐大的資料量（Volume）、極高的資料處理速度（Velocity）以及多元的資料類型（Variety）。企業運用這些特性，能夠有效提升生產力與優化業務流程。例如，企業分析員工的工作時間與內容，找出流程瓶頸，進而重新配置資源。

透過大數據分析，企業能快速洞察市場趨勢，並以數據驅動決策，提升競爭力。此外，企業利用大數據分析顧客行為，提供個性化服務與精準推送，進一步提升客戶體驗與忠誠度。大數據例子也涵蓋多種資料來源，包括第一方、第二方與第三方資料，讓數據分析更具深度與廣度。

2. 大數據顛覆性影響的實證研究

大數據例子不僅展現價值，也帶來顛覆性影響。谷歌流感趨勢（GFT）案例顯示，大數據雖然資料量龐大，但過度依賴可能導致預測偏誤。GFT因數據產生機理變化與演算法調整，模型在未知數據上的表現不佳。這提醒業界，大數據不能完全取代小數據，兩者需相輔相成。

大數據分析需提高透明度，公開數據抽樣與演算法變更，促進研究可復制性與交叉驗證。

二、大數據工具盤點

大數據分析需要強大的工具協助資料收集、儲存、處理與分析。不同產業根據需求選擇合適的工具，提升數據價值。以下為常見的大數據工具：

1. Excel

很多人認為Excel只不過是一個辦公軟體，但實際上，他們對Excel的了解可能還不到50%。事實上，Excel是最全能的資料分析工具之一，具有表格製作、資料透視表、VBA等功能，能夠滿足人們數據分析的絕大部分需求。

況且，世界上大部分企業都屬於中小微型企業，日常使用的資料並未超過巨量資料的範疇，就一般辦公需求下的資料處理工作和中小企業的資料管理、儲存和資料視覺化，Excel足以滿足絕大多數企業的需求。

優點：

容易上手，學習資源豐富。
提供多樣化的功能，包括建模、視覺化和報表等。
幫助理解操作含義，在進一步學習其他工具前打下基礎
作為初級資料分析工具，可以完成許多分析任務。

缺點：

深入學習需要掌握VBA，學習難度較高。
在處理巨量資料分析時可能出現卡頓情況。
Excel 2016版本限制單一資料檔案僅能容納108萬行，不適合處理大規模資料集。
內置統計分析功能相對簡單，實用價值有限。

總結來說，對於百萬級以下的資料處理和分析，Excel是一個不錯的選擇。對於想學習資料分析的新人來說，Excel絕對是首選，甚至是必選的工具！

2. BI

大部分大數據分析師的日常工作涉及報表製作，而資料分析師更多地使用商業智慧（BI）報表。在傳統企業中，BI是一套完整的解決方案，將企業的資料進行有效整合，以快速製作報表並做出決策。它包含資料倉庫、ETL、OLAP、許可權控制等模組。

BI工具主要有兩種用途。一種是利用BI自動化報表生成功能，處理每天大量的資料整理和匯總，將這一繁重工作交給BI自動完成，從資料規整、建模到下載。另一種是利用BI的視覺化功能進行分析。相較於Excel，BI提供更豐富、易於操作且美觀的視覺化功能，能夠節省圖表製作時間一半以上。作為企業級應用，BI可以連接公司資料庫，實現企業級報表的製作。

以近年流行的BI工具FineBI為例，它具有兩個主要用途。首先是自動生成報告，對於資料分析師每天接觸大量資料的需求，FineBI能夠自動整形、建模和下載資料。FineBI界面和流程清晰明瞭，每個模組都有明確的功能區域，易用性強。

通過自助式資料集功能，一般的業務人員能輕鬆地進行拖放操作，對資料進行篩選、切割、排序、總結等處理。

其次是利用FineBI的視覺化功能進行分析。FineBI提供比Excel更豐富的視覺化功能，內置了五十多種常用圖表，一鍵即可生成酷炫視覺化儀表板。藉助FineBI，使用者能夠靈活地獲得所需的資料結果，並選擇適合的圖表和儀表板進行資料的視覺化展示。如果使用者每天都需要花費大量時間製作報表，那麼使用FineBI就能夠大幅縮短時間，提高工作效率。

如果您準備進入資料分析領域，軟妹強烈建議使用FineBI這款工具。您可以免費下載使用，官方網站還提供教程來幫助您快速入門。尤其對於初學者來說，BI工具無疑是最容易學習的工具之一。

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3.報表軟體

報表工具是指專門用於製作、呈現和分析數據報表的軟體或工具。它們能夠從數據源中提取資料，進行整理、加工和分析，然後以清晰、可視化的方式展示結果，讓用戶更好地理解數據和做出相應的決策。

此处以FineReport為例，FineReport報表軟體是一款由帆軟軟體公司開發的純Java編寫的報表工具。它採用類Excel的報表設計介面，降低了學習成本，並能輕鬆製作出各種複雜報表看板，減少報表開發的時間和人力成本，對有高度報表需求的企業非常有吸引力。

FineReport支援多個大數據平臺，包括Hadoop、GreenPlumn和Kylin。它也支援多維資料庫，如SAP HANA、SAP BW、SSAS和EssBase。此外，FineReport還支援NO SQL資料庫，如MongoDB、SQLite和Cassandra，以及傳統的關係型資料庫和程式資料來源。

FineReport主要能夠幫助使用者實現以下幾個主要任務：

資料獲取與基礎數據處理

FineReport支援的數據源窗口.jpg — **FineReport**支援的數據源窗口

資料的錄入和採集

報表設計和製作

資料分析和視覺化

使用FineReport製作的視覺化儀表板.png — 使用FineReport製作的視覺化儀表板

總的來說，FineReport報表軟體以其類Excel的設計介面、多樣化的資料庫支援和強大的報表製作功能，為企業提供了高效、靈活的報表開發解決方案。

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4. Python

Python在資料分析領域被譽為一個強大的語言工具，這是不容忽視的事實。使用Python，你可以自由地編寫程式碼來實現你想要的功能。儘管相較於Excel和BI工具，Python的學習曲線稍高，但作為資料科學家來說，它是必不可少的工具。

特別是在統計分析和預測分析等領域，Python等程式語言具有其他工具難以比擬的優勢。

對於初學者而言，初始階段可以暫時不學習Python，因為在一些初級崗位上甚至用不到它。然而，如果希望在這個領域長期發展，Python絕對是一個不可或缺的工具，無法逃避的實踐。

三、大數據例子深度應用

以某航空公司為例，該航空公司機隊規模達到209架飛機，目前營運國內外航線400餘條，年旅客運輸量近4000萬人次。全公司的企業資料儲倉已對接超 200 個業務系統，每日執行實時、離線計算任務超 10000 個，同步資料超 30 億條，已匯聚全領域資料超 100TB。

使用FineBI產品前，該航空公司和大多數企業一樣，積累的海量數據沒有發揮出新時代應有的作用，在數據治理和數據應用過程中面臨著四大痛點：

1.資料分散，數百個系統中的資料表讓人難以找到所需資料，形成資料孤島。
2.部門間資料共享困難，溝通成本高，權限不清，造成資料使用壁壘。
3.資料質量不一致，髒資料問題導致資料不敢使用，需要大量時間進行覈對與清洗。
4.資料分析應用不足，缺乏系統性資料思維和強大的分析工具，導致資料資源利用受限，資料價值無法充分發揮。

自引入帆軟FineBI和FineReport以來，使用範圍已全面覆蓋飛行、運行、營銷、機務、財務、人力等領域，促使業務人員和IT人員打破了原有組織、工作邊界，進一步促進了跨域融合，為數據驅動業務創新提供了良好的平臺。基於用戶需求，針對三類人群（管理者、流程優化員、流程使用人），設計了四個分析看板（公司管理、部門行政管理、流程優化、流程使用），以提高公司管理流程效率。2021年相比2020年，流程流轉效率提升6%，消減23項冗餘流程，實現了“治好事、理好人”的目標，助力公司持續健康高質量發展。

使用FineBI搭建的企業流程優化及管理儀表板.png — 使用**FineBI**搭建的企業流程優化及管理儀表板

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四、結論：大數據例子的戰略啟示錄

1. 數據驅動決策的範式轉移

數據驅動決策已經成為企業營運的新常態。企業領導者將數據視為最重要的資產之一。透過數據整合與分析工具，他們能提升數據質量，快速模擬營運結果，支持高層決策與戰略規劃。資誠創新諮詢公司副總經理曾繁琳指出，數據驅動決策促使企業改變工作流程，財務人員從資料處理轉向提供前瞻性與即時性的業務洞察。

具體案例顯示，數據驅動決策已滲透多個產業。例如，在線教育業務運用數據分析促進用戶註冊、轉化、留存與續費。外賣平台則透過毛利分析與用戶體驗模型，優化經濟效益與服務品質。風控領域也藉由數據分析提升風險感知與治理能力。