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|抛弃Excel，学会这样做数据处理，轻松搞定业务数据分析( 二 )


数据下放了 ， 会不会造成管理混乱
这应该是很多企业担心的问题 ， 一旦让IT把数据下放给业务人员 ， 业务人员随意在系统中取数拉数 ， 会不会造成数据混乱呢？
这里就要提到一个概念——自助数据集 。 简单点说 ， 自助数据集就是将分布、异构数据源里的数据 ， 进行一定的数据底层处理 ， 然后存放到一个数据集里 ， 然后将这个数据集进行权限分配 ， 供后续可视化使用 。
|抛弃Excel，学会这样做数据处理，轻松搞定业务数据分析
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以FineBI为例 ， 负责系统管理的人将业务数据放在业务包中 ， 如果某个业务人员想要进行取数分析 ， 就要自己创建一个自助数据集 ， 按照自己的场景需求从业务包中取数 。
也就是说 ， 自助数据集的取数过程并不影响原有的业务数据 ， 从而杜绝了数据传来传去造成的管理混乱 。
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此外 ， 业务人员也可以将这个数据集进行权限管理 ， 没有数据集访问权限的人是无法进行相应操作的 ， 同样的 ， 管理者也可以设置业务数据的访问权限 ， 从上至下的保证数据安全性 。
没了IT ， 数据处理和加工怎么办？
一般来说 ， 业务人员是很希望进行自主化数据分析的 ， 但是无奈数据处理和加工流程只能依靠IT部门 ， 而IT部门又觉得这种数据加工工作很机械重复 ， 业务人应该自己掌握 。
还是以上面的FineBI为例 ， 业务人员创建了自己的自助数据集 ， 下一步就要进行初步的数据清洗和加工 ， 而自助化BI之所以能够简化工作 ， 就在于它提供了一种自助化的加工功能 。
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比如FineBI中的表处理操作 ， 基本上可以满足业务人员的数据处理需要 ， 包括脏数据过滤、数据分组、新增数据列、数据排序以及合并等等 。
比如脏数据的处理 ， 一般业务数据里有很多的无效数据和脏数据 ， 像负数值、空值等等 ， 我们就可以在FineBI的数据处理中过滤掉金额数为负值且订单时间为空的数据 ， 初步进行数据清洗 。
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再比如 ， 我们想要计算某个客户的订单频次 ， 就要先算出上次订单到这次订单的时间差 ， 就可以在FineBI中直接添加一个新列 ， 选择时间差选项 ， 选择对应的数据指标就可以完成了 。
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当然 ， 如果有的业务数据需要比较复杂的数据处理 ， 比如聚类、回归等 ， 也可以直接在finebi中实现：
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总结
只要解决了IT数据集中化 ， 以及数据管理问题 ， 业务人员和IT人员之间的矛盾才能得到解决 ， 二者之间的鸿沟也能告一段落 。
而我们在选择自助式BI时 ， 也需要从用户的角度和IT基础架构的角度找到最适合企业的平台 。 首先要适合业务 ， 简单易用 ， 此外还应该具备良好的性能 ， 功能强大 ， 才能简化工作、提高工作效率的积极影响 。
从IT基础架构的角度看 ， 最好选用分布式数据库读取数据 ， 这就要求BI工具的数据性能要强 ， 此外还要保证BI系统的稳定性与安全性 。
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