5.0更新日志

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  • 文档创建者:doreen0813
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  • 最近更新:doreen0813 于 2019-08-20
  • 1、5.0版本简介

    FineBI 5.0 化茧成蝶,焕然一新,进化幅度如同 iPhone7 到 iPhoneX,将企业级自助式BI工具提升到一个新的高度。FineBI 5.0有着卓越的视觉效果和交互体验,强大数据分析能力和企业级管控,真正实现自助数据处理,自助数据分析,人人都是数据分析师。

    2、全新设计

    FineBI 5.0经过精心设计,视觉效果和交互体验双重革新。视觉效果上,商务简洁又不失炫酷。交互体验上,直观流畅,舒适自然。用户能够用最简单的方式、最大的效率、最低的成本对数据进行分析和观察,自由释放数据价值。

    (1)商务简洁的视觉风格:操作界面商务简洁,清爽干净。图表具备很强的视觉冲击力,高度易用性、扩展性和多样化的酷炫表现,让数据可视化效果更美观、更易读

    (2)贴心暖人的交互设计:秉承帆软“易学易用”的产品理念,FineBI 5.0通过一系列的交互设计,如操作形式统一,及时准确的操作提醒,更智能的图表推荐,让业务人员轻松实现0技术的自助分析,甚至不需要帮助文档。

    (3)直观流畅的分析体验:更符合人类思维的深度分析,大大降低了自助分析的难度:step by step ,容忍错误,随时调整,即时反馈,专注分析。数据分析思考过程不可能是一步到位、一簇而就的,是边分析、边调整,不断循环迭代的过程,FineBI 5.0打通了数据准备和可视化分析的路径,用户可以进行无限层次的数据分析,通过操作历史的提示,以及分析操作的即时反馈,结合前端强大的数据可视化能力,用最快捷的方式辅助思考,实现用户所想,最大化的释放数据价值。

    3、数据准备

    让业务人员拿到需要的数据,让IT部门放心的提供数据,是自助分析推行、人人都是数据分析师的根基。FineBI5.0数据准备功能整合了原SPA螺旋分析和ETL,并做了进一步的增强,更方便、更高效、更强大,业务人员可以在精准的数据权限下,实现对数据进行再处理和深度分析挖掘的需求。

    (1)清晰全面的数据掌控。FineBI 5.0可以让用户对自己的数据,有更全面、更清晰的了解。表结构和表预览两种视图,让表基础信息查看更清晰、更方便,大面积的数据预览区域,更易了解数据内容。数据血缘分析功能,让用户对数据的来源去向、应用状况一目了然。同时,数据的更新情况,何时更新、更新频繁程度,也能直观展示。

    (2)简单高效的数据配置。高效的数据准备和配置,可以减少用户不必要的麻烦。关联智能继承,可以自动对新创建的自助数据集建立关联,延续数据关联关系。在基础数据更新时,将自动触发分析用户的数据更新。根据数据量、使用频率以及实时性的要求,能实现实时数据和抽取数据的无缝切换,完全不影响用户已经做好的分析。

    (3)强大友好的数据处理。用户可以对自己的数据进行任意处理,即便是已经参与分析的数据也一样,进行如清洗过滤、新增字段、表合并、排序、分组汇总等操作,来得到自己想要的数据。每一步操作都有数据预览,操作后立即收到反馈,增强用户的数据操纵感,减少不确定性。


    4、数据可视化理念


    数据可视化的能力决定数据价值的潜力。FineBI 5.0采用全新的数据可视化理念,基于著名的图形语法(The Grammar Of Graphics)设计,由此提供了无限的视觉分析可能(无限的图表类型)、不限制的属性映射效果以及全新的分面分析功能,并重新设计了图表的大数据模式,支撑图表展示数据量可达百万以上。

    (1)无限视觉分析。基于著名的图形语法(The Grammar Of Graphics)设计,FineBI 5.0取消了图表类型的概念,取代以'形状'和形状对应的'颜色','大小','提示',‘标签’等属性;取消了'分类','系列'等概念,取代以'横轴' '纵轴'两个方向 。FineBI 5.0摆脱了固定图表类型的桎梏,既显著降低了分析门槛,又提供了更为丰富的可视化效果。

    (2)智能图表推荐。根据用户当前分析的字段种类和个数,自动推荐合适的图表类型,避免了图表类型选择的痛苦,进一步降低初级用户数据分析的门槛。

    (3)更多适应模式。提供4种图表内部的自适应模式,包括标准、整体适应、宽度适应、高度适应,满足用户不同的仪表板布局需求。此外,还支持用户手动调整分类宽度,满足更多的自定义展示需求。

    (4)性能大幅提升。FineBI 5.0采用全新的数据处理引擎和图表渲染机制,满足更高数据量的要求,前端展示数据量可达百万级。


    5、企业级数据管控

    数据管控能力决定BI工具的应用范围和深度。FineBI 5.0提供了精准的企业级数据权限管控方案,管理员可以高效便捷的进行权限配置,放心大胆的交付给分析人员相关数据,无需担心隐私数据泄露。

    (1)权限统一配置。平台统一控制权限,如业务包权限、数据表行权限、数据表列权限等,权限控制的粒度更细致,更科学。通过配置主表权限,所有关联的业务表权限也会生效。

    (2)权限智能继承。分析人员所做的自助数据集默认继承基础数据的权限,管理员无需再担心这些数据表的权限分配,每个阅读用户自动看到自己权限范围内的数据,这有利于促进分析人员之间的分享和交流。

    (3)满足不同场景。不同场景对数据权限的要求是不同的,用户可以选择是否权限继承、分享时权限再设置、集团的多级权限管理等,比如总部制作的各大区销售汇总表,需要各大区用户都看到,权限智能继承的情况下是实现不了的,需要设置不继承权限。


    6、Spider引擎

    5.0将直接对接数据库的实时数据引擎与抽取数据的引擎整合统一为spider计算引擎。用户可以根据数据量、实时性要求、使用频次等,自由选择实时或抽取的方式。实时数据与抽取数据方式的无缝切换,将更加灵活高效支撑前端的高性能分析。

    spider数据引擎可灵活支撑不同数据量级的分析,在数据量激增之后,可横向扩展机器节点,利用spider引擎专为支撑海量大数据分析而生的分布式方案。

    spider引擎分布式方式,结合HADOOP大数据处理思路,以最轻量级的架构实现大数据量高性能分析。此分布式方案集成了ALLUXIO 、SPARK、 HDFS、ZOOKEEPER等大数据组件,结合自研高性能算法,列式存储、并行内存计算、计算本地化加上高性能算法,解决大数据量分析问题与在FineBI中快速展示的问题。同时从架构上保证了计算引擎系统全年可正常使用。

    7、功能细节更新

    1、组件布局

    更好的适应不同分辨率。解决在大分辨率显示器调整好的布局,在小分辨率查看挤成一团的问题;

    2、富文本组件

    支持插入动态计算指标,随数据变化而变化。组件标题支持富文本编辑,可以设置更丰富的文字样式。提供更多的组件样式的设置;

    3、定时调度

    BI的仪表板支持定时调度任务,可以将BI的仪表板定时通过邮件的方式或者导出excel的方式发送给相关人员,让用户更及时方便的掌握数据情况;

    4、仪表板增加明细级别的计算指标

    在聚合计算指标的基础上,增加组件中可以自定义明细级别的计算字段,让销量*单价计算总价的场景以更合理的方式配置出来;

    5、多分析组件切换

    多分析组件切换更直接,进一步减少用户进行数据探索时的操作步骤,减少记忆成本,专注探索分析;

    6、同期环期的计算优化

    新的同期环期根据实际日期数据进行计算,而不是基于单元格位置的计算,同时对于维度的要求极大降低,无论是选择年月日整体的日期分组还是,单个的年、月、日分组,都可以更快速方便的得到同期环期的正确计算结果;

    7、联动钻取切换维度功能交互优化

    如:对于有固定下钻顺序的维度组合,例如省市县点击数据直接下钻,无需多余操作。对于产品类型,产品颜色这种没有固定下钻顺序的维度组合仍然可以灵活选择下钻层级;

    8、无关联数据的联动

    很多数据本身没有建立关联关系,但是分析的时候却希望可以同时联动的场景,如产品的库存数据和产品的销售数据本身不是一个业务,但是用户希望在查看同一个产品的库存数据时也能查看其销售情况,5.0提供了无关联数据分析用户可以自定义联动关系,更灵活;

    9、快速计算交互优化

    让快速计算配置更便捷,支持用户快速进行数据的求同期、求环期、求同比、求环比、排名、组内排名、所有值/组内所有值、累计值/组内累计值、当前维度/指标百分比。同时指标的汇总方式增加了中位数,方差,标准差的计算;

    10、趋增加多种数据周期拟合模型(线性、指数、对数、多项式),让用户更为直观地观察离散数据的拟合趋势;

    11、SQL编辑界面支持高亮显示和关键字提醒,方便SQL的编辑和阅读;

    12、Excel数据集支持追加合并,每月上传当月数据不会清空历史已经上传的数据;

    13、支持联合主建关联,产品名称+日期的联合主建关联场景,不再需要用户新增大量的拼接字段,可以直接设置多个字段的关联。

    8、2018.11.16版本更新

    8.1 功能优化

    1. 优化同期环期计算逻辑,同期环期支持跨粒度计算。比如当前获取2018年1月的销量,可以计算环期值,即2017年12月的销量。支持跨年跨月跨日等;

    2. 添加计算指标的时候增加了快速计算函数,提供了聚合函数的计算结果再次用于计算的场景。比如利用聚合函数展示按年月汇总统计的销售额,并求年月的占比,就可以使用快速计算函数,将该按年月汇总的销售额再叠加计算总的销售额,用年月的汇总额除以该总值即可得出占比;

    3. 在快速计算函数中,增加了原先没有的计算上期末的快速函数。比如当获取了2010年8月的销售数据时,可以计算该月数据上年年末的销售数据,即2009年12月的销售数据;

    4. 年周粒度的周计算逻辑采用iso标准的周逻辑,保证每周都有7天的数据,更符合业务场景;

    5. 优化Teradata14.1版本数据库适配,可支持可视化选表;

    6. 优化华为Fusioninsight HD数据库适配,支持连接取表分析;

    8.2 性能优化

    1. 避免了无用冗余的信息获取,优化了进入数据准备,进入业务包的流畅性;

    2. 在使用自助数据集的新增列时,优化了其中弹窗的弹出速度,更快捷易使用;

    8.3 交互视觉优化

    1. 删除数据准备>基础表信息顶部的创建自助数据集入口;


    2. 优化组件之间可重叠为悬浮,并增加多个组件之间悬浮置于顶部/底部的顺序设置;


    3. 优化自助数据集处的步骤按钮的显示效果;


    4. 优化组件标题栏的内容编辑按钮,使用起来更直观;


    5. 优化组件选择表处的限制条件,必须选择表才能点确定按钮;

    6. 优化过滤组件图标样式,符合不同过滤的功能;


    7. 优化自助数据集与其他业务包的显示图标,便于用户区分两者的定位;


    8. 优化自助数据集中分组汇总字段拖拽的视觉效果;




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