BI工具有哪些?11种BI工具推荐-词汇表

选择商业智能工具来满足企业需求并不总是那么容易,随着越来越多的数据触手可及,我们越来越关注与我们的问题相关的信息并以可操作的方式呈现它,这就是商业智能的全部意义所在。

BI工具可以更容易地对正确的数据进行整合,并以可以使我们理解其含义的方式对其进行可视化。

在这里,我们汇总了十几个受欢迎的,备受推崇的商务智能工具,以帮助您了解您的组织的数据可以告诉您有关您的业务的信息。

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1.Board

Board International将三种工具合而为一:BI,预测分析和绩效管理。它旨在为每个人提供一些东西,包括财务模块(计划,整合),人力资源(技能绘图,劳动力规划),营销(社交媒体分析,忠诚度和保留监控),供应链(交付优化,供应商管理),销售(交叉销售和向上销售分析)和IT(KPI,服务水平)。该公司是瑞士公司,但该软件有英语,西班牙语,中文,日语,法语,德语和意大利语版本。

2.DOMO

Domo是一个基于云的平台,提供针对各种行业(如金融服务,医疗保健,制造和教育)和角色(包括CEO,销售,BI专业人员和IT工作者)量身定制的商业智能工具。

3.Dundas BI

Dundas数据可视化的Dundas BI最常用于创建仪表板和记分卡,这是公司的历史优势,但它也可以进行标准和临时报告。分析和可视化通过可以适应用户技能的Web界面执行:高级用户和标准用户可以看到不同的功能。最新版本可以从Google Analytics,Snowflake,Salesforce Pardot和其他来源获取数据。Dundas BI专为19个行业量身定制,包括清洁技术,采矿和建筑,以及银行和医疗保健等常见嫌疑人。

4.Google Data Studio

我们知道谷歌正在不断分析网络,但它能对我们的企业数据做些什么呢?Google Data Studio最初是作为一种工具,用于记分和报告来自Google Analytics的网站数据; 现在,通过连接到Criteo,LinkedIn,MailChimp,PayPal,Salesforce,Stripe,Twitter以及可以放在电子表格或SQL数据库中的任何东西,它都可以获得招聘,营销和销售信息。当然,它托管在云端并具有Web界面。

5.Looker

Looker采取双管齐下的方法来提供商业智能,它允许用户以自己的方式探索数据,但它也与领域专家合作,帮助那些不知道他们想要的人找到所有的东西相同。它通过允许其他软件供应商将其分析功能包装在“由Looker提供支持”的垂直应用程序中来实现这一目标。从明年初开始,它将连接到Google的BigQuery机器学习(BQML)服务,以开发预测模型。

6.Microsoft Power BI

借助适用于Windows的Power BI Desktop应用程序,用户可以分析和可视化来自本地或云源的数据,并将其报告发布到Power BI平台。

7.Qlik

Qlik的目标是让企业中的任何人访问其所有数据,当然,主题是公司数据治理策略。所有这些数据都足以让大多数数据库引擎陷入困境,但Qlik表示其关联引擎可以将每个数据与其他所有数据相关联,以便更容易搜索连接。Qlik Sense是一种访问该分析功能的自助服务工具,它采用云和本地版本。

8.Salesforce

Einstein Analytics是Salesforce.com尝试使用AI改进BI,其目标是将业务的自助服务访问扩展到整个企业的用户,其外观和感觉类似于Salesforce的Reports和Dashboards界面。

9.SAS Visual Analytics

SAS Institute旨在自动突出数据中的关键关系,使用最新版本,您可以选择一个变量,并让它向您显示数据的哪些元素影响它,以及如何影响它。其他功能包括用于从社交媒体和其他文本中提取数据的情绪分析,自动生成图表,映射和自助数据准备。部署可以在本地,公共云或私有云中,也可以作为服务在Cloud Foundry平台上进行。

10.SiSense

SiSense的BI软件堆栈涵盖从数据库到ETL和分析到可视化的所有内容,它声称其片内数据库引擎甚至比内存数据库更快。SiSense使其可在本地或云中使用,有财务,营销,销售,人力资源和IT,以及客户服务和运营及后勤部门的解决方案。通过将SiSense嵌入到Web应用程序中,SiSense还可以为企业外部的用户提供分析工具。

11.Tableau

通过Tableau,Tableau Software涵盖了所有基础,您可以在本地运行其软件,选择公共云,或选择让Tableau完全托管它。它为十几个行业提供量身定制的版本,包括银行,医疗保健和制造业,并为金融,人力资源,IT,营销和销售部门提供支持。Tableau的功能包括调查和时间序列数据的映射和分析,它的最新技巧是利用自然语言处理的人工智能技术,允许用户描述他们想要看到的内容,而不是点击和拖动来创建公式化查询。

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