智能分析套件 Quick BI

专为云上用户量身打造的新一代智能 BI 服务平台

Quick BI 提供海量数据实时在线分析服务,支持拖拽式操作、丰富的可视化效果,可以帮助您轻松自如地完成数据分析、业务数据探查、报表制作等工作。它不仅是业务人员查看数据的工具,更是数据化运营的助推器。有了它,人人都是数据分析师。

优点

无缝集成云上数据
支持多种数据源:RDS、ADS、MaxCompute;ECS自建Mysql、SqlServer;本地文件等
快速搭建数据门户
拖拽式操作、强大的数据建模、丰富的可视化图表、快速搭建数据门户
灵活嵌入第三方系统
仪表板可嵌入到自有系统,直接在自有系统访问报表, 并实现免登
安全管控数据权限
内置组织成员管理,支持行级数据权限,满足同一份报表,不同人看不同的数据

产品详情

  • 数据连接模块

    适配各种云数据源,包括但不限于 MaxCompute、RDS(MySQL、PostgreSQL、SQL Server)、Analytic DB、HybridDB(MySQL、PostgreSQL)等,封装数据源的元数据/数据的标准查询接口。

  • 数据建模

    支持数据源的 OLAP 建模,将数据源转化为多维分析模型,支持维度(包括日期型维度、地理位置型维度)、度量、星型拓扑模型等标准语义,并支持计算字段功能,允许用户使用当前数据源的 SQL 语法对维度和度量进行二次加工。

  • 仪表板

    将可视化图表控件拖拽式组装为仪表板,支持线图、饼图、柱状图、漏斗图、树图、气泡地图、色彩地图、指标看板等17种图表;支持查询条件、TAB、IFRAME 和文本框四种基本控件,支持窗口部件以及图表间数据联动效果。

  • 电子表格

    可使用在线电子表格(workbook)执行分析相关操作,涵盖行列筛选、普通/高级过滤、分类汇总、自动求和、条件格式等数据分析功能,并支持数据导出,以及文本处理、表格处理等丰富功能。

  • 数据门户

    可将仪表板拖拽式组装为数据门户,支持内嵌链接(仪表板),支持模板和菜单栏的基本设置。

领军客户实战场景

  • 数据即时分析与决策
  • 交易数据权限管控
  • 报表与自有系统灵活集成
  • 用户行为画像
  • 百万级用户精细化运营
  • 海量营销数据分析
数据即时分析与决策

秦丝科技

数据即时分析与决策

业务数据化运营中,经常需对用户留存率、活跃率等进行数据报表分析,而Quick BI数据展现丰富,操作便捷,很好地满足了我们全程数据的即时分析与即时决策快节奏!

能够解决

  • 取数难

    业务人员需经常找技术写SQL取数查看各个维度的数据做决策

  • 报表产出效率低,维护难

    后台分析系统的数据报表变更,编码研发周期长,维护困难

  • 图表效果设计不佳,人力成本高

    使用HighChart等工具做报表,界面效果不佳,人力维护成本高

推荐搭配使用

交易数据权限管控

上海喔噻-收钱吧

交易数据权限管控

数据对于我们的每个城市经理来说都至关重要,需要通过数据去掌握城市业务的发展情况,及时发现异常,并对数据下钻来定位问题,死磕到底。作为数据团队,除了分析数据,对数据权限管控也同样需要。

能够解决

  • 数据权限行级管控

    轻松实现同一份报表,上海区经理只看到上海的相关数据。

  • 适应多变的业务需求

    统计指标经常根据业务发展而频繁变动,负担重,响应慢

  • 跨源数据集成及计算性能保障

    充分利用云上BI的底层能力,解决跨源数据分析及计算性能瓶颈问题 推荐搭配使用

报表与自有系统灵活集成

青桔科技-货车兄弟

报表与自有系统灵活集成

货车兄弟期望用最低成本,最快速度搭建一个可展示、可分析的简易BI,能迅速将公司重要业务数据集成展现在公司的管理系统中,为各业务线/各区域的人员提供数据支持。

能够解决

  • 上手快

    上手简单,快捷,满足不同岗位的数据需求,学习门槛低

  • 极大提高看数据的效率

    与内部系统集成,可结合进行数据分析,极大提高看数据的效率

  • 统一系统入口

    解决员工使用多系统的麻烦,利于使用与控制

推荐搭配使用

用户行为画像

网鱼网咖

用户行为画像

新的时代需要全方位的去利用大数据提高会员服务的体验,需要对会员的分类、分级、偏好、以及连锁门店的经营状况等数据进行分析,以增加对会员行为预测的更准确的判断。

面临的挑战

  • 用户数据提取

    要从业务上面考虑,如何从会员及其行为数据提取洞见,并给会员提供更好的一个服务。

  • BI系统建设成本

    传统BI 和大数据建设的体系成本非常高,速度也很慢。

  • 业务人员协同

    传统连锁的报表分析业务门槛很高,限于连锁模式的特性,很多业务人员分散在全国各地,那么如何将业务分 析的这些功能提供给他们,是一个巨大的挑战。

推荐搭配使用

百万级用户精细化运营

美甲帮

百万级用户精细化运营

美甲帮的主营业务在商城方面,截至目前已经拥有百万级别的用户,积累了大量的用户数据,如何更好的服务用 户并提升客户体验是美甲帮进行大数据探索的出发点

面临的挑战

  • 提升业务洞察能力

    提升业务洞察能力,主要包括对于业务的有效监控以及相关业务的数据分析方面

  • 业务监控

    从日报、周报、月报到年报,需要对上百万用户做精细化运营分析

  • 如何“随机应变”

    一旦有新业务推出,就要立即评估效果,对数据的及时采集与快速处理要求高

海量营销数据分析

PING++

海量营销数据分析

Ping++ 当前日交易笔数为百万级,目前已经积累了海量交易数据。如何对海量数据进行数据分析与业务创新从而提高用户黏性,Ping++ 亟需搭建安全、可靠、稳 定的大数据平台。

面临的挑战

  • 数据创新

    一站式大数据平台,需同时满足存储、计算、BI 和机器学习等功能

  • 快速、高效、低成本

    作为互联网创业公司,需要跟时间赛跑。需尽可能以最低的成本去实现

  • 安全、稳定、可靠

    需要使用严格的数据隐私保护机制,商户的数据只用于分析商户自己的生意。