帆软发布大数据直连引擎FineDirect,对焦大数据BI
摘要:近日,帆软官方正式发布大数据直连引擎FineDirect模块。通过该模块,企业在应用FineBI原有功能的基础上,可直接对接现有数据源,无论是传统的关系型数据库,还是Hadoop生态圈、Mpp构架,都可以直接自助取数分析。
当前,企业对数据的应用,一方面数据仓库和BI结合的方式仍占主导,另一方面越来越多的企业已逐渐引入大数据计算平台。个性化的方案、日益增长的数据,对BI工具的要求越来越高。
Gartner也在2017年的BI报告中指出:未来5年,基于Hadoop/Spark,基于搜索和可视化的数据探索分析功能将作为新型BI和分析平台的组件融合到下一代数据探索分析产品中。
过去, FineBI一直采用FineIndex(原cube)的方式取数分析,也就是“数据库-FineIndex-前端分析”的方式。这里的FineIndex相当于一个中间的多维数据库,用于存储数据表,对数据关联转义,这些都对之后的前端分析处理数据效率有很大的提升。因为直接sql取数,效率受数据库本身的限制,数据量大时,一般分析工具很容易就卡死甚至内存溢出导致系统无响应,这也是FineIndex方案的初衷。FineIndex存在有两个意义,一个是提升效率,一个是对数据进行二次整合处理。
如今,FineBI已有FineIndex引擎(原cube)和新的FineDirect直连引擎,可以搭配使用满足不同的场景。企业可根据实际需求的不同准备两种类型的数据,通过FineIndex模式配置那些不经常更新,实时性要求不高的数据;通过FineDirect引擎来配置大数据量且有实时分析需求的数据。
FineDirect主要是应对数据的实时分析以及大数据量的分析处理。例如金融行业交易风险分析,对每一笔流水实时分析。此外,不少企业已经有了自己的大数据计算平台,例如hadoop、kylin、greenplum、vertica等,FineBI直连引擎提供了对接这些数据平台的功能。
目前,经过多次的内测以及实际场景应用,FineBI直连方案已经在多家公司有了成功的案例:
案例一:上海汽车集团——超大数据量实时分析
上汽集团生产的每一辆汽车每5分钟就会回传一次其在公路上行驶时产生的GPS定位数据,目前数据的积累量在5亿左右,FineDirect数据引擎帮用户解决了这些海量数据的展现问题,可以在5S内得到展现结果。
案例二:江苏银行——跨数据源分析
FineDirect跨数据源的处理能力, 将该行统一的机构表与多个不同系统的数据表进行关联分析,不需要在每个用到机构表的系统中单独维护一张该表,保证了数据的一致性。并且借助FineDirect的参数功能,充分利用业务现有Oracle数据库的索引,实现了更灵活的实时分析。
案例3:贝贝熊 —— HANA数据库实时分析
该公司于2017年初重新搭建了hana数据库以解决大数据实时分析的需求,利用FineBI的FineDirect直连引擎对接hana数据库,解决了困扰已久的实时大数据分析难题。在供应商进货实时分析、销售自由日期实时对比,会员销售实时分析等场景进行了实际应用。
技术细节
1、20种大数据平台对接
支持对接多类大数据平台诸如hadoop,vertica,sap hana,greenplum,kylin等多达20种,让平台自身的计算优势最大化。
2、完全可视化的配置
可视化的SQL引擎,可视化的多维分析,从数据配置到数据展现。覆盖自助BI的两个阶段:自助取数与自主分析。
3、智能化缓存机制
智能化缓存机制,最大化节省计算资源,保证高并发量压力下数据库的可用性,让数据获取速度更优,资源更省。
4、灵活的参数应用
灵活易用的参数配置功能,可视化参数设置界面,支持通过参数来实现更加灵活的数据获取。
5、敏捷易用的数据模型
可视化的数据关联模型配置,智能化模型配置推荐,跨数据源关联消除孤岛,内存化与库化机制自助可选,满足企业绝大多数的实际应用场景。
6、多级权限控制
支持多级权限控制,满足体量更大的集团用户的权限分配和下放。
7、多数据源覆盖
支持通过帆软报表FineReport的服务器数据集连接功能,实现更多数据源直连覆盖。
8、与FineIndex搭配使用
支持与FineIndex同平台应用,企业可以根据自身的应用场景灵活的选择两种模式,满足不同需求。
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