做數據產品有哪些

⑴ 數據產品的定義和種類

數據產品的定義和種類？看到這個題目，好多的小夥伴都是很不解的，什麼是數據產品？其實簡單來講，就是以數據為主要自動化產出的產品形態。這里強調自動化產出概念，是為了區分一些以輸出數據為盈利方式的一些公司。對於這些公司來說，他們的報告也可以理解為以數據為主要產出的產品，但並不具備自動化產出的特性。所以，對於數據產品來說，是否是自動化產出，這個定義是主要的。

以上是我的回答，希望題主採納。

⑵ 商業數據分析工具有哪些

1.FineBI

目前國內數據分析的佼佼者。FineBI是新一代自助式BI工具,企業客戶多、服務范圍廣, 多維OLAP分析是BI工具分析功能的集中體現，憑借FineBI簡單流暢的操作、強勁的大數據性能和自助式的分析體驗,企業可充分了解和利用他們的數據,增強企業的競爭力。

2.Tableau

Tableau是大數據可視化軟體的市場領導者之一，在為大數據操作，深度學習演算法和多種類型的AI應用程序提供互動式數據可視化方面尤為高效。它內置常用的分析圖表，和一些數據分析模型，可以快速的探索式數據分析，可以快速地做出動態交互圖。

3.永洪敏捷BI

該產品穩定性較高，利用sql處理數據。永洪的技術主要分為大數據和可視化亮點。覆蓋BI和大數據(海量數據、實時分析)，敏捷BI，自服務BI，探索式BI，性價比高。但不支持程序介面，實施交由第三方外包。永洪BI在產品能力上還不錯，特別是大數據性能方面，同樣可以支撐億級數據的抽取和分析，而在服務方面則表現一般。

4.Power BI

Microsoft Power BI是一個基於Web的業務分析工具套件，擅長數據可視化，採用的CS架構，主要的報表連接過程使用的客戶端，瀏覽器端可以進行簡單的報表編輯。其連接數據源需要單獨下載msi驅動，而不是目前主流的JDBC的連接方式。操作基本都是拖拽，不過其探索式分析能力有限，不適合做定製化開發(這個不符合我們需要集成的需求)。學習成本較低上手快，但功能簡單，無法支持復雜的業務場景，不支持定製開發。

5.SmartBI

企業級商業智能應用平台，用戶可以更直觀便捷地獲取信息。能滿足用戶自助式的數據查詢和報表，OLAP，各種業務報表，製作儀表盤，在移動終端上展示，有統一服務平台支持眾多的管理維護功能。和FineBI同為比較不錯的國內BI數據分析軟體，但是操作體驗並不是很好，界面粗糙，並沒有FineBI的界面美觀。

6.Qlikview

屬於新一代的輕量化商業智能BI產品，體現在建模、部署和使用上。只能運行在windows系統，C/S的產品架構。採用內存動態計算，數據量小時，速度很快;數據量大時，吃內存很厲害性能偏慢。不過目前對於QlikView也是代理形式為主，本地化和定製化能力差，和tableau一樣沒有大數據處理能力，需要對接數據倉庫。國內復雜報表填報等難以支持，另外代理商對客戶的響應能力有限。

⑶ 目前常見的資料庫產品有哪些

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目前常見的資料庫產品有哪些

2017-12-07 16:52



五、MySQL資料庫是一款開源的關系型資料庫，在2009年被Oracle公司收購，但是MySQL仍然是開源的，與其他資料庫相比它有著體積小、速度快、使用靈活等特點。很多中小型網站都會選擇MySQL作為資料庫。

⑷ 大數據平台的軟體有哪些

現在肯定是大數據更吃香，但是後端也是不錯的，所以你根據個人的喜好來選擇吧！

⑸ 分析數據的軟體有哪些

1、Excel

Excel作為入門級的工具，是最基礎也是最主要的數據分析工具，它可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，數據透視圖是Excel中最重要的工具，如果不考慮性能和數據量，它可以處理絕大部分的分析工作。正所謂初級學圖表，中級學函數透視表，高級學習VBA。EXCEL功能的強大隻有那些正真學過它的人才能知道

2、SQL

毫不誇張地說，SQL是數據方向所有崗位的必備技能，入門比較容易，概括起來就是增刪改查。SQL需要掌握的知識點主要包括數據的定義語言、數據的操縱語言以及數據的控制語言;在數據的操縱語言中，理解SQL的執行順序和語法順序，熟練掌握SQL中的重要函數，理解SQL中各種join的異同。總而言之，要想入行數據分析，SQL是必要技能。

3、Smartbi

Smartbi是專業的BI工具，基於統一架構實現數據採集、查詢、報表、自助分析、多維分析、移動分析、儀表盤、數據挖掘以及其他輔助功能，並且具有分析報告、結合AI進行語音分析等特色功能。十多年的發展歷史，國產BI軟體中最全面和成熟穩定的產品。廣泛應用於金融、政府、電信、企事業單位等領域。完善的在線文檔和教學視頻，操作簡便易上手。

4、Tableau

Tableau這款軟體 與 Excel 的數據透視圖有異曲同工之處，都是可以直接用滑鼠來選擇行、列標簽來生成各種不同的圖形圖表。但Tableau的設計、色彩及操作界面給人一種簡單，清新的感覺，做出來的圖比 excel 的更美觀。

5、SPSS

SPSS界面操作比較簡單，只要認識軟體基本界面和功能，准備好數據輸入進行分析，軟體會就自動給你算出分析結果。但要想讀透SPSS給出的分析結果，需要比較扎實的統計學知識。側重於統計分析類模型，能解決絕大部分統計學問題。

⑹ 大數據產品有哪些

大數據產品有哪些我覺得大數據產品就是一些推薦，比如說你最近想買空調，只要你一搜索空調的話，那麼後台就會在這幾天一直給你發空調的一些推薦。

⑺ 大數據時代有哪些代表性產品

大數據時代有哪些代表性產品
現在大數據風靡全球，那真正使用大數據技術的地方且比較有代表性的產品有那些你都了解嗎?小編帶你走進大數據的智能時代。
雲存儲：中國比較好的有網路雲，國外比較好的有AWS等。正是因為有這些產品的出現，數據在雲端的概念才終於變成現實了，大家都不用踹著U盤到處跑了。
內容推薦：最具代表性的有今日頭條，它正是運用了大數據技術來找到你喜歡的內容並且推薦給你。自從這個產品出現以後已經有很多人拋棄以前的新聞閱讀方式。它讓網易新聞、新浪新聞、騰訊新聞等產品上了不少火。現在大家都開始紛紛的學習它。
物品推薦：電影網站、音樂網站、電商網站這些網站都會把根據你的瀏覽行為進行分析，根據你的興趣推薦給你相應的物品，比如愛奇藝、QQ音樂、京東等。
廣告計算：應用比較好的有網路、谷歌、淘寶、騰訊，他們要根據廣告主的價格和廣告的效果計算廣告的排序，好在流量中達到最好的變現效果，這時數據的處理速度與數據的量級直接影響了他們的收入。
金融：銀行正使用大數據分析用戶的消費行為、購買能力以及還款能力，用來降低提供給用戶的貸款風險，減少環帳率。
信用：支付寶的芝麻信用加入了更多的維度，比如你的人際關系、學歷、車等等元素來評估你的信用值，給信用值高的人提供更好的服務，比如信用度高住酒店就不用交押金。
數據分析：這個具有代表性的產品不多，但確是大數據應用非常主要的場景，一般都是公司內部定製性的，所以一般不公開，但確實各種公司都在用，比如網站的流量分析、相關產品的用戶特性分析、微博的語義分析。可以根據這些分析為自己的業務或者產品發展方向提供決策依據。
智慧城市：這個現在比較有代表性的功能就是可以根據人流控制路燈的亮度，可以達到省電的效果。通過車流控制紅綠燈的變化，減少道路擁堵。正是有了大數據處理技術的應用才使以上這些方面有了更好的發展，如果沒有大數據處理技術的出現那可能就會因為數據太多處理不過來或者根本就無法處理。那自然就會導致一些業務的發展落後或者根本無法進行的。當然未來大數據的應用場景將會越來越多，比如物聯網、人工智慧等等。前景十分看好。

⑻ 大數據供應商

大數據供應商

大數據供應商，事實表明，越來越多的企業採用數據分析來應對供應鏈中斷，並加強供應鏈管理(SCM)，目前有幾項重大中斷正在影響供應鏈。以下分享大數據供應商，一起來看看。

大數據供應商1

全球大數據市場的主要供應商包括微軟（美國）、Teradata（美國）、IBM（美國）、甲骨文（美國）、SAS Institute（美國）、谷歌（美國）、Adobe（美國）、Talend（美國）、Qlik（美國）、TIBCO Software（美國）、Alteryx（美國）、Sisense（美國）、Informatica（美國）、Cloudera（美國）、Splunk（美國）、Palantir Technologies（美國）

1010data（美國）、Hitachi Vantara（美國）、Fusionex（馬來西亞）、Information Builders（美國）、AWS（美國）、SAP（德國）、Salesforce（美國）、Micro Focus（英國）、HPE（美國）、MicroStrategy（美國）、ThoughtSpot（美國）、和黃鰭金槍魚（澳大利亞）。

這些供應商採取了各種有機和無機增長策略，例如新產品發布、合作夥伴關系和合作以及並購，以擴大其在全球大數據市場的影響力。

AWS（美國）以 Web 服務的形式提供雲計算服務。該公司為遍布 190 個國家/地區的客戶提供廣泛的產品和服務。亞馬遜的產品組合包括計算、存儲、資料庫、遷移、網路和內容交付、開發人員工具、管理工具、媒體服務、機器學習 和分析等部分。此外，解決方案部門提供網站和網路應用程序、移動服務、備份、存儲和存檔、金融服務和數字媒體。

它迎合了各種垂直行業，例如媒體和娛樂、汽車、教育、BFSI、游戲技術、政府、醫療保健和生命科學、製造、零售、電信、石油和天然氣以及電力公用事業。在大數據市場，其產品包括 Amazon QuickSight、Amazon S3、Amazon Glacier、AWS Glue

大數據供應商2

全面解析大數據給供應鏈帶來的益處

時下，大數據已經完全跨越概念炒作，而成為很多行業業務發展中實實在在應用的重要武器，但是在供應鏈管理領域，大數據技術的應用產業發展則處於起步階段，但是相信伴隨其他行業大數據的快速發展，供應鏈管理中的大數據也會迅速跟上來，那麼人們勢必會問大數據到底能夠為供應鏈帶來哪些益處呢，下面請隨乾元坤和我一同了解大數據給供應鏈帶來的好處。

大數據與供應鏈

1、庫存優化。比如，SAS獨有的功能強大的庫存優化模型可以實現在保持很高的客戶滿意度基礎上，把供應成本降到最低並提高供應鏈的反應速度。

其庫存成本第一年就可下降15%～30%，預測未來的准確性則會上升20%，由此帶來的是其整體營收會上升7%～10%。當然還有一些其他的潛在好處，如提升市場份額等。此外，運用SAS系統，產品質量會得到顯著提升，次品率也會因此減少10%～20%。

2、創造經營效益，從供應鏈渠道，以及生產現場的儀器或感測器網路收集了大量數據。利用大數據對這些資料庫進行更緊密的整合與分析，可以幫助改善庫存管理、銷售與分銷流程的效率，以及對設備的連續監控。製造業要想發展，企業必須了解大數據可以產生的成本效益。對設備進行預測性維護，現在就具備採用大數據技術的條件。製造業將是大數據營業收入的主要來源。

3、B2B電商供應鏈整合。強大的電商將引領上游下游生產計劃-下游銷售對接，這種對接趨勢是上游製造業外包供應鏈管理Supply-Chain，只專注於生產Manufacturing，ProctionChain(R&D)。

物流外包上升到供應鏈外包是一個巨大的飛躍，體現了電商的強大競爭力和整合能力，海量數據支持和跨平台、跨公司的對接成為可能。B-B供應鏈整合具有強大的市場空間，能夠改善我國產業布局、產業鏈優化、優化產能分配、降低庫存、降低供應鏈成本、提高供應鏈效率。

4、物流平台規模發展，B-C商業模式整合已經成為現實，但是物流執行平台的建設是拖後腿的瓶頸。多樣產品的銷售供應鏈的整合有很大的技術難題，如供貨周期、庫存周期、配送時效、物流操作要求等，這樣的物流中心難度很大。

大數據平台建設將驅動整體銷售供應鏈整合;中國的還有的現實問題跨區域物流配送、城鄉差異等，政府的管制是一大難點/疑難雜症，大數據平台有助於政府職能調整到位。

5、產品協同設計，過去大家最關心的是產品設計。可是現在，在產品設計和開發過程中，相關人員相互協同，工廠與製造能力也在同步設計和開發中。當前的壓力在於向市場交付更具競爭力、更高配置、更低價格、更高質量的.產品，而同時滿足所有這些要求，是製造和工程企業的下一個重大的價值所在。這也正是大數據的用武之地。

企業如何部署大數據?

要讓數據發揮價值，首先要處理大數據，要能夠共享、集成、存儲和搜索來自眾多源頭的龐大數據。而就供應鏈而言，這意味著要能夠接受來自第三方系統的數據，並加快反饋速度。

其整體影響是增強協同性、加快決策制定和提高透明度，這對所有相關人員都有幫助。傳統供應鏈已經在使用大量的結構化數據，企業部署了先進的供應鏈管理系統，將資源數據，交易數據，供應商數據，質量數據等等存儲起來用於跟蹤供應鏈執行效率，成本，控制產品質量。

大數據給供應鏈帶來的好處

而當前大數據的概念則超出了傳統數據產生、獲取、轉換、應用分析和存儲的概念，出現非結構化數據，數據內容也出現多樣化，大數據部署將面臨新的挑戰。

針對如今所生成、傳輸和存儲的海量信息進行簡單處理所帶來的挑戰。當前，數據量呈爆炸式增長，而隨著M2M(機器對機器的通訊)的應用，此趨勢仍將持續下去。

但是，如若能夠解決這些挑戰，將可以打開嶄新的局面?核心在兩個方面：

1、解決數據的生成問題，即如何利用物聯網技術M2M獲取實時過程數據，虛擬化供應鏈的流程。通過挖掘這些新數據集的潛力，並結合來源廣泛的信息，就可能獲得全新的洞見。如此，企業可以開發全新的流程，並與產品全生命周期的各個方面直接關聯。與之集成的還有報告和分析功能，為流程提供反饋，從而創建一個良性的強化循環。

2、解決數據應用的問題，如何讓供應鏈各個價值轉換過程產生的數據發生商業價值，是發揮數據部署的革命性生產力的根本。大數據在供應鏈的應用已經不是簡單的交易狀態可視，支撐決策庫存水平，傳統ERP結構是無法承擔的。因此企業必須重新做好數據應用的頂層設計，建立強大全面的大數據應用分析模型，才能應對復雜海量的數據如何發揮價值的挑戰。

大數據在供應鏈領域的應用剛剛起步，隨著供應鏈的迅速發展，大數據分析，數據管理，大數據應用，大數據存儲在供應鏈領域蘊含巨大的發展潛力，大數據的投資也只有與供應鏈結合，才能產生可持續、規模化發展的產業

大數據供應商3

供應鏈案例分析的方法

一、供應鏈案例的類型

供應鏈案例可以是從原材料供應一直到最終產品送到最終用戶手中的整個供應鏈的案例，也可以是只涉及供應鏈一個環節或只關注於單一的物流活動的案例。無論哪一種案例，在分析時都應該從供應鏈整體的角度進行，要考慮單一環節的變化對供應鏈中其他環節產生的影響。

二、供應鏈案例分析的目標

提高客戶服務水平和降低總的運作成本是供應鏈管理的兩大目標，在案例分析時，必須牢記這兩大目標。

三、供應鏈案例分析的方法

供應鏈案例分析可分為這樣幾步進行：

第一，分析供應鏈現狀。

首先分析供應鏈的結構，在分析時可繪制一個從原材料或零配件供應的起點開始，通過生產製造環節和分銷配送環節，直到最終用戶手中的貨物流動示意圖，示意圖目的是為了描述供應鏈中各固定節點(如工廠、倉庫)的結構和貨物在這些節點之間的流動模式。即貨物流。

然後分析支撐貨物移動的信息流和信息系統，包括訂單信息處理、需求預測信息、管理信息和計算機系統。其次對現行的供應鏈績效進行分析，這對改進措施的提出是非常有效的，績效分析可包括供應鏈的總體績效、供應鏈的相對績效和單項物流功能的績效。

第二，在現狀分析的基礎上找出問題。

這常常是案例分析最困難的也是最重要的一步。因為如果無法正確地鑒別出主要問題，也就無法作出正確的選擇。在分析時要注意症狀與原因的區分，通常在分析時症狀是比較容易明確的。

例如，經理可能認為倉儲能力短缺是一個問題，實際上，這可能僅僅是一個症狀，造成的原因可能是庫存管理不良或生產安排不合理而使得庫存的大大超過了實際需求。因此在分析時，必須找到真正造成問題的原因。

第三，設想並提出解決問題方案

解決方案的提出是和現狀分析緊密聯系在一起的，一個好的現狀分析能夠對主要問題進行清晰的確定，從而指出正確的解決問題或行動路線。提出解決問題方案時通常可從三個層面上考慮：具體功能部門層面;公司層面，在公司內實行跨部門的改革;供應鏈層面，同一供應鏈上的公司間相互配合上進行改革。

最後對提出的方案應當做全面的說明。

以上是對分析供應鏈問題提供一個思考分析的框架，這不是一個應用於所有供應鏈問題的萬能方法，而是列出了在分析問題時可考慮的因素，案例分析時應根據實際問題確定相關的研究因素。