近日,BI领域最具权威性的Gartner评测报告出炉,国内BI圈又拾一好消息:来自阿里瓴羊的Quick BI连续四年上榜,且向上实现突破,首次跃升到挑战者象限。
作为连续四年且中国唯一入榜的国产BI,Quick BI究竟有何魔力?
本篇将带大家深入了解Quick BI,以及被Gartner机构认可的优势亮点。
Gartner 是全球权威的 IT 研究与顾问咨询公司,一直以来,Gartner 的研究与咨询服务一直被认为是客观技术思想领导的权威来源。从 2023 年Gartner ABI 魔力象限报告来看:
领导者:维持3家,Microsoft、Tableau、Qlik继续保持稳定地位
挑战者:从2家变为5家,Quick BI(Alibaba Cloud)、MicroStrategy、Amazon从特定领域者象限晋升
远见者:维持9家,但有调换,Pyramid Analytics从特定领域者象限晋升至此,Yellowfin跌出象限
特定领域者:从6家变为3家,除了晋升而离开象限的4家外,GoodData掉出榜单后再次上榜
2022年、2023年位置对比
Gartner报告显示,在过去的一年内,Quick BI产品加深了与国内主流办公软件的深度融合,应用场景也从零售延伸至互联网与金融,乃至更多的通用行业。
Quick BI的优势在于众多的独特功能,包括多设备可视化与交互能力(例如在数据大屏及移动设备上),办公协同能力(例如和钉钉、企业微信、飞书深度集成)以及中国特色的报表搭建能力。Quick BI提供了强大的查询引擎,用于加速MaxCompute 和 Hive 的查询,并且有效地提高数据密集型查询的性能。
此外,Quick BI新推出了“数据准备”模块以高效完成数据加工,有效地消除了对其他云产品的依赖。同时,新增的“智能问答”模块通过自然语言查询能力,能够自动生成可视化数据叙事。
与前一年相比,Gartner认为Quick BI在大多数关键能力上都有了显著提升,因此从“特定领域者”象限首次跃升“挑战者”象限。
Quick BI产品的核心流程分别为:系统管理、数据准备、数据连接、数据建模、数据分析、数据消费。
· 数据准备:在分析数据之前,支持对数据源的数据进行定时加工处理,数据准备(轻量ETL)让会用Excel但不会写SQL代码的人员(比如业务人员、业务分析师)能够以低代码可视化的方式为BI分析自助准备数据。
· 数据连接:Quick BI 支持无缝连接阿里云上数据源,只要你有数据,无论什么形式都可以快速导入。
· 数据建模:利用第一步产生的数据源建立数据集。计算字段、缓存加速、自定义 SQL 等等,数据集是你在 Quick BI 数据分析、消费的唯一通行证。
· 数据分析:除了报表外、还有电子表格、自助分析、自助取数、智能小 Q、表单填报等花样繁多的方式分析你的数据,最后将这些数据整合到数据门户上,收获让人惊叹的高效分析与呈现。
· 数据消费:所有数据分析结果都能在移动端、PC 端、大屏自动适配,再配合邮件、钉钉推送,让组织内的用户每天及时看到重要数据分析结果。还有监控告警、嵌入集成等高级功能满足更多需求。
· 系统管理:完备的审计日志、权限管理、新手引导、租户隔离等功能,让用户能更自如地享受到企业级管理的便捷。
此外,在今年的报告中,Gartner还提到Quick BI所具有的亮点:
1. 办公协同能力:Quick BI不仅和钉钉、企业微信、飞书等多种办公软件实现了深度集成,同时还和钉钉联合推出了钉钉智能报表版本。
2. 业务集成分析驱动决策:Quick BI作为阿里巴巴瓴羊DAAS(从阿里数据中台升级而来)的核心组件之一,同时集成到阿里巴巴生意参谋中,面向业务提供分析决策的经营链路闭环。
3. 数据文化:Quick BI通过产品体验提升项目、新手培训计划、产品学习认证等项目,快速帮助用户提升分析经验,推动客户获得数字驱动业务的成功。
下面,我们分别从Quick BI几大亮点和功能完备性上来解密产品的突破创新点。
作为一款数据分析产品,用户期待打开报表的同时,数据可以快速地展示出来,长时间等待加载是不可接受的。
正是在这样的期待下,Quick BI 推出了 “加速引擎”的概念,在帮助用户实现数据高效分析与快速洞察的同时,有效降低客户数据库的访问压力,让用户的体验真正 “Quick” 起来。
目前加速引擎加速引擎流程如下:
加速引擎目前主要支持 3 种加速模式:
· 全表加速:把客户数据库或数仓的数据抽取到 Quick引擎 的高性能列式存储引擎中,支持全量模式和增量两种模式。抽取到 Quick 引擎的数据,可以做到亿级数据,亚秒级响应。
· 预计算:根据用户的历史查询记录,对数据集的查询进行预聚合,提前计算出用户需要的结果,保存在高性能存储中。一旦客户查询命中,则直接返回
· 实时加速:通过引擎内置的 MPP 引擎,在内存中对用户数据进行聚合和计算,达到实时加速的目的。
经过过去一年的产品迭代,Quick 引擎的功能也逐渐完备,现已支持 Quick BI 所有的数据集模型,扩大了数据源支持范围。支持配置小时级别的任务调度,从而一定程度上满足客户的实时性需求。
为了进一步帮助业务人员提升数据建模的效率,Quick BI专门推出了数据准备模块,通过轻量ETL以可视化拖拽的方式将数据源表或者数据集里的数据进行清洗、聚合、关联、合并等操作,最后将加工之后的数据重新写回数据源表,便于业务数据建模分析。实现了使用Quick BI即可低成本地完成数据清洗到数据可视化分析的链路流程。
目前Quick BI数据准备具备以下几个大块功能:
· 数据清洗:支持对字段进行空值处理、替换、拆分、格式转换、类型转换等操作,可以帮助用户整理数据,使数据更易于分析。
· 数据建模:可以通过简单的拖拽操作,将数据进行合并、关联、筛选、分组、行列转换等操作,生成合适的数据模型,从而实现更深入的数据分析。
· 数据预览及探查:支持快速采样、随机采样和字段采样三种采样方式,帮助用户在配置任务过程中实时查看数据分布及数据质量。
· 任务调度:支持周期运行和手动运行两种方式。在调度阶段通过全局参数(包括静态和动态参数)传递引用的参数,并作用到输入组件的过滤条件、输出组件的分区设置中。
Quick BI数据大屏通过自由画布、信息图类组件、动效等能力,将可视化和场景叙事技术结合,运行在非接触式连接的酷炫大屏上,满足CXO业务大屏、业务监控数字屏、项目会议演示屏,以及对外PR媒体大屏等场景。
· 内置丰富的行业模板和素材内容,支持一键安装应用,快速搭建美观酷炫的大屏。
· 将可视化与叙事技术结合,支持多场景、多页面的故事性大屏。图表配置精细化程度再提升,支持动画效果,更有助于气氛渲染。
· 支持自由布局,图层叠加,分屏页面,图表数量丰富,并且数据加工能力和仪表板一脉相承,搭建效率高。
· 多图层地图:Quick BI多图层地图适用于数据在地图上按视觉要素分层,以此呈现复杂地理数据的分布情况,一个多图层地图是多种地图图层的叠加态,目前支持色彩地图、气泡地图、飞线地图、符号地图的叠加,通常作为数据大屏的主体内容。
· 地图自定义下钻:Quick BI 地图支持标准行政区下钻,但是有些用户有自己的地理数据,并希望自定义下钻层级,为了实现该诉求,Quick BI开放了自定义地图下钻的配置入口,用户上传自己的地理数据后规划下钻层级。
联动
对仪表板的交互式分析能力进行了整体升级,重点放在联动能力的提升。通过将仪表板中多个可视化图表进行关联,使它们之间相互交互,帮助用户更快速地进行数据探索。
· 自动联动:开启后,仪表板中所有使用相同数据集下的图表之间将自动关联,无需再单独每个图表设置联动配置。
如下,单击区域订单销售情况中的东北区域时,其他图表自动联动显示东北区域的数据情况。
· 双向联动:当用户需要再次联动图表查看区域订单销售情况中的华东区域的技术产品相关数据时,可以单击已被联动的产品类型分布情况--技术产品类型,实现双向联动。
· 交叉表联动模型优化:在过去的版本中,交叉表发生联动时,只会携带当前点击的单元格内的信息,例如,当点击办公用品时,其他的图表只会查询商品类型=办公产品的数据,但是当前单元格的业务含义实际上是东北-吉林-吉林-办公用品,所以会数据定义会出现歧义。
这一周期中,交叉表的联动查询模型进行了优化,支持任意单元格携带上下文信息联动。
如下图,当交叉表的行和列上都存在维度值时,会形成一个复杂的交叉表格,在过去,交叉表只支持点击
1号区域,并且只能携带单元格内的数值,并不能完整表达当前单元格的所有业务含义。
现在,支持任意数据区域单元格点击,开启自动联动之后1、2、3区域均可以点击
点击区域1中的四平时,会将区域=东北、省份=吉林、城市=四平这三个条件值传递给其他图表;
点击区域2中的办公用品时,会将商品类型=办公用品这个条件值传递给其他图表;
点击区域3中的任意数字时,会将行列交叉维度值传递到其他图表,例如点击区域三中的第一个数据4.291万,会将
区域=东北、省份=吉林、城市=吉林、商品类型=办公用品这四个条件值传递给其他图表。
评论
通过Quick BI的报表评论功能,可以直接在报表中添加注释、图片、表情符号或者@提及等方式,对数据进行标注和解释,方便其他用户更好地理解数据和分析结果。在提高决策准确性、增强业务合作、提高反应速度、促进知识共享和加强数据安全性等方面都有重要的价值。
在满足企业客户可视化需求层面,Quick BI还提供中国式报表的高效制作能力--电子表格。支持多级表头、表头合并,多级浮动、分组、斜线表头、多表体等自由、复杂的报表样式,让业务人员亦可轻松制作格式复杂,信息量大的监管报表,可实现各类业务明细表、分组报表、交叉报表、主子报表、分栏报表、查询类报表、填报类报表等表格的制作。
· 区块级别分页:一个 sheet 里不同区块的数据集表格可以配置独立的分页功能
· 自由式单元格:通常电子表格里的数据集都是展示成一个矩型,如果你希望展示一块不规则形状的数据,比如制作一份个人简历,一些商品详情卡片,可以使用我们的自由式单元格能力。
热力图
热力图,是一种通过对色块着色来显示数据的统计图表。绘图时,需指定颜色映射的规则。例如,较大的值由较深的颜色表示等。
热力图的优势在于“空间利用率高”,可以容纳较为庞大的数据。热力图不仅有助于发现数据间的关系、找出极值,也常用于刻画数据的整体样貌。
· 表格型热力图:可以发现纸张以及电脑配件,色块较深,销售量明显高于其他品类。在5月份时,纸张销售量达到顶峰。同时通过图例的过滤操作,可以聚焦在销售量较小的品类及其月份。
· 环形热力图看时间分布:Quick BI还提供了极坐标下的环形热力图,适用于分析带有时间维度的场景,同样支持颜色自定义和图例筛选
指标关系图
指标关系图是一种图形化工具,展示了不同指标之间的相互依赖,可以辅助洞察指标之间的因果关系和相互的影响,有助于发现业务流程中的瓶颈和优化机会。
Quick BI指标关系图支持配置1个顶部度量,和最多20个拆解度量,每个度量可配置高级计算、同环比和条件格式等。
搭建
为了帮助用户轻松搭建出美观的报表, Quick BI提供了精细化、批量化的主题搭建能力,用户可灵活定义报表的信息动线、布局、文字、用色、对齐、间距等样式功能属性。
· 支持在移动端模式设置不同于PC的主题样式,如页面信息、页边距、字号等,实现一套主题完美适配PC和移动端两种模式。
· 支持针对单个组件设置样式,如标题样式、组件容器样式等,实现统一主题样式下的差异化。
布局
· 高性能:新的框架使用了异步收集变更,统一提交的数据流处理方式,还对主流浏览器底层算法进行了针对性优化。与原本框架相比,新框架在布局初始化,组件拖拽等过程中甚至获得了数十倍的性能提升。
· 高自由度:新的布局框架让客户可以根据实际需求任意更改栅格的数量和间距,大幅提升了布局的自由度。
· 高可扩展性:栅格布局带来了独特的组件拼接功能,客户能够简单地把多个图表合并成一个数据展示模块或任意形式的组合图,从而提升了数据展示的清晰度和美观度。
Quick BI与国内主流的OA应用钉钉、企业微信、飞书深度集成,用户仅需要将相关信息配置到Quick BI中,便可以轻松实现与OA应用的组织架构同步、账号免登、报表查看、报表订阅推送、告警推送等能力。
通讯录同步升级为组织架构同步,支持手动同步和自动定时同步2种策略。将组织架构一键导入Quick BI进行数据权限管理。
支持浏览器分享,以及钉钉、企微、飞书应用内的一键分享。
· OA审批:Quick BI已经与钉钉、企业微信、飞书的OA审批应用集成,Quick BI内的权限申请会同步创建OA审批流程,客户在OA应用内,便可以完成整个审批流程。
· 在交叉表中,通过配置钉钉事件,实现在钉钉客户端内设置Ding提醒、创建待办、创建日程等。
· Quick BI支持将报表嵌入到钉钉文档中,实现文档与图表的交互体验。
目前Quick BI支撑的客户基数越来越大,集成的场景越发丰富。Quick BI在持续增强开放竞争壁垒基础上,完成了从 「功能点」到「解决方案」的变革,提升客户侧集成开发效率,帮助一般客户 1 周内集成工作落地到位。
开放集成的核心能力包括:支持了账号体系对接、增强式的安全嵌入分析、流程自动化、自定义视觉、数据集成等几个方面的能力。并打造一站式开放能力中心「开放平台」,涵盖SSO Adaptor登录认证适配中心、API检索/管理/调试工具、增强嵌入调试工具。
· 开放API支持在线管理或数据分析:
· 嵌入分析在线调试工具:
· 事件订阅配置:
随着AI浪潮的到来,通过计算函数生成仪表板的模式可能会弱化甚至被取代。AI加持的自动化和交互式增强分析,让用户从数据到分析结果之间的操作门槛被逐渐抹平。过去一年,Quick BI推出了智能建模、智能搜索、智能问答等多项重磅智能化能力,追逐BI的未来。
在已有的关联字段自动识别基础上,推出了字段类型自动识别能力。用户选中数据表后,无需任何操作,自动识别维度/度量、日期/数值/字符串,以及字符串中潜在的日期、地理维度。如此,帮助用户轻松完成数据建模。
搜索是产品非常重要的能力环,能够帮助用户快速定位和直达关心的作品、功能、工作空间和帮助文档。
· 智能推荐:通过内置的智能搜索引擎,支持输入模糊词、同义词、或者中文拼音、英文单词,猜您所想。
· 秒级更新:对搜索的对象进行新增、修改、删除操作时,秒级或分钟级更新。
在原有智能小Q的基础上,Quick BI对自然语言查询(NLQ)能力进行了全面升级,推出了智能问答功能。用户在仪表板编辑页进行开发时,无需费心配置字段、筛选条件等,只需要在搜索框中输入表达意图的自然语言,通过强大的NL2SQL模型,Quick BI会自动将意图识别为SQL查询,并生成最适配的可视化图表,展示给用户。
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随着多模态大模型的成熟,快速推动了人工智能技术的发展和普及,越来越多的行业和领域将会借助人工智能技术来实现智能化、自动化,从而提高效率、降低成本、增强安全性等,数据分析领域也不例外。消费者对于产品需求的变化会加快,他们更倾向于购买能够提供更高效、更便捷、更智能化体验的产品。 Quick BI 会依托于阿里巴巴瓴羊DAAS体系以及云智能集团通义千问的大模型能力,快速构建基于AI的新一代BI产品。期待Quick BI为客户提供更加智能的产品和服务。
