ITPub博客

首页 > 大数据 > 数据分析 > 思迈特软件是做什么的?

思迈特软件是做什么的?

原创 数据分析 作者:思迈特Smartbi 时间:2020-12-01 23:25:42 0 删除 编辑

2011 年,曾在金融IT领域占据半壁江山,并一度在纽交所上市的东南融通因故退市解散,当时在东南融通从事BI产品研发的吴华夫带领原有的技术骨干独立出来,成立了思迈特软件(Smartbi)。 


从成立以来,Smartbi经历国资控股、MBO独立发展,增长速度一直保持稳定,并继续深耕金融领域,服务于众多大型全国性银行,致力于为客户提供包括数据处理、分析和可视化等商业智能(BI)服务。 


目前,Smartbi的标准化产品有三种,包括企业报表平台、自助分析平台、数据挖掘平台。


企业报表平台Insight是一个借助Excel的插件设计企业WEB报表的工具软件。针对企业中普遍存在的报表制作的需求,允许用户在Excel中进数据准备、样式设计、数据计算、 数据可视化、互动逻辑、共享发布等操作,融合了Excel和传统报表软件的双重优势,提高了报表制作的效率和能力。


自助分析平台Eagle为企业中的业务人员提供自助式的数据分析工具,将IT人员从繁琐的对业务人员分析需求的技术响应中解放了出来,通过数据查询、OLAP分析、可视化探索等核心能力,缩短了业务人员提出需求到得出分析结果之间的时间周期。


数据挖掘平台Mining针对企业中的数据科学家、业务分析师、行业咨询师等职能人员的预测性分析需求,将机器学习算法与BI相结合,提供了流式建模、拖拽式操作的可视化建模界面。 立足于BI产品的核心能力,Smartbi目前服务的客户类型涵盖银行、保险、证券、基金、信托、互金等泛金融领域,能源、制造、通信、零售、地产、运输、科技等实体经济领域,以及各级政府、高校,主要应用场景涵盖销售、财务、生产、运营等各个业务部门。


技术能力出色  轻量化方案实现  异构数据源汇集


在BI工具诞生前,业务人员要按照某些维度来分析数据,完全依赖于IT人员的支持。针对业务人员提出的分析需求,IT人员的支持方式一般是是通过SQL语句从源数据库中将分析结果导出,或者是由IT人员开发一套供业务人员使用的后台页面。但是在这些方式下,多数据源的情况难以被有效应对,同时业务人员对需求的频繁变更会带来大量的沟通成本,加重了IT人员的负担。


因此,“自助式分析”的概念应运而生,它主要解决的问题就是如何让业务人员在离开IT人员支持的情况下,依然能够随心所欲地在自己设定的维度上进行分析,从而拿到自己需要的数据。

 

自助式分析的核心技术是联机分析处理(OLAP),它要求实施人员基于多个数据源为用户构建一个集中式的、关系型的的多维数据模型。用户基于多维数据模型,可以实现自由的切片、切块、钻取和旋转,无需直接接触数据源就能实现数据准备、数据查询和数据探索等操作。 


在企业的实际IT架构中,往往会存在OA、ERP、CRM等多个数据互相独立的业务系统。金融领域客户一般会建设数据仓库来实现数据的汇集,因此BI自助分析平台的构建可以直接搭建在数据仓库之上。但是,更多的客户则没有建设数据仓库,但他们仍然希望对分散、异构的数据库进行自助式分析。面对这种情况,一些BI厂商的策略是亲自为客户搭建一套数据仓库或数据中台,在这个基础上再去搭建BI系统。 


与这些厂商的策略不同,Smartbi的自助分析平台Eagle的解决方案是轻量化的,可以支持外建的多维数据库,也内置了SmartbiMPP、Vertica等多种类型的分布式大规模并行处理数据库接口,并通过ETL过程将来自OA、ERP、CRM等多个业务系统的数据进行统一汇集。同时,Eagle还可以构建语义层,使得业务人员无需直接接触表名、字段名以及它们之间的复杂关系,而是直接面对自己所熟悉的业务术语和指标名称。 


这样,多个异构数据源的底层存储逻辑都被Eagle所展现的语义层逻辑所屏蔽,业务人员可以通过托拉拽等可视化操作,在Eagle中实现全自助式的数据集准备、数据查询、数据探索(交叉汇总、自由钻取)和 仪表盘制作。


11.JPG


从选择轻量化解决方案实现对 异构数据源的汇集,到AI赋能自助数据探索与预测性分析,Smartbi从始至终的理念是降低BI产品的使用门槛,以能够让基础设施建设不够完善的企业、技术能力不够强的业务人员也能够以低成本来进行自助式分析,表现出了较强的技术和产品能力。


ISV生态合作破解  BI项目实施难题  场景理解力强


与普通IT系统,尤其是SaaS产品相比,BI工具的一大特征就是项目制的交付方式,实施周期较长,这其中的原因是多方面的。


首先,并非所有客户都像银行那样有完善的 数据仓库,BI项目往往要直接面对多个业务系统的数据源,这些数据源的结构千差万别,数据质量也参差不齐,往往还会出现“脏数据”。


其次,在不同行业中,存在大量的行业know-how(一般指不同行业的业务知识、技术诀窍),使得客户需求的数据模型也会存在很大差别。


另外,在BI项目推进过程中,客户的需求往往并非在开始阶段就十分明确,而是会在项目推进过程中根据进展而发生变化。因此,实施人员与客户之间必须进行大量且反复的沟通,才能完全确定其最终期望的数据模型。


因此,实施人员在数据集市建造、ETL构建等阶段,面临着大量不可控因素,这都使得BI工具的交付过程天然就是难以标准化的。面对BI项目重人力、长周期的现状,不同的BI厂商选择了不同的项目策略,部分BI厂商选择扩大实施团队规模,直接服务于最终客户。


但Smartbi选择的策略是深度依靠ISV生态合作伙伴,将自己的标准化产品交付给ISV,由ISV负责BI项目的具体实施。这样的方式一方面会降低人力成本,但在另一方面,由于BI项目对实施人员的要求很高,如果Smartbi无法对实施过程实现有效掌控,那么项目效果就难以保证。


为了解决资源占用与实施质量之间的矛盾,Smartbi提出了“BI+行业”的战略,通过对客户场景的深入理解,为不同的行业场景定制不同的行业模板。


22.JPG


在金融领域,由于基础设施建设相对成熟,行业模板很容易来提炼,大量成熟的模板也已经被积累下来。但在零售、制造业等领域,行业模板的积累仍然是欠缺的。针对这种现状,Smartbi目前的策略是引导行业ISV按照给出的模板格式,在项目实施过程中与Smartbi来共同积累和完善行业模板。


有了行业模板之后,Smartbi和ISV在遇到同行业客户的时候,就可以将来自异构数据源的数据直接对接到模板中,只需额外在模板基础上定制少部分特性就能完成数据模型构建,在一定程度上实现了实施流程的标准化。


通过与ISV在行业模板标准化上的深度合作,Smartbi的客户服务周期缩短,这也就意味着Smartbi能够依靠一支较为精干的实施团队服务于更多客户,规模化效应也将逐步体现。


来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/69965912/viewspace-2738650/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

请登录后发表评论 登录
全部评论
Smartbi——更聪明的大数据分析软件,快速挖掘企业数据价值!

注册时间:2020-03-09

  • 博文量
    313
  • 访问量
    138223