關(guān)于帆軟

【關(guān)于帆軟|帆軟軟件】

帆軟是專業(yè)的大數(shù)據(jù)BI和分析平臺提供商，專注商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析11年，專業(yè)水準高、組織規(guī)模大、服務范圍廣、企業(yè)客戶多。帆軟旗下品牌FineReport、FineBI等在各自領(lǐng)域內(nèi)均有眾多客戶和成功案例。

帆軟投身數(shù)據(jù)分析行業(yè)十余年來，堅信數(shù)據(jù)是企業(yè)、組織乃至個人的重要資產(chǎn)，我們致力于幫助企業(yè)了解和利用他們的數(shù)據(jù)，讓商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析為企業(yè)增強創(chuàng)造財富的能力，讓數(shù)據(jù)真正的成為生產(chǎn)力！

帆軟公司現(xiàn)有員工600多人，“素質(zhì)高、學歷高、能力強”是帆軟員工的特征。在所有員工的共同努力下，帆軟2016年創(chuàng)造出近2億元的銷售佳績。

帆軟交通運輸業(yè)解決方案

【帆軟交通運輸業(yè)解決方案|帆軟軟件】

很多交通運輸公司，在信息化發(fā)展后，已建成了多個信息管理系統(tǒng)，涉及運營、管理、財務等方面。這些系統(tǒng)既相對獨立，又具有一定的聯(lián)系，彼此會互相調(diào)用其它系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。但這些信息系統(tǒng)經(jīng)過了近十年的使用與發(fā)展，其本身固有的限制已經(jīng)越來越不適合當前企業(yè)的業(yè)務需求?；て髽I(yè)數(shù)據(jù)量大，存儲格式復雜，數(shù)據(jù)分散，類型繁多，應用困難。他們一致尋求既能不影響現(xiàn)有系統(tǒng)的運行，又能對全公司數(shù)據(jù)進行集中分析處理的方法，商業(yè)智能正是一個優(yōu)xiu的解決方案。

利用帆軟解決方案，各系統(tǒng)數(shù)據(jù)得以聯(lián)系，以往堆積的數(shù)據(jù)也都”活躍“起來。也正因為這樣一個網(wǎng)絡式搭建的系統(tǒng)，車輛的信息得到歸檔集中，管理人員能夠?qū)崟r有效地查看車輛運營信息和車輛維修保養(yǎng)狀況，輔助進行決策。帆軟解決方案也給管理運行帶來如下益處

1提高了查詢分析性能。

2減少和控制運營風險。

3通過增加效率來減少運營成本。

4通過智能化分析，合理安排車輛保養(yǎng)。

5分析報表自動化處理，減少人力物力支出。

6集成數(shù)據(jù)形成企業(yè)級信息視圖，便于綜合分析。

7通過智能化分析和數(shù)據(jù)挖掘捕獲知識，輔助管理決策。

【帆軟FineBI的FineDirect訪問數(shù)據(jù)方式|帆軟軟件】

1）FineDirect 數(shù)據(jù)庫直連引擎，直連數(shù)據(jù)庫進行實時大數(shù)據(jù)分析

需求背景一：數(shù)據(jù)實時分析的需求

• 傳統(tǒng)的OLAP多是基于歷史數(shù)據(jù)做統(tǒng)計分析，觀察規(guī)律或趨勢；對于數(shù)據(jù)部門而言，提取數(shù)據(jù)技術(shù)含量低，勞動性過強，沒有工作動力。T 1的模式有廣泛的使用場景，但也有其局限性。
• 以金融行業(yè)交易風險的分析為例，需要對每一筆流水進行實時分析，以監(jiān)控金融風險，如果需要構(gòu)建多維數(shù)據(jù)庫的過程，就會產(chǎn)生延遲

需求背景二：數(shù)據(jù)平臺計算性能的提高

• FineIndex定位于構(gòu)建多維數(shù)據(jù)庫，為沒有大數(shù)據(jù)處理能力的用戶提供較優(yōu)的計算能力。
• 隨著分布式計算的普及，諸如Hadoop，kylin，greenplum等大數(shù)據(jù)平臺的興起，不少企業(yè)有了自己的大數(shù)據(jù)平臺，計算能力顯著提高，F(xiàn)ineDirect就提供了直接獲取這些數(shù)據(jù)平臺中的實時數(shù)據(jù)的功能。對于汽車行業(yè)，營銷要更多地從藝術(shù)走向科學，現(xiàn)在的時代不能只靠“點子”，關(guān)鍵是靠背后的執(zhí)行和嚴謹?shù)目茖W，而科學的背后，就是基于對數(shù)據(jù)的掌控和分析，更重要的是通過數(shù)據(jù)產(chǎn)生利潤。

2）FineDirect 數(shù)據(jù)庫直連引擎的核心特點

• PB級數(shù)據(jù)量：FineDirect直連引擎支持連接企業(yè)已有的大數(shù)據(jù)計算平臺，如hadoop，kylin，greenplum，vertica等，在充分利用平臺計算性能的同時，也解決了TB至PB級超大數(shù)據(jù)量多維分析的難題。
• 實時數(shù)據(jù)分析：FineDirect能夠連接實時數(shù)據(jù)進行分析，及時返回分析結(jié)果?；贔ineDirect的可視化引擎，可以將用戶拖拽分析的操作，實時地轉(zhuǎn)化為經(jīng)過處理的查詢語言，實現(xiàn)對企業(yè)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進行實時分析的效果。陳炎是帆軟的聯(lián)合創(chuàng)始人，他和其他幾個創(chuàng)始人在南京大學讀書時，對報表和信息化有獨到特研究。
• 雙引擎靈活搭配：企業(yè)可以根據(jù)實際需求的不同準備兩種類型的數(shù)據(jù)，通過Fineindex模式配置那些不經(jīng)常更新，實時性要求不高的數(shù)據(jù)。通過FineDirect引擎來配置大數(shù)據(jù)量且有實時分析需求的數(shù)據(jù)。

3）FineDirect 數(shù)據(jù)庫直連引擎的核心功能優(yōu)勢

• 支持對接多類大數(shù)據(jù)平臺諸如hadoop，vertica，sap hana，greenplum，kylin等等，充分利用并擴大其自身計算優(yōu)勢
• 完全可視化的配置，從數(shù)據(jù)配置到數(shù)據(jù)展現(xiàn)，零上手難度。覆蓋自助BI的兩個階段：自助取數(shù)、自助分析
• 靈活易用的參數(shù)配置功能，支持通過參數(shù)實現(xiàn)更加靈活的數(shù)據(jù)獲取功能。
• 自由度和穩(wěn)定性極高，簡便易用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模型配置，滿足企業(yè)絕大多數(shù)的實際應用場景。引進性能更快、功能更強的大數(shù)據(jù)分析工具，幫助分析人員加強挖掘數(shù)字背后的業(yè)務問題及形成原因，推送預警到責任人并落實改進，為業(yè)務決策提供依據(jù)。
• 與FineIndex“T 1”模式互相搭配使用，根據(jù)不同場景使用不同的數(shù)據(jù)訪問方式，能夠讓企業(yè)的數(shù)據(jù)使用更靈活。
• 支持多級權(quán)限控制，滿足體量更大的集團用戶的權(quán)限分配和下放。