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1，用永洪bi来做报表快吗

挺快的，主要是永洪bi操作简单，只需点击拖拽几下分析指标，然后系统就可以自动生成我们所需要的报表。而且永洪bi还支持企业微信、钉钉、飞书、WeLink四种企业应用，点击集成到企业微信中的永洪BI应用后，我们无需登录即可直接访问报表。
不用

用永洪bi来做报表快吗

2，永洪敏捷BI跟传统BI有什么本质区别呢

永洪敏捷BI的设计理念是：快速交付、持续迭代。BI系统交付之后，如果要增加一个BI应用，传统BI产品可能需要一两个月的时间才能交付，而Yonghong BI应该可以在三天之内交付。
永洪bi是敏捷bi软件，产品稳定性较高，利用sql处理数据。在大数据方面可是实现百亿级数据在秒级时间完成计算，在可视化方面实现各种复杂的分析过程，相对传统的bi来说更加快捷，方便，又省时。国内bi产品起步较晚，知名的敏捷型商业智能产品有powerbi,永洪科技的zsuite，smartbi，finebi商业智能软件等

永洪敏捷BI跟传统BI有什么本质区别呢

3，国内主流的BI工具有哪些开源的求推荐一个

国内的有永洪BI，fineBI,亿信BI，wonderBI。永洪BI利用SQL处理数据，实施交由第三方外包。属于敏捷BI产品。fineBI，用jar包升级，维护方便，但此产品稳定性一般。亿信BI，支持数据库取数，可文件数据导入服务器。发展时间不长，但性能最好。wonderBI，独树一帜，属于自助式BI，操作简单，对人的要求不高。适合做业务的个人。
我们这里可以用10000块左右的成本做出一套管理系统，一块数据大屏系统3000左右，工期一个月,一定能够完成您的需求，可定制可私有化部署。您可以把您公司忙不过来的脏累或交给我们，但您还是可以自己赚差价。有意向或想详细了解可以访问我们的官网，搜索蛛网时代。而且找我们代工还可以得到我们附赠的蛛网系统源码，支持您根据自己的需求二次开发，更好的满足自己任务需求。

国内主流的BI工具有哪些开源的求推荐一个

4，永洪敏捷BI跟传统BI有什么本质区别

永洪BI是敏捷BI软件，产品稳定性较高，利用sql处理数据。在大数据方面可是实现百亿级数据在秒级时间完成计算，在可视化方面实现各种复杂的分析过程，相对传统的BI来说更加快捷，方便，又省时。国内BI产品起步较晚，知名的敏捷型商业智能产品有PowerBI,永洪科技的ZSuite，SmartBI，FineBI商业智能软件等
区别如下：1、传统bi产品有ibm，oracle和microsoft等厂商，三款bi都有较好的性能，主要满足大中型企业的需求，其中microsoft的sql server产品性价比比其他两家要高一些。informatica在数据集成领域保持领先，市场表现优异。2、国内敏捷bi产品有永洪bi、bdp商业数据平台等，永洪对大数据量bi展示还是做得挺好的，分布式的方式使得硬件支撑的费用并不突出，但是数据的处理速度挺快的。bdp商业数据平台这2年很火，集数据整合、数据处理、可视化分析、账号权限管理为一体，属于新型敏捷bi软件，据说亿行数据秒反应，bdp个人版可以免费体验。

5，永洪和 SmartBI的区别

两者的侧重点不一样吧。拿两个差不多的产品来给题主介绍一下可能会更能理解一些。finereport和finebi来说明一下吧，一个是报表软件，还有一个是bi工具。 bi和报表工具都是用来做数据分析的工具，报表工具的话解决数据展现和业务流程管理，bi是商业智能工具，，侧重于数据分析。报表工具的话一般的使用者都是it人员，而bi工具的话，业务人员也可以使用的。
永洪BI:优势：1、数据建模和连接的易用性强、学习成本低、更易用户快速操作上手；2、支持可视化建立跨库和跨数据源的表关联关系，真正地拖拽式建模；3、表与表之间的关联关系在可视化界面上一目了然；4、系统封装自带了许多数据预处理的方式，操作便捷。SmartBI优势：1、产品安装后自带数据源连接的例子给用户参考学习；劣势：1、创建跨数据源之间的表连接需要基于一个数据源创建临时表实现，操作复杂，易用性差；2、数据建模的步骤和操作较为复杂，学习成本高；3、表之间创建连接关系的操作易用性较差，从界面上无法直观地看到各表之间的关联关系。4、数据预处理基本上需通过写函数和脚本实现，操作复杂。

6，北京永洪科技BI分析工具处理大数据性能如何

北京永洪科技在大数据、分布式计算、数据分析等领域具备核心竞争力、自主创新并拥有多项发明专利。研发团队推出的商业智能平台Z-Suite，是由一系列基于MPP架构的商业智能产品组成。 Z-Suite是发现型的商业智能产品，她具备丰富的数据分析能力。当用户访问数据应用的时候，如果看到商业活动的异常或者变化时，除了数据展现，我们更需要的是能够通过即席的、深入的分析以获取现象背后的深层次原因。基于Z-Suite，用户可以不断地与数据对话（Talk），深入分析信息(Analyze)，直到得到满意的答案。 主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据： 跨粒度计算(In-Database Computing) Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。 并行计算(MPP Computing) Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。 列存储 (Column-Based) Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -1 0倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。 内存计算 得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。

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