简介
- •完善的数据管理策略，支持丰富的数据源链接，对数据进行多样整合；
- •添加后的数据可自助进行数据管理，支持自助数据集；
- •全新自定义数据填报模式，让数据收集不再难；
- •数据可自助分析，效率大幅提升。
PC端下载
- •可以在飞书应用商店(https://app.feishu.cn/)找到或搜索“ Tiger BI ”，然后点击“获取” 。
订阅及开通
- •获取 Tiger BI 之后，管理员进入后台管理页面首先“编辑开通范围”，再点击“订阅”。
- •订阅后，选择在 Tiger BI 付费方案页选择对应的付费方案开通。
登录应用
- •已登过飞书安装应用的用户，点击工作台，找到 Tiger BI 进入，初次
一、连接数据源
连接步骤
1.进入 Tiger BI 点击数据源，进入数据源列表页
2.点击添加数据，进入添加数据源页
3.连接数据源分 Excel 文件上传和直连数据库两种
Excel 文件上传
- ▪点击“点击上传”或者把文件拖拽到上传区域进行上传，文件最大可上传 10M。数据源名称自动取上传的文件名称或自行取名，点击“保存”即可完成上传。
直连数据库
- ▪最简单快捷的方式，通过平台直接连接外部数据，支持数种常用数据库的对接。进行数据连接时，点击数据源中的“添加数据”进入到数据源表页，其中 TigerBI 支持的数据连接类型有 MySQL 、SQL Server 、ORACLE ，可选择其中一种数据源进行接入，不同的数据库类型需要填写的参数信息不同，其中带红色*号的表示必填项。下面以 mysql 举例说明链接参数：
- •名称：必填项，给连接的数据源取个别名；
- •服务器：必填项，填写连接数据库地址；
- •端口：必填项，MySql 默认端口为 3306；
- •数据库：必填项，填写要连接的数据库名称；
- •用户名：必填项，填写连接数据库的用户名；
- •密码：必填项，填写连接数据库的密码；
- •备注：非必填项，备注信息。
- •注：若数据源已经创建了工作表，则无法删除数据源，需要先删除相关工作表后才能删除数据源。
二、创建工作表
1.Excel 表自动创建
- 若通过 Excel 上传的数据源则自动自动创建工作表
2.选择数据库表创建
- 若通过直连数据库方式上传数据源则需要在“数据源”页点击“创建工作表”进入页面，勾选需要创建的数据表，点击“创建工作表”
3.自定义 SQL 语句创建工作表
- 编写好 SQL 查询语句，点击创建工作表
三、数据分析
进入工作表，在左侧工作表列选择需要分析的工作表，点击数据分析
- ◦页面左侧选择需要分析的维度、对比、指标和过滤器，再从页面右侧选择合适的图表，此时完成一个图表的初步创建，图表下方的图表设置可以对图表进行二次编辑。
- ◦图表保存成功后，保存到图表库。在图表库，可以通过图表的名称或分组信息查询图表详情。
四、创建看板
- ◦点击看板，进入看板页
- ◦创建看板，点击+号，选择文件夹输入看板名称
- ◦添加图表，点击添加图表，右侧出现弹窗，选择需要添加的图表即可
五、看板展示操作介绍
- ◦图表操作
- ▪全屏：全屏显示当前图表
- ▪详情：显示当前图表的详情数据
- ▪导出 Excel：以 Excel 表格的形式导出当前图表数据
- ▪导出图片：以图片的形式导出当前图表
- ◦看板操作
- ▪添加图表
- ▪分享看板：分享当前看板
- ▪进入驾驶舱
- •更换配色
- •切换看板
移动端操作手册
一、进入 Tiger BI
打开飞书 APP ，点击工作台找到 Tiger BI ，进入。
二、查看看板
- ◦进入 Tiger BI ，分别可以看的看板示例、我的看板及看板分享三类看板，点击某个分类下的看板即可查看。
三、批注图表及分享
- ◦点击批注，输入批注的内容（包含笔画、文字、表情）点击分享即跳转到成员列表选择要分享的成员即可分享给对方。
最佳实践
- 1.制造行业
- 1) 痛点：无论是流程型制造业，还是离散型制造业，或者混合型制造业，每天都会产生大量的数据，多个生产制造环节依托数据的产生，数据的变化进行生产流转，但在数据的管理上还存在很多问题。
- •l挖掘数据价值难度高：来自仪器仪表、设备、工业机器人的数据部分已经进入生产信息系统或制造执行系统，但多用于在线监控和历史数据查看，无法做到海量数据分析。
- •信息孤岛现象严重：制造业各个信息系统，如 MES 、CRM ，供应链等，存在大量生产经营数据，这些数据往往是被割裂开的，即使部分系统间有交互，但交互的信息很少，信息孤岛现象严重。
- •缺乏数据管理手段：制造业拥有很多生产系统、自动化设备，着力点主要在生产，很多时候忽视了在数据管理方面人员和技术的投入，不能有效管理数据资源和建立数据管理机制，为生产经营提供有效的数据指引
2) 解决方案：通过预测分析优化资产正常运行时间，从而提高吞吐量，加快产品上市速度和可制造性。提高生产质量，支持持续改进，实现零事故/零缺陷制造。利用所有数据源的洞察力来增加收入，降低成本并实现快速的投资回报。通过自适应自动化提高流程和供应效率，创建新的业务模型，帮助稳定收益，管理不确定性并降低风险。
- 1.金融行业
1) 痛点：业务支撑系统众多，数据来源复杂，数据之间难以互通，各部门间数据统计口径不一致，难以保证数据一致性。取数制表繁琐，数据获取周期长，开发报表费时费力，而且面向不同业务部门和支行的相同需求往往需要重复制作。领导和业务部门数据需求经常变化，科技部人员配备有限，数据服务难以及时响应。
- •场景丰富：互联网技术与金融业务的融合，产生了极为丰富的应用场景，使得对数据分析的需求更加多样且多变；
- •人员负荷重：技术人员储备不足，传统的数据分析方式涉及到多方人员的参与及长周期的建设过程，难以及时响应需求变化；
- •l数据量大：大数据时代，数据呈现爆炸式增长，加上金融业自身的行业特性，使得对数据处理能力有更高的要求；
- •安全要求高：用户信息、交易数据等十分敏感，因数据的金融属性，企业的数据管理和分析平台需要更高的安全性。
2) 解决方案：为金融业客户提供端到端的整体解决方案，帮助金融机构实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征与需求。
- •可视化敏捷开发：可视化数据开发、敏捷可视化数据分析，极大地减轻了开发人员工作量，迅速响应需求变化及业务调整；
- •异构数据整合：支持结构化、半结构化、非结构化的数据接入、整合、分析过程，一套平台应对各种数据应用需求；
- •动态水平扩展：面对互联网时代用户数据的爆炸性增长，平台具备极强的横向扩展能力，可迅速拓展集群以承载更多业务；
- •顶级数据安全保障：统一的数据管理、资源管理、权限体系、数据审计，配合项目生命周期管理机制，隔绝数据泄露风险，保护敏感数据。
- 1.医疗行业
1) 痛点：大量的数据以及组织内的孤岛是医疗保健面临的最大障碍。
- •海量数据：医院业务系统产生了海量数据且数据增长速度越来越快，导致数据查询及报表生成速度变慢，使用率也不高，是垃圾还是价值？该如何管理利用；
- •数据认知：大多数传统 HIS 中，已有简单的分析统计图表，但数据格式比较单一，灵活性差，交互性低，管理者难以对全院数据有很好的认知；
- •管理决策：管理决策时，不能迅速从医院大数据中提取关键数据，以数据驱动智慧医疗，只能通过统计科、信息科上报的统计报表及各个离散系统中的统计报表进行管理决策。
2) 解决方案：创建医疗保健分析解决方案，在适当的时间为合适的人员提供正确的信息。
- •为患者和提供者创建个性化体验，以提高满意度，参与度和依从性；
- •通过精心管理的风险，基于价值的合同，增强潜在新业务分析，目标提供商和患者信息，确定可以提高盈利能力的领域；
- •由于无数因素引发的成本超支，包括慢性病患者的治疗，非紧急 ER 使用和定价压力；
- •通过加速分析和使用最新方法和技术的假设检验，快速将安全，有效的药物，设备和治疗方法推向市场；
- •通过提高质量和标准，缩小护理差距，采用新技术和改进健康管理计划，以及通过有针对性的活动增加计划参与来改善健康结果。
4. 零售行业
1) 痛点：零售行业进入线上线下整合的新零售阶段，以消费者体验为中心、全价值链数据驱动、数字化管理是零售行业的必然发展趋势，企业急需借助大数据技术解决如下三方面突出问题。
- •数据整合难度高：需要围绕消费者体验提升驱动数据获取需求，整合零售全价值链的多源异构数据并转化成数据洞察；
- •数据分析成本高：数据体量大，数据粒度不一，数据分析过程中开发成本、维护成本极高，需要借助平台工具提升数据分析效率、挖掘数据背后业务含义，支撑科学决策；
- •数据价值转化难：数据应用必须以带来业务价值为目标，通过数据分析发现运营问题，并通过最优规划降低运营成本，利用消费者数据提升营销效果，有效管理产品及门店以提升客户黏性；
- •快速定位、自动诊断门店销售/库存异常？如何快速实现门店的品类优化，提前洞察新品有爆品趋势？如何实现千店千面管理，进行个性化营销？
2) 解决方案：提供一站式线上线下数据融合分析方案，有效解决零售企业数据“散、乱、差”的现象；“轻易快灵”+“自助式”的产品特性帮助企业轻松打造数据运营体系。构建企业数据大脑重塑“人、货、场”的分析，通过数据赋能真正实现单店、单品、单客的精细化管理，提升企业经营效率，做好精细化运营，最终实现降本增效。
- 1.传媒行业
1) 痛点：在大数据时代背景之下，传媒行业的发展和经营受到了较大的影响，多渠道、多介质触达的媒体融合改变了读者和媒体平台之间的关系，媒体需要更加深入地理解用户需求，以更灵活、更具时效性的方式进行传播，大数据技术对行业的重要性日益凸显。
- •数据孤岛严重：PGC 、UGC 模式使得数据量急剧增加，使得数据来源更为复杂，各业务系统存在海量数据，但各系统间的数据相对独立，形成了严重的信息孤岛；
- •人员负荷重：技术人员储备不足，传统的数据分析方式涉及到多方人员的参与及长周期的建设过程，难以及时响应需求变化；
- •实时分析：随着业务发展，对数据仓库实时性的需求越来越多，也需要实时监测全网内容，分析内容效果与运营状况，优化内容创作与运营方式。
2) 解决方案：
- •建设数据中台：打通多个数据系统，统一数据口径，整合异构数据，且具备很好的横向扩展能力，建立中央数据处理中心，实现离线数据分析、实时流数据分析和多任务自动化工作流调度，企业级数据平台，通过统一管理、统一运维，提升管控能力；
- •建立数据共享机制：以“轻前台、厚中台”的方式搭建平台，建立共享主题实现跨部门数据共享，同时通过安全权限管理保证数据安全；
- •完善安全管理机制：私有化部署保证平台数据安全，通过认证、权限、审计，保证平台内部各系统、各部门以及系统内、部门内不同层级数据安全，全方位保护敏感数据；
- •支持平台技术功能：大数据技术组件满足大数据集成、处理、运维多方面需要，强大的非结构化数据管理能力，具备海量数据管理经验，支持实时流计算，帮助企业实现快速分析，成熟的实施架构服务体系，帮助企业优化技术路线。
- 1.政府机构
1) 痛点：十八大以来，特别是随着十九大的胜利召开，我国政治体制改革进入到深入推进的新时代；各级政府以及所辖各委办局切实转变政府行政职能，全面加强经济调控监管、公共服务、市场监管、社会管理、环境生态保护五大职能领域的施政能力和服务水平；顺应新时代新形势，百分点集团不断探索大数据、人工智能等新一代信息技术在政府领域内的应用，在政务服务、政务公开、数据共享和交换、舆情洞察、区域经济态势感知、精准扶贫、环境保护、价值链重塑等领域为各级政府、公共事业以及大型国有企业提供综合解决方案。
2) 解决方案：
- •政府数据开放共享：社会舆情洞察解决方案为政府实时了解舆论动向，提供数据支撑，帮助政府部门提前布置预案，提高处理突发事件的及时性和有效性。社会舆情洞察解决方案丰富了政-民、政-企互动渠道，打造双方沟通的闭环，使精准履职施政成为可能；
- •区域人口画像：分别从经济实力、科技创新、资源环境、社会生活以及开放程度等维度，对区域经济进行态势感知和综合分析，展现经济发展和市场主体的各项指标的存量数值、增量数值、同期对比以及变化趋势，对区域内经济实体运行情况进行全面呈现和剖析；
- •区域经济态势感知：分别从经济实力、科技创新、资源环境、社会生活以及开放程度等维度，对区域经济进行态势感知和综合分析，展现经济发展和市场主体的各项指标的存量数值、增量数值、同期对比以及变化趋势，对区域内经济实体运行情况进行全面呈现和剖析；
- •区域数据舆情感知：为政府实时了解舆论动向，提供数据支撑，帮助政府部门提前布置预案，提高处理突发事件的及时性和有效性。社会舆情洞察解决方案丰富了政-民、政-企互动渠道，打造双方沟通的闭环，使精准履职施政成为可能；
- •大数据双创：数创平台打造大数据创新创业虚拟空间，其价值成效体现在，一方面，鼓励中小企业业务创新，提升企业运营效率；另一方面，推进数据开放共享；叠加政府、企业数据价值，释放数据活力和价值。