摘要：在数字化浪潮的推动下，企业正面临着前所未有的挑战与机遇。数字大脑，是很多企业数字化转型的战略之一，通过模拟人类大脑的功能和结构，利用大数据和人工智能技术，为企业决策提供强有力的支持。而FineBI可以作为数字大脑的实践工具，以其卓越的数据处理能力和用户友好的操

在数字化浪潮的推动下，企业正面临着前所未有的挑战与机遇。数字大脑，是很多企业数字化转型的战略之一，通过模拟人类大脑的功能和结构，利用大数据和人工智能技术，为企业决策提供强有力的支持。而FineBI可以作为数字大脑的实践工具，以其卓越的数据处理能力和用户友好的操作界面，助力企业在数据驱动的时代中稳健前行。

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"数字大脑"是利用现代信息技术模拟人类大脑功能和结构的复杂系统，旨在通过模拟大脑的工作原理，来解决现实世界面临的复杂问题，进而提高决策效率。

在企业管理的背景下，数字大脑可以是一个集成平台，它通过收集、分析和处理大量数据，提供决策支持，优化运营效率。例如，企业可以利用数字大脑完成市场分析、客户关系管理、供应链优化等工作。

数字大脑的核心特征包括：

1、数据驱动：依赖于大数据技术和算法，数字大脑能够处理和分析海量数据，以提供洞察和决策支持。

2、网络化结构：模仿人脑的神经元和神经网络，通过分布式网络结构实现信息的快速传递和处理。

3、自适应和学习能力：数字大脑系统能够根据新数据和反馈进行自我优化和学习，提高预测和适应性。

数字大脑在企业落地是一个复杂的过程，涉及到企业运营的多个方面。其中最核心的，便是数字大脑中的“数字”，如何存储运营过程中的海量数据，如何挖掘数据的价值，又如何通过数据分析来优化业务表现……只有解决了数据分析全流程中的各种痛点问题，数字大脑才能拥有一个最基础的支撑。具体而言，企业可以从以下几点出发：

1、整合信息系统，实现数据互联互通

企业需要整合不同的业务系统，如OA、ERP、CRM等，以实现数据的集中管理和分析。同时，需要通过数据中台等战略打通内外部数据、整合多方异构数据，实现数据的互联互通。

2、提高员工数据分析能力，充分挖掘数据价值

企业的“数字大脑”不仅意味着数据的互联互通，还需要从数据中发现问题和机会，比如一些业务提升点，只有这样才能让数据真正驱动企业决策，发挥数字大脑的价值所在。

3、制作可视化大屏，直观反映运营情况

企业可以构建业务全景视图，通过可视化分析，让决策者能够更直观地了解业务状况。

基于以上几点，在这里推荐一款BI工具FineBI，不仅能够充分满足上述要求，还提供了简单便捷的操作方式，凭借强劲的大数据引擎，用户只需简单拖拽便能制作出丰富多样的数据可视化信息，自由地对数据进行分析和探索，易用性极强。

伴随着企业信息化程度的提高，为了解决特定信息化问题与需求，企业中的信息系统数量也越来越多，ERP，CRM，OA 甚至专业的财务软件等。这些系统，从整个企业的角度来看，业务流程上是有联系的，但是在实际应用时，数据却是相互独立，内在逻辑互不联系，信息/数据孤岛问题十分严重。而“数字大脑”需要对这些独立系统进行统一的数据分析，从而进行正确的决策。FineBI中的一站式数据集成平台FineDataLink，可以为企业解决数据孤岛问题。FineDataLink集定时/实时同步、数据开发、数据调度、数据发布、运维等为一体，一套产品即可解决数据在任意数据终端间的传输、处理问题，还可以结合公共数据、数据看板和自助分析综合使用，极大简化了企业的工具选择、使用和运维过程。

企业的数据情况参差不齐，系统和数据源种类繁多，最关注的就是数据源是否可以全部对接上。

我们根据以往的沉淀，将数据源总结为7大类、3类数据结构、2种处理方式；目前FineDataLink已经支持40多种数据源，每月会新增2~3种数据源，深入用户场景，满足企业需求。

IT部门通过灵活的ETL数据开发和任务引擎预先处理数据，为企业其他员工提供更高质量、更利于分析的公共基础数据，再通过平台的权限控制等功能，构建起完备的企业数据中间层。这一过程可以有效实现数据的缓冲、加速、资产化：

缓冲：避免直连业务库，对业务库稳定性产生影响；

加速：基于自研大数据存算引擎spider，提供高性能的数据查询体验。

资产化：统一管理的公共数据中心，结合数据血缘视图与关系管理，确保数据口径的统一，保障数据的安全取用。

越来越多的业务需要更高的时效性，FineDataLink通过数据库日志解析等能力，实现了批量表的实时同步，并且支持表结构变更同步、断点续传等，最后实现流批一体。

这样的好处有两点：

第一，能够让源端数据的变更在秒级以内响应并同步至目标端，以达到低延迟、高实时的目的。

第二，在出现数据变更事件重复消费等情况下，会基于事件的时间，结合物理或逻辑主键的特性，自动完成数据的一致性保证。

业务人员对于数据处理的需求非常多变，并且经常需要对不同的业务数据，根据相同的维度进行关联分析。比如业务人员获取到一些行业竞争数据，需要根据同类型的产品，做关联分析和横向对比分析。这些任务对于接触实际业务较少的 IT 部门来说，很难在基础的数据处理中帮分析用户做到的，而且业务的调整变化和分析角度的变化也很难做到信息和 IT 及时同步。所以最好的方法是让业务人员自己也能分析数据，这样才能最大化数据的价值。

只需要进行简单的拖拽操作，选择自己需要分析的字段，几秒内就可以看到自己的数据，通过层级的收起和展开，下钻上卷，可以迅速的了解数据的汇总情况。通过重点打造的自助数据集，提供了新增列，分组统计，过滤排序等功能，让用户很快能将数据处理成自己需要的结果，也让 IT更专注于基础数据的准备，把对数据的分析处理交给更熟悉业务的业务人员。

在主题模型中，用户可以对主题内的表配置模型关系，FBI提供全面的分析模型，比如RFM、ABC库存周转分析等，可以便捷专业地从数据中发现业务机会，调整业务方向。

同时，还配备丰富的函数。除了常规函数外，还提供了进阶函数，比如聚合函数、Def函数等，可以用于进行数据合并、清洗、运算等多种操作。

FineBI的可视化功能面向业务人员设计，解构了制作可视化分析的流程，大大降低了业务人员制作分析的难度。摆脱了图表类型对可视化效果的限制，而代之以各类形状，并辅以颜色，大小，提示，标签，细粒度，可以组合成丰富的可视化效果。除了基础的图表类型，FineBI 的可视化图表还可以实现，如「日历图」，「颜色表格」，「kpi指标卡」等等。

仪表板的功能让用户将多个分析内容，分组组件组合成一个仪表板或者报告成为可能。是一个面向分析主题的数据呈现方式，用户可以基于仪表板监测关键指标，定期进行工作汇报。仪表板提供了自适应布局、主题样式配置、Web 组件、多 Tab 组件等功能，让用户更好的展示和表达数据分析的思路和结果。同时在仪表板中用户可以随时通过筛选器对数据进行过滤，可以通过组件直接的联动功能，实现关联分析，可以通过跳转功能将多个仪表组合成一个更大的分析主题。

FineBI采用强大的数据处理引擎和优秀的图表渲染机制，满足更高数据量的要求，前端展示数据量可达百万级。

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当然，数字大脑的构建和应用还需要跨学科合作，需要包括神经科学、计算机科学、统计学和领域专家的共同努力。随着技术的发展，数字大脑的概念和应用将不断扩展和深化，它在社会和经济活动中的作用将日益凸显。企业大可以积极入局数字大脑建设，以FineBI为基础驱动企业数字化转型，为企业全面数字化做好准备，也为数字大脑的智能决策提供坚实的后盾。

来源：数据分析不是个事儿一点号