觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)和DataFocus哪個(gè)好用

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)隸屬于杭州觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)有限公司，成立于2016年，致力于為泛零售、消費(fèi)、金融、制造、互聯(lián)網(wǎng)以及通用領(lǐng)域客戶提供一站式智能數(shù)據(jù)分析與決策（AI+BI）解決方案，并提出一整套從敏捷分析（BI）到智能決策（AI）的完整“5A”落地路徑方法論（Agile敏捷化、Accurate場景化、Automated自動化、Augmented增強(qiáng)化、Actionable行動化），為企業(yè)構(gòu)建智能決策大腦，大力推進(jìn)從傳統(tǒng)BI到智能決策的成功轉(zhuǎn)型。 使用過觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)的產(chǎn)品，當(dāng)時(shí)覺得比較吸引我們的是他們的SmartETL工具。像我們公司有大量的會員，如何把會員線上線下的消費(fèi)數(shù)據(jù)整合起來，其實(shí)是非常令人頭疼的，觀遠(yuǎn)的ETL是可視化的，還可以對接多數(shù)據(jù)源，支持更多的線上線下的融合，所以就很好地幫助我們解決了這個(gè)問題。

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于企業(yè)數(shù)據(jù)接入、智能ETL、可視化自助分析、數(shù)據(jù)大屏、數(shù)據(jù)門戶等數(shù)據(jù)分析和決策場景，為企業(yè)快速構(gòu)建敏捷智能數(shù)據(jù)分析平臺。可視化自助分析：拖拽式操作，自助化分析，極大降低分析難度；賦能分析思維，讓普通業(yè)務(wù)人員專注業(yè)務(wù)本身，使其快速成長為優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師！ 可以體驗(yàn)一下，具體價(jià)格建議進(jìn)入官網(wǎng)咨詢客服。

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)是一家優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析和解決方案提供商，它提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)收集、處理和分析服務(wù)。他們的團(tuán)隊(duì)專業(yè)且經(jīng)驗(yàn)豐富，能夠?yàn)榭蛻籼峁?zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)洞察和決策支持。我個(gè)人對他們的服務(wù)印象非常好，他們的解決方案幫助我更好地理解和利用數(shù)據(jù)，提升了我的業(yè)務(wù)效益。我強(qiáng)烈推薦觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)給其他用戶！

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DataFocus是一款商業(yè)智能軟件，需要購買或訂閱后才能使用。軟件的具體價(jià)格和訂閱方式可能因地區(qū)和版本而有所不同，通常取決于以下因素： 訂閱類型：DataFocus通常提供不同類型的訂閱，如月度訂閱、年度訂閱等。不同訂閱類型的價(jià)格和使用期限可能會有所不同。 訂閱范圍：DataFocus訂閱通常根據(jù)用戶數(shù)量和功能范圍進(jìn)行定價(jià)。如果您需要在團(tuán)隊(duì)或組織內(nèi)使用DataFocus，可能需要選擇適當(dāng)?shù)挠嗛喎秶源_保您能夠獲得所需的功能和用戶數(shù)。 地區(qū)和版本：DataFocus的價(jià)格和訂閱方式可能會因地區(qū)和版本而有所不同。因此，在購買或訂閱前，您需要確認(rèn)所需的地區(qū)和版本，并咨詢DataFocus的銷售代表或官方網(wǎng)站，以了解相關(guān)的價(jià)格和訂閱信息。

DataFocus是一款基于大數(shù)據(jù)突破技術(shù)的軟件應(yīng)用，是市場上第一款支持中國自然語言的BI數(shù)據(jù)產(chǎn)品。這是大數(shù)據(jù)自主BI系統(tǒng)最簡單的操作。全過程通過搜索分析，不需要用戶編寫復(fù)雜的代碼，簡單易學(xué)，可以說是最符合銷售員自我服務(wù)的視覺BI。由于它易于使用，并且適合每個(gè)角色的用戶，因此對于每個(gè)角色和每個(gè)場景都能對企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行最適當(dāng)?shù)姆治觥? 數(shù)據(jù)可視化的實(shí)施步驟主要有四個(gè)方面：明確需求，建立數(shù)據(jù)倉庫模型，進(jìn)行數(shù)據(jù)提取、清洗、轉(zhuǎn)換和裝載，建立可視化分析場景。 一、明確需求 在開始創(chuàng)建視覺項(xiàng)目時(shí)，第一步是確定要回答的問題，或嘗試回答“這個(gè)視覺項(xiàng)目對企業(yè)有什么幫助？”包含需要分析的主題，可以看到的主題角度，需要找出各方面規(guī)律的企業(yè)，用戶需求等等。 二、建立數(shù)據(jù)倉庫模型 基于需求分析，建立了數(shù)據(jù)倉庫模型；除ER建模和數(shù)據(jù)庫關(guān)系建模外，數(shù)據(jù)倉庫建模還包括面向數(shù)據(jù)倉庫的三維建模技術(shù)。 三、數(shù)據(jù)提取、清理、轉(zhuǎn)換和裝載(ETL) 為了為每個(gè)數(shù)據(jù)源創(chuàng)建不同的提取器，每個(gè)數(shù)據(jù)提取過程都需要使用一個(gè)接口來將元數(shù)據(jù)傳輸?shù)角謇砗娃D(zhuǎn)換階段。