99.99%的人不知道的真相，Excel也能做大数据分析？

在上篇《IT如何才能助力业务实现大数据自助分析》中讲到，在大数据时代，企业IT 为服务业务实现数据分析会上线各类数据分析工具，然而尽管有如此多的分析工具，很多业务仍旧钟爱使用Excel进行业务分析。 

 

 Excel人人爱 

1. 简单易学快速上手，几乎人人都会。 
2. 精细控制数据到单元格级别，随意组织，调整数据格式。 
3. 自助式分析，各类分析功能极度丰富完善。 
4. 协同操作简单，便于分享。

然而随着业务数据的激增 Excel 再无法支撑海量数据的分析，这意味着 IT必须要上线新系统而改变现有业务用户使用 Excel 的分析习惯。

 

一方面，业务用户想要掌握新技术并非一蹴而就；同时，在业务部门强势的零售、快消等行业，IT架构升级的必要前提就是保障业务体验的透明化。 

如何通过技术架构升级提高分析效率，同时不影响业务用户的分析习惯，IT将面临几方面的挑战： 

1. 传统数仓性能受限、不稳定 
   为了精准获得最具决策指导性的分析结果，业务用户必需基于更大规模数据、更丰富的数据源来做分析。传统的数据仓库引擎难以打破物理限制，性能不稳定、可扩展性差；IT选型需要寻找一款支持海量数据、高性能、高并发的分析引擎，保证上千名业务用户稳定、并发使用。 
2. 上线新系统打破了业务既有的分析习惯 
   IT选型时，必需考量新的数据平台能够无缝对接Excel，不打破业务用户的原有分析习惯， IT需要做到让业务人员发挥最擅长的Excel分析经验，然后Excel本身并不擅长处理海量数据，熟悉Excel的用户都会碰到Excel处理百万行以上数据时卡死，崩溃的情况。想要使用Excel实现大数据交互值分析需要Excel直接查询高性能引擎才能实现。 
3. 传统架构无法支撑复杂的业务分析需求 
   财务、零售等领域的数据分析需求往往十分复杂，需要依赖底层平台提供灵活、强大的业务支撑能力，如灵活计算指标、层级结构、多对多模型。这些复杂分析场景在传统数仓无法实现，需要依赖带有语义建模能力的OLAP产品才能支持，这样才能做对前端的操作做减法，业务只需要在Excel中拖拽数据平台统一提供的字段即可，真正实现了前端业务分析的灵活性。 
4. 业务分析对已有报表调整严重依赖IT, 阻碍了业务上线效率 
   业务人员总是希望数据能够尽快交付，和IT反复沟通需求、开发、调整的过程最耗时耗力。现代化数据平台架构提倡统一平台、自助分析，让业务用户通过自助式分析快速实现数据变现，把IT从繁重的数据开发中释放出来，投入到数据治理、系统运维方面，加强技术创新拓展新业务场景的支持。 

 

全副武装，Excel也能飞起来

随着互联网和新媒体技术的飞速发展，企业拥有的数据量呈现出几何倍数增长，传统数仓和OLAP技术已经无法满足业务的场景需求。Kyligence 提供统一的大数据分析平台，能够在亚秒级分析超大规模的数据，提供统一的业务语义定义能力，并能够直连Excel，帮助不少企业实现了数据平台架构升级，释放业务的大数据分析能力。

Kyligence 助力 Excel 大数据分析架构图

 

 案例分享 

某跨国金融企业，现代架构的大数据技术实现了统一指标库，IT通过统一化数据治理、系统运维，在业务端轻松支持上千名分析师并发使用Excel进行分析。

使用Excel透视表直连 Kyligence 进行大数据分析

IT技术选型时是从业务角度出发，保证业务用户使用Excel的体验不受影响，同时升级底层技术，实现数据平台的透明化升级。 

 使用Excel实现交互式分析大数据 

 

Kyligence 公司提供了同时服务IT需求和业务场景的大数据“现代化武器“，可以帮助企业高效升级到现代化架构，透明加速业务用户使用Excel的分析体验，如果您对这套“现代化武器”产品有兴趣，欢迎点击了解更多。