在3月29日深圳雲棲大會的數據分析與可視化專場中，阿里雲產品專家陌停對大數據智能分析產品 Quick BI 進行了深入的剖析。大會現場的精彩分享也贏得觀衆們的一直認可和熱烈的反響。
大數據分析之路的挑戰與期望
阿里巴巴作爲一家大數據公司，整個集團，從上到下都在踐行數字化運營。傳統的大數據分析之路，正面臨着臨時需求多、需求響應時間長、本地化現象嚴重、專業人才緊缺等挑戰，急需構建一個面向業務人員的自助式大數據分析工具，讓業務人員自助式實現在線數據分析，助力企業業務的數據化。
Quick BI核心能力
一、如何保障高性能即席查詢
大數據分析的三要素是人、數據、計算與存儲，而計算存儲作爲大數據分析的基礎能力。Quick BI兼容Oracle 、Mysql等關係數據庫，來支撐小數據集的分析與處理，也兼容Hadoop等分佈式數據庫和雲數據庫。Quick BI無縫兼容阿里雲數據庫，包括Maxcopute、Analytic DB等數據庫，能做到100G數據15秒內實現彙總與查詢。
二、如何降低專業人才依賴
（1）拖拽式自助分析
貼合數據人員的數據分析思維，提供查詢聯動、組件聯動分析、下鑽聯動分析等能力，並基於圖表組件實現拖拽式的可視化配置能力，讓無技術的業務員可以自助式實現在線大數據分析與可視化。
（2）在線電子表格
打造在線電子表格能力，提供類似Excel的拖拽式、篩選、凍結及300+函數，完全演戲Excel的操作習慣，降低業務人員的學習成本，提升數據分析能力。
三、如何保障數據訪問安全
數據本身輻射的羣體是有限的，基於工作空間隔離的概念，實現基於工作空間組的在線協同分析機制。基於空間角色實現功能操作的管控，實現了最細粒度的行級數據訪問控制。
大數據行業分析案例
Quick BI已經廣泛應用於零售、金融、互聯網、媒體、醫療健康、通訊等行業，並期待着與更多領域的企業開展合作。以兩個行業應用案例爲切入點，闡述Quick BI的給企業賦能的價值。我們不僅僅提供大數據分析與可視化的工具，同時也將大數據分析的思維方式和手段賦能給企業。
持續創新
Quick BI是一款不斷更新與迭代的產品，我們以“降低技術要求、解決存儲計算、智能業務感知” 的目標，致力於打造大數據分析的新生態，實現人人都是分析師，助力企業業務數據化。
