开发BI大屏平台：需考量功能与成本
一、BI大屏平台的功能考量
（一）数据整合与连接功能
1. 多数据源支持
– 一个优秀的BI大屏平台需要能够连接多种数据源，如关系型数据库（如MySQL、Oracle、SQL Server等）、非关系型数据库（如MongoDB、Redis等）、文件数据源（如Excel、CSV文件）以及云存储（如Amazon S3、阿里云OSS等）。这可以确保企业能够整合来自不同业务系统的数据，例如将销售数据从数据库、市场调研数据从Excel文件以及用户行为数据从云存储中抽取到BI平台进行综合分析。
– 对于大型企业来说，数据源的多样性是常见的，能够无缝对接这些数据源可以避免数据孤岛，为全面的业务分析提供基础。
2. 实时数据接入
– 在某些场景下，如监控股票交易、电商平台的实时销售数据等，实时数据接入功能至关重要。BI大屏平台应该能够通过消息队列（如Kafka）或者直接从数据库的变更日志（如MySQL的binlog）中获取实时更新的数据，并在大屏上即时展示。这需要平台具备高效的数据采集和处理能力，以应对高频率的数据流入。
（二）数据可视化功能
1. 丰富的图表类型
– 平台应提供多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图、雷达图、地图等基本图表，以及一些复杂的可视化组件，如桑基图、箱线图等。不同的图表适用于不同的数据分析场景，例如柱状图适合比较不同类别之间的数据量，地图可以直观地展示地域相关的数据分布。
– 对于一些特殊行业，可能还需要特定的可视化方式，如电力行业的电力流向图等。这些丰富的图表类型能够满足不同业务部门和用户的可视化需求。
2. 自定义可视化
– 除了预设的图表类型，还应允许用户进行自定义可视化。高级用户可能需要根据特定的业务逻辑和数据特点创建独特的可视化效果。这可以通过提供可视化编辑工具来实现，用户可以在工具中自由组合图形、设置颜色、布局等元素，以创建个性化的大屏展示。
（三）数据处理与分析功能
1. 数据清洗
– 在数据进入可视化展示之前，往往需要进行清洗操作。平台应具备处理缺失值、重复值以及异常值的功能。例如，对于包含缺失值的数据列，可以选择填充平均值、中位数或者采用插值法进行处理；对于重复值可以进行去重操作，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据聚合与计算
– 能够对数据进行聚合操作，如按照时间（日、周、月、年等）、地域、部门等维度进行求和、平均、计数等计算。这有助于从不同角度对数据进行分析，例如计算每月的销售总额、各地区的平均订单量等。同时，平台还应支持复杂的计算表达式，以满足更高级的业务分析需求。
（四）交互功能
1. 筛选与钻取
– 用户应该能够在大屏上方便地对数据进行筛选，例如按照时间范围、特定产品类别或者客户群体进行数据筛选，以聚焦到感兴趣的数据集。钻取功能也很重要，它允许用户从总体数据深入到更详细的层级进行查看，如从全国销售数据钻取到各省份、再到各城市的销售数据。
2. 数据联动
– 当用户在大屏上操作一个图表时，与之相关的其他图表应该能够自动更新数据。例如，在一个销售分析大屏上，当用户在柱状图中选择某个产品类别时，旁边的折线图显示该产品类别的销售趋势，下方的表格显示该产品类别的详细销售数据等。
（五）安全与权限管理功能
1. 数据安全
– 保护企业数据的安全性是至关重要的。BI大屏平台应采用加密技术对数据在传输和存储过程中进行保护，防止数据泄露。例如，对数据进行SSL加密传输，采用AES等加密算法对存储在数据库中的数据进行加密。
2. 权限管理
– 不同的用户角色在企业中对数据的访问权限是不同的。平台需要提供细致的权限管理功能，如区分管理员、普通用户、部门经理等角色，管理员可以进行系统配置和数据管理，普通用户只能查看和分析分配给自己的数据，部门经理可以查看本部门及下属部门的数据等。
二、BI大屏平台的成本考量
（一）开发成本
1. 人力成本
– 如果企业选择自行开发BI大屏平台，需要考虑开发团队的人力成本。开发一个功能完善的BI大屏平台需要涉及到多个专业领域的人员，如前端开发工程师、后端开发工程师、数据工程师、测试工程师等。根据不同地区和人员经验水平，这些人员的薪资成本差异较大。例如，在一线城市，一名经验丰富的前端开发工程师月薪可能在15000 – 30000元左右，而后端开发工程师的薪资也大致在这个范围。一个中等规模的开发团队（假设10 – 15人），每月的人力成本可能在15 – 45万元左右。开发周期可能从几个月到一年以上不等，这将产生巨大的人力成本开销。
2. 技术选型成本
– 开发过程中的技术选型也会影响成本。如果选择一些开源框架进行构建，虽然可以节省软件购买成本，但可能需要投入更多的人力进行定制开发和维护。例如，选择ECharts作为可视化库，虽然它是开源免费的，但可能需要开发人员花费更多的时间来实现复杂的业务逻辑和与其他组件的集成。而如果选择商业的BI开发工具（如Tableau、PowerBI等）作为基础框架，需要支付软件授权费用，但可以减少部分开发工作量。
（二）硬件成本
1. 服务器成本
– BI大屏平台需要部署在服务器上，服务器的性能和数量取决于平台的用户数量、数据量和处理需求。如果是小型企业，初期可能只需要一台中低端的服务器，成本在几千元到一、两万元不等。但对于大型企业，可能需要多台高性能服务器组成集群，服务器成本可能会达到数十万元甚至更高。此外，还需要考虑服务器的维护、升级和托管成本（如果选择托管在数据中心）。
2. 存储成本
– 数据存储是另一个硬件成本因素。随着数据量的不断增长，需要足够的存储设备来存储数据。如果采用传统的硬盘存储，需要考虑硬盘的容量、读写速度和可靠性。而如果选择云存储服务，如Amazon S3或阿里云OSS，需要根据存储的数据量支付相应的费用。云存储的成本相对灵活，按照使用量计费，但对于大数据量的企业来说，长期存储成本也不容小觑。
（三）软件授权成本
1. 商业BI工具
– 如果企业选择使用商业的BI工具，如Tableau、PowerBI等，需要支付软件授权费用。Tableau的价格根据不同的版本和功能需求有所不同，例如Tableau Desktop的专业版每个用户每年的授权费用大约为700 – 1000美元左右；PowerBI也有不同的定价模式，对于企业版，根据用户数量和功能模块的不同，价格也有较大差异。这些软件授权成本对于一些预算有限的企业来说可能是一笔不小的开支。
2. 其他软件组件
– 除了BI工具本身，可能还需要购买其他相关的软件组件，如数据库管理系统（如果不使用开源数据库）、数据集成工具等。例如，Oracle数据库的企业版授权费用较高，而一些数据集成工具如Informatica等也需要支付软件授权费用。
（四）维护与运营成本
1. 系统维护成本
– 包括服务器维护、软件更新、数据备份等方面的成本。服务器需要定期进行硬件检查、系统升级和安全补丁安装，这可能需要专业的运维人员或者外包给运维服务公司，产生相应的费用。软件更新也需要投入人力进行测试和部署，以确保平台的稳定性和功能的持续优化。
2. 培训成本
– 为了让企业员工能够有效地使用BI大屏平台，需要对员工进行培训。培训成本包括培训教材的编写、培训讲师的聘请以及员工参加培训的时间成本等。如果是内部培训，需要安排有经验的员工进行授课，这会占用他们的工作时间；如果是外部培训，需要支付培训公司的培训费用，这可能根据培训的内容和人数而有所不同。
BI大屏平台的开发在功能和成本方面都有诸多考量因素。企业需要根据自身的业务需求、预算和技术实力来综合权衡，选择最适合自己的开发方案。无论是功能的取舍还是成本的控制，都应以实现企业的业务目标和数据分析需求为最终导向。
