数据可视化 Sugar BI-百度智能云

数据可视化 Sugar BI-百度智能云

专用API
【更新时间: 2024.06.25】 Sugar BI是百度智能云推出的敏捷 BI 和数据可视化平台,通过拖拽图表(chart)组件可实现 5 分钟搭建数据可视化页面,组件丰富,开箱即用,无需SQL和任何编码。通过可视化图表及强大的交互分析能力。
服务星级:2星
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什么是百度智能云的数据可视化 Sugar BI?

Sugar BI 是智能 BI 及数据可视化工具。Sugar BI 基于百度 Echarts 提供丰富的图表组件,无需SQL、全流程智能化操作,让用户不写一行代码,分钟级即可完成自助 BI 报表分析和可视化大屏。提升数据分析效率,帮助企业精准快速决策。

 

什么是百度智能云的数据可视化 Sugar BI?

由服务使用方的应用程序发起,以Restful风格为主、通过公网HTTP协议调用百度智能云的数据可视化 Sugar BI,从而实现程序的自动化交互,提高服务效率。

百度智能云的数据可视化 Sugar BI有哪些核心功能?

1.  直连数据源:支持对接40+数据源,也可上传本地Excel/Csv文件或通过API连接数据。可完成多源交互分析。
2.  图表丰富:提供100+种基于百度ECharts和D3的可视化图表,充分满足您多样化的可视化需求。
3.  拖拽式编辑:使用可视化编辑器,所见即所得,拖拽生成可视化页面,让您轻松编辑,不写代码。
4.  炫酷大屏:BI报表和大屏功能融合,提供50+套酷炫的可视化大屏模板,让你快速搭建科技感爆棚的大屏。
5.  BI自助分析:支持数据表建模、拖拽字段绑定数据,以及过滤、下钻、联动、跨屏传参等灵活交互,让您对数据轻松进行深度分析挖掘。
6.  权限管控:企业组织级别管理,支持项目空间数据隔离,灵活设置各用户的数据权限,充分保证您的数据安全。

百度智能云的数据可视化 Sugar BI的核心优势是什么?

1.  智能问数:Sugar BI结合AI技术,通过与SugarBot进行会话式交互,用户无需手动训练即可实现业务人员探索数据、辅助分析师制作报表或大屏页面,提高了数据洞察效率。
2.  零代码搭建:提供100+可视化组件,用户无需编写代码即可搭建可视化页面,降低了技术门槛,使得非技术人员也能轻松完成数据分析工作。
3.  适配与集成:Sugar BI易用性强,性价比高,能够快速适配和集成到企业现有的IT架构中,无需大规模改造即可实现数据可视化。
4.  快速响应业务需求:一次配置页面后,数据自动更新,灵活响应业务个性化的数据分析需求,提高了业务响应速度。
5.  全新交互样式:产品交互样式全新升级,优化了功能结构和页面布局,提升了用户体验。
6.  对话式问答功能:智能问数功能上线,打造大模型时代下的生成式BI,进一步提升了BI报表的智能化水平。

在哪些场景会用到百度智能云的数据可视化 Sugar BI?

1.  数据可视化页面

在企业需要快速构建数据可视化页面的场景中,Sugar BI通过其拖拽式的图表组件,使得即使是没有编程背景的用户也能在数小时内搭建起专业的数据展示页面。这种快速搭建能力极大地压缩了从数据准备到页面开发的周期,使得企业能够迅速响应市场变化,及时更新数据展示内容,提高决策效率。

 

 

2. 业务数据分析

在业务数据分析的场景中,Sugar BI的低操作门槛使得业务人员无需依赖IT部门,即可自行进行数据的可视化配置。用户可以通过简单的拖拽操作,将复杂的数据转化为直观的图表,从而深入分析业务趋势和模式,为业务决策提供数据支持。

 

 

3. 响应业务需求

对于需要灵活适应业务变化和个性化数据分析需求的场景,Sugar BI提供了一次配置、数据自动更新的能力。这意味着,一旦页面配置完成,随着数据源的更新,展示的图表和分析结果也会自动刷新,确保业务分析的时效性和准确性。

 

 

4. 全球销售数据展示

在需要实时监控和展示全球销售数据的场景中,Sugar BI能够快速搭建起具有科技感的大屏,实时汇总和展示全球销售情况。这种实时的、动态的数据展示不仅提升了数据的专业度,也增强了数据的吸引力,帮助管理层快速把握全球业务动态。

 

 

5. 移动端大屏适配

在需要将数据汇总展示在移动端大屏的场景中,Sugar BI提供的50+套可视化大屏模板能够快速适配移动端展示需求。这使得用户无论是在会议室、展览还是远程会议中,都能通过移动设备访问和展示关键数据,提高了数据展示的灵活性和便捷性。

 

 

6. 实时三维数据展示

在需要展示复杂数据关系和进行实时三维数据分析的场景中,Sugar BI的实时三维数据展示能力为用户提供了直观的数据探索手段。这种三维视图不仅增强了数据的直观性,还提升了数据交互性,使得用户能够从多个角度和维度分析数据,深入理解数据背后的复杂关系。

 

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