DataHunter

DataHunter

  • 3.2

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产品信息

产品描述 DataHunter是一个数据可视化和数据监控工具。

DataHunter是一家专业的数据可视化分析产品,针对企业用户提供了灵活的的数据探索式可视化分析服务,为业务运营提供实时决策支持,致力于成为企业数据分析领域领导者。 DataHunter旗下核心产品智能数据分析平台Data Analytics、数据大屏设计配置工具Data MAX已在业内形成自己的独特优势,并在各行业积累了众多标杆客户和成功案例。成立以来,DataHunter就致力于为客户提供实时、高效、智能的数据分析展示解决方案,帮助企业查看分析数据并改进业务,从而驱动企业向数字化运营转变。成为最值得信赖的数据业务公司。

公司名称 北京数猎天下科技有限公司

联系电话 400-1024-262

公司地址 北京市

成立时间 2014年

当前融资 B轮,未披露

产品截图 共8张

DataHunter的功能截图
DataHunter的功能截图
DataHunter的功能截图
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DataHunter的功能截图
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获奖信息

  • 2017年 中国大数据“数据可视化领域最佳创新应用”
  • 2017年 第二届中国大数据大会“大数据行业优秀创新产品奖”

向「DataHunter」咨询

售前(售后)咨询,预约演示,详细使用场景

产品功能

  • 数据源接入
    • 云端数据源

      支持阿里云数据库、Amazon Redshift 、Google BigQuery等云端数据库

    • 本地数据源—自建数据

      自建数据库

    • 本地数据源—文件数据

      支持CSV文件,Excel文件

    • 第三方应用数据源

      支持第三方多应用数据源的接入,如Dataphin(专业版)、视频类、推广类、数据统计类等

    • 公共数据源

      天气,居民收入,人口,国民经济,移动应用排行,农副产品价格,采购经理指数,居民消费价格指数,本地生活

  • 数据分析
    • 数据仪表板

      仪表板采用了灵活的磁贴式布局来展示报表数据间的交互,不仅支持将数据以可视化的方式呈现,还可以筛选和查询各类数据并突出数据中的关键字段

    • 可视化分析

      通过可视化的界面操作,对数据进行分析,包括高级的钻取,联动,跳转等

    • 数据门户

      将做好的一组数据仪表板按照实际访问需求分发给指定的用户或者分组

    • 电子表格

      将数据以类似excel表格的形式进行展示

  • 移动端支持
    • IOS

      通过IOS客户端访问数据

    • Android

      通过Android客户端访问数据

  • 部署方式
    • SAAS托管

      通过SAAS方式零部署得使用服务

  • 其他功能
    • 权限管理

      通过用户/角色/组来灵活控制数据和报表的访问权限

    • 协同工作

      不同的用户协同维护和修改数据仪表板

品牌案例

合作品牌

  • 中国联通-DataHunter的合作品牌

    中国联通

  • TalkingData-DataHunter的合作品牌

    TalkingData

  • 中国移动-DataHunter的合作品牌

    中国移动

  • OPPO-DataHunter的合作品牌

    OPPO

  • 小米-DataHunter的合作品牌

    小米

  • 雀巢-DataHunter的合作品牌

    雀巢

  • 金地集团-DataHunter的合作品牌

    金地集团

  • 北方网-DataHunter的合作品牌

    北方网

  • 河南日报-DataHunter的合作品牌

    河南日报

  • 人民出版社-DataHunter的合作品牌

    人民出版社

  • 上海地铁-DataHunter的合作品牌

    上海地铁

  • 国家统计局-DataHunter的合作品牌

    国家统计局

  • 国家知识产权局-DataHunter的合作品牌

    国家知识产权局

  • 国家电网-DataHunter的合作品牌

    国家电网

  • 猎聘网-DataHunter的合作品牌

    猎聘网

  • 万达集团-DataHunter的合作品牌

    万达集团

  • 树根互联-DataHunter的合作品牌

    树根互联

  • 人民日报社-DataHunter的合作品牌

    人民日报社

  • 克丽缇娜-DataHunter的合作品牌

    克丽缇娜

  • 玛氏-DataHunter的合作品牌

    玛氏

  • 金士力-DataHunter的合作品牌

    金士力

  • 富力地产-DataHunter的合作品牌

    富力地产

  • 华邦控股-DataHunter的合作品牌

    华邦控股

  • 楷林-DataHunter的合作品牌

    楷林

  • 内蒙古日报-DataHunter的合作品牌

    内蒙古日报

  • 中国招标公共服务平台-DataHunter的合作品牌

    中国招标公共服务平台

成功案例

  • 猎聘-DataHunter的成功案例
    猎聘

    合作公司:万仕道(北京)管理咨询股份有限公司

  • 上海地铁-DataHunter的成功案例
    上海地铁

    合作公司:上海申通地铁集团有限公司

  • 联合利华-DataHunter的成功案例
    联合利华

    合作公司:联合利华(中国)有限公司

  • 小米-DataHunter的成功案例
    小米

    合作公司:小米科技有限责任公司

  • OPPO -DataHunter的成功案例
    OPPO

    合作公司:广东欧珀移动通信有限公司

  • 楷林-DataHunter的成功案例
    楷林

    合作公司:河南楷林置业有限公司

  • 华邦控股-DataHunter的成功案例
    华邦控股

    合作公司:华邦控股集团有限公司

  • 金地集团-DataHunter的成功案例
    金地集团

    合作公司:金地商置集团有限公司

  • 富力地产-DataHunter的成功案例
    富力地产

    合作公司:广州富力地产股份有限公司

  • 万达集团-DataHunter的成功案例
    万达集团

    合作公司:万达控股集团有限公司

  • TalkingDat-DataHunter的成功案例
    TalkingDat

    合作公司:北京腾云天下科技有限公司

  • 人民出版社-DataHunter的成功案例
    人民出版社

    合作公司:人民出版社

  • 北方网-DataHunter的成功案例
    北方网

    合作公司:天津北方网新媒体集团股份有限公司

  • 河南日报-DataHunter的成功案例
    河南日报

    合作公司:河南日报报业集团有限公司

  • 人民日报社-DataHunter的成功案例
    人民日报社

    合作公司:人民日报出版社

  • 国家电网-DataHunter的成功案例
    国家电网

    合作公司:国家电网有限公司

  • 雀巢-DataHunter的成功案例
    雀巢

    合作公司:雀巢(中国)有限公司

  • 金士力-DataHunter的成功案例
    金士力

    合作公司:金士力佳友(天津)有限公司

  • 玛氏-DataHunter的成功案例
    玛氏

    合作公司:玛氏食品(中国)有限公司

  • 克丽缇娜-DataHunter的成功案例
    克丽缇娜

    合作公司:克丽缇娜(中国)贸易有限公司

  • 国家统计局-DataHunter的成功案例
    国家统计局

    合作公司:中华人民共和国国家统计局

  • 国家知识产权局-DataHunter的成功案例
    国家知识产权局

    合作公司:国家知识产权局专利局北京代办处

  • 中国招标公共服务平台-DataHunter的成功案例
    中国招标公共服务平台

    合作公司:中国招标公共服务平台

文章点评

用户点评

3.2

  • 3.2

2人评分

  • 刘文博-DataHunter评论用户

    刘文博

    市场营销

    • 4.0
    功能满足度:5.0分 易用性:3.0分 性价比:我不了解 售后服务:我不了解
    团队规模 1001~5000人

    满意的地方

    实时全面的数据交互分析,一目了然的业务数据展示,高效的团队分享协作,能提高决策效率。

    不满意的地方

    用户操作有些繁琐,基本上不花点时间培训,用户是无法直接上手使用的。

    2021/03/25

    DataHunter

    你也使用过「DataHunter」吗?分享下你的体验吧!

    你的经验对想了解这款软件的人们有很大的帮助。

  • 高慧-DataHunter评论用户

    高慧

    运营

    • 4.0
    功能满足度:5.0分 易用性:5.0分 性价比:5.0分 售后服务:4.0分
    团队规模 51~200人

    满意的地方

    可以支持第三方公共数据来源,兼容各种数据源类型,帮助我们消除数据孤岛,提高了部门的工作效率。

    不满意的地方

    部分功能无法通过拖拽操作进行数据分析,也不支持智能化的图表推荐,建议优化。

    2021/03/25

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