什么是大數(shù)據(jù)bi？在考慮存儲和查詢管理時，大數(shù)據(jù)由于其復(fù)雜性，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)完全不同；正因為如此，分析數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)分析軟件的供應(yīng)商不得不加緊努力，幫助公司處理大數(shù)據(jù)問題。智能bi和傳統(tǒng)bi有什么區(qū)別？第一，數(shù)據(jù)分析的靈活性不同，第一，傳統(tǒng)BI表是固定的，定期統(tǒng)計數(shù)量，一人制作多人查看。

隨著技術(shù)的發(fā)展和演進(jìn)，BI領(lǐng)域迎來了新一代敏捷BI的革新。以BI工具FineBI為例:基于大數(shù)據(jù)的處理技術(shù)，可以實現(xiàn)對TBPB級數(shù)據(jù)的秒級響應(yīng)。敏捷BI的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)是起點，不是終點?？吹綌?shù)據(jù)，可以互動分析，深入挖掘，發(fā)現(xiàn)問題，找到答案。敏捷BI的分析報告可以由非IT同事在分析平臺上直接做出。并不是所有的分析報告需求都可以提交給IT部門，這樣會嚴(yán)重增加IT部門的工作量。

報表需求分析往往需要數(shù)據(jù)層的變化，IT部門需要完善數(shù)據(jù)層和業(yè)務(wù)層。傳統(tǒng)的BI平臺需要一兩個月的時間來理清模型。敏捷BI可以在分析過程中靈活調(diào)整分析維度和報表呈現(xiàn)，無需提前建模，需求變化一天之內(nèi)即可響應(yīng)，增強(qiáng)企業(yè)的洞察力和決策力。與傳統(tǒng)BI的權(quán)重建模和統(tǒng)一視圖不同，敏捷BI采用輕量級建模和n視圖的方法，使數(shù)據(jù)在連接時可以直接分析，業(yè)務(wù)人員可以實時調(diào)整分析維度和度量計算方法，大大增加了靈活性，真正做到了與數(shù)據(jù)對話。

傳統(tǒng)BI在分析大數(shù)據(jù)的過程中，傳統(tǒng)BI的做法是IT人員根據(jù)分析需求提前建模(并制作二級表或立方體)，提前匯總數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)人員在前端查看分析結(jié)果報告。這種做法很成熟，持續(xù)了很多年，但也存在一些問題。業(yè)務(wù)人員查看的報表是相對靜態(tài)的，分析維度和度量的計算方法在建模時已經(jīng)預(yù)先設(shè)置好，不可更改。例如，如果它被設(shè)置為sum或average，如果您想將其更改為variance，則必須返回并修改模型。

出現(xiàn)這些問題的本質(zhì)原因是之前的技術(shù)框架對海量數(shù)據(jù)的計算能力不足，需要通過建模、二次表、立方體等方式提前匯總數(shù)據(jù)。敏捷BI隨著技術(shù)的發(fā)展和演進(jìn)，BI領(lǐng)域迎來了新一代敏捷BI的革新。以BI工具FineBI為例:基于大數(shù)據(jù)的處理技術(shù)，可以實現(xiàn)對TBPB級數(shù)據(jù)的秒級響應(yīng)。敏捷BI的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)是起點，不是終點?？吹綌?shù)據(jù)，可以互動分析，深入挖掘，發(fā)現(xiàn)問題，找到答案。

你想問的是自助BI和傳統(tǒng)BI的區(qū)別吧？自助式BI或自助式數(shù)據(jù)分析是近年來出現(xiàn)的一個概念。根據(jù)Gartner發(fā)布的信息，self service business Intelligence(SSBI)被定義為“最終用戶在經(jīng)批準(zhǔn)和支持的平臺或工具組合中設(shè)計和部署他們自己的報告和分析。很多業(yè)內(nèi)人士表示，未來BI或數(shù)據(jù)分析的趨勢是實現(xiàn)去中心化。

數(shù)據(jù)分析與可視化，業(yè)務(wù)人員)。去中心化是指企業(yè)不再需要一個專門的BI部門來完成整個業(yè)務(wù)的需求，而是需要業(yè)務(wù)部門的人員參與到數(shù)據(jù)分析和可視化的日常工作中，通過使用一個平臺或工具就可以實時滿足自己的分析需求。已經(jīng)開發(fā)了許多自助分析工具。簡單易用、DIY界面分析、學(xué)習(xí)成本低是它區(qū)別于傳統(tǒng)工具的特點，比如我們常見的數(shù)據(jù)分析軟件Tableau、QlikSense、PowerBI、WynEnterprise等等。