什么是大數(shù)據(jù)bi？在考慮存儲(chǔ)和查詢管理時(shí)，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?yàn)槿绱?，分析?shù)據(jù)庫(kù)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(wèn)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(jì)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(lái)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(shí)現(xiàn)對(duì)TBPB級(jí)數(shù)據(jù)的秒級(jí)響應(yīng)。敏捷BI的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)是起點(diǎn)，不是終點(diǎn)?？吹綌?shù)據(jù)，可以互動(dòng)分析，深入挖掘，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，找到答案。敏捷BI的分析報(bào)告可以由非IT同事在分析平臺(tái)上直接做出。并不是所有的分析報(bào)告需求都可以提交給IT部門，這樣會(huì)嚴(yán)重增加IT部門的工作量。

報(bào)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(tái)需要一兩個(gè)月的時(shí)間來(lái)理清模型。敏捷BI可以在分析過(guò)程中靈活調(diào)整分析維度和報(bào)表呈現(xiàn)，無(wú)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(jí)建模和n視圖的方法，使數(shù)據(jù)在連接時(shí)可以直接分析，業(yè)務(wù)人員可以實(shí)時(shí)調(diào)整分析維度和度量計(jì)算方法，大大增加了靈活性，真正做到了與數(shù)據(jù)對(duì)話。

傳統(tǒng)BI在分析大數(shù)據(jù)的過(guò)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(jí)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(bào)告。這種做法很成熟，持續(xù)了很多年，但也存在一些問(wèn)題。業(yè)務(wù)人員查看的報(bào)表是相對(duì)靜態(tài)的，分析維度和度量的計(jì)算方法在建模時(shí)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(wèn)題的本質(zhì)原因是之前的技術(shù)框架對(duì)海量數(shù)據(jù)的計(jì)算能力不足，需要通過(guò)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(lái)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(shí)現(xiàn)對(duì)TBPB級(jí)數(shù)據(jù)的秒級(jí)響應(yīng)。敏捷BI的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)是起點(diǎn)，不是終點(diǎn)?？吹綌?shù)據(jù)，可以互動(dòng)分析，深入挖掘，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，找到答案。

你想問(wèn)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(lái)出現(xiàn)的一個(gè)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(tái)或工具組合中設(shè)計(jì)和部署他們自己的報(bào)告和分析。很多業(yè)內(nèi)人士表示，未來(lái)BI或數(shù)據(jù)分析的趨勢(shì)是實(shí)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(gè)專門的BI部門來(lái)完成整個(gè)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(guò)使用一個(gè)平臺(tái)或工具就可以實(shí)時(shí)滿足自己的分析需求。已經(jīng)開(kāi)發(fā)了許多自助分析工具。簡(jiǎn)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(diǎn)，比如我們常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析軟件Tableau、QlikSense、PowerBI、WynEnterprise等等。