BI选型时，可能大家都会有个疑问：以往听到的BI系统和企业自助式BI大数据分析工具有什么不一样？下面我们就来细细了解一下： 传统BI工具 在自助式BI出现之前，BI产品面向的是有IT技术背景的研发人员和数据科学家，他们多集中在企业的技术部门，通常也称为企业级BI。 这类BI产品有几个缺点： 部署周期长 报表非常刚性 开发新需求耗时长 IT部门负担重 这是一个大数据的时代，数据量日益膨胀，业务人员的分析需求不断增加，如果完全依赖于传统BI,分析所需的时间会越来越长，无法满足需求，用户需要在控制和敏捷之间找到一个新的平衡。可以预见，由于自助式BI的出现，未来对传统BI的需求增长很可能会放缓或停滞。 但企业BI的时代并没有结束，在某些方面仍有优势：可以稳定的为企业提供日常报表；具备实现复杂运算的能力。而且对于一个企业来讲，如果全部采取业务人员自助式分析，很可能没有一个部门拥有全部数据控制权，这意味着无法看到数据的全貌，进而错过关键信息、得到错误的分析结果。 自助式BI工具 自助式BI（又称作敏捷BI）面向的是不具备IT背景的业务分析人员，与传统BI相比，它更灵活且易于使用，而且一定程度上摆脱了对IT部门的依赖，自助式BI的出现标志着商业智能分析正在从“IT主导的报表模式”向“业务主导的自助分析模式”转变。 自助BI包含以下特征： 友好的用户界面 支持多种数据源，不仅是IT提供的数据库，还包括一些非传统的数据源（例如WEB数据） 支持交互分析的可视化展现 便于在企业内部共享和查看报表 面向业务人员的BI工具的一个最显著的优势是，当我们在面对一个个具体的业务问题时，例如：“是什么原因导致这个地区第三季度利润率下降？”；“产品A何时可以盈利？”；“我们的库存成本是否会影响到去年的毛利？”；“公司的业务正在发生何种变化？” 这类问题是典型的商务智能探索的核心，解决它们需要的不仅仅是提供一个数字，还需要理解背后的商业原因。由于数据库和查询技术的进步，在自助BI工具的帮助下，业务人员凭借自己的专业知识，可以对各种可能的情况进行探索，最终得出结论。如果按照传统BI的方式，向IT部门提出分析需求，由技术人员实现，解决问题的时间可能延长到数周甚至数月，早已错过了最佳窗口期。 自助式BI工具是否会取代传统BI？ 就像在企业BI结尾中提到的，自助BI不会使传统的数据库管理或数据科学家失效。 这些由专业人士提供的洞察是复杂的，它们对大多数组织仍然具有很高的价值。 业务用户通常不了解数据准备的复杂性和错误所涉及的风险。 如果没有统一部门管理的数据治理（data governance），他们可能使用错误的数据，得出错误的结论，。事实上，良好的数据治理至关重要。 例如，如果多个业务用户正在创建自己的报告和仪表板，那么数据的民主化（democratization of data ）可能带来分析混乱的风险。

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