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企业自助式BI大数据分析工具与传统BI有什么区别?

时间:2021-04-13来源:亿信ABI知识库浏览数:31

BI选型时,可能大家都会有个疑问:以往听到的BI系统企业自助式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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