BI選型時,可能大家都會有個疑問:以往聽到的BI系統(tǒng)和企業(yè)自助式BI大數(shù)據(jù)分析工具有什么不一樣?下面我們就來細細了解一下:
傳統(tǒng)BI工具
在自助式BI出現(xiàn)之前,BI產(chǎn)品面向的是有IT技術背景的研發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家,他們多集中在企業(yè)的技術部門,通常也稱為企業(yè)級BI。
這類BI產(chǎn)品有幾個缺點:
部署周期長
報表非常剛性
開發(fā)新需求耗時長
IT部門負擔重
這是一個大數(shù)據(jù)的時代,數(shù)據(jù)量日益膨脹,業(yè)務人員的分析需求不斷增加,如果完全依賴于傳統(tǒng)BI,分析所需的時間會越來越長,無法滿足需求,用戶需要在控制和敏捷之間找到一個新的平衡。可以預見,由于自助式BI的出現(xiàn),未來對傳統(tǒng)BI的需求增長很可能會放緩或停滯。
但企業(yè)BI的時代并沒有結束,在某些方面仍有優(yōu)勢:可以穩(wěn)定的為企業(yè)提供日常報表;具備實現(xiàn)復雜運算的能力。而且對于一個企業(yè)來講,如果全部采取業(yè)務人員自助式分析,很可能沒有一個部門擁有全部數(shù)據(jù)控制權,這意味著無法看到數(shù)據(jù)的全貌,進而錯過關鍵信息、得到錯誤的分析結果。
自助式BI工具
自助式BI(又稱作敏捷BI)面向的是不具備IT背景的業(yè)務分析人員,與傳統(tǒng)BI相比,它更靈活且易于使用,而且一定程度上擺脫了對IT部門的依賴,自助式BI的出現(xiàn)標志著商業(yè)智能分析正在從“IT主導的報表模式”向“業(yè)務主導的自助分析模式”轉變。
自助BI包含以下特征:
友好的用戶界面
支持多種數(shù)據(jù)源,不僅是IT提供的數(shù)據(jù)庫,還包括一些非傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)源(例如WEB數(shù)據(jù))
支持交互分析的可視化展現(xiàn)
便于在企業(yè)內(nèi)部共享和查看報表
面向業(yè)務人員的BI工具的一個最顯著的優(yōu)勢是,當我們在面對一個個具體的業(yè)務問題時,例如:“是什么原因?qū)е逻@個地區(qū)第三季度利潤率下降?”;“產(chǎn)品A何時可以盈利?”;“我們的庫存成本是否會影響到去年的毛利?”;“公司的業(yè)務正在發(fā)生何種變化?” 這類問題是典型的商務智能探索的核心,解決它們需要的不僅僅是提供一個數(shù)字,還需要理解背后的商業(yè)原因。由于數(shù)據(jù)庫和查詢技術的進步,在
自助BI工具的幫助下,業(yè)務人員憑借自己的專業(yè)知識,可以對各種可能的情況進行探索,最終得出結論。如果按照傳統(tǒng)BI的方式,向IT部門提出分析需求,由技術人員實現(xiàn),解決問題的時間可能延長到數(shù)周甚至數(shù)月,早已錯過了最佳窗口期。
自助式
BI工具是否會取代傳統(tǒng)BI?
就像在企業(yè)BI結尾中提到的,
自助BI不會使傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫管理或數(shù)據(jù)科學家失效。 這些由專業(yè)人士提供的洞察是復雜的,它們對大多數(shù)組織仍然具有很高的價值。
業(yè)務用戶通常不了解數(shù)據(jù)準備的復雜性和錯誤所涉及的風險。 如果沒有統(tǒng)一部門管理的數(shù)據(jù)治理(data governance),他們可能使用錯誤的數(shù)據(jù),得出錯誤的結論,。事實上,良好的數(shù)據(jù)治理至關重要。 例如,如果多個業(yè)務用戶正在創(chuàng)建自己的報告和儀表板,那么數(shù)據(jù)的民主化(democratization of data )可能帶來分析混亂的風險。
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