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：“是什么原因導致這個地區(qū)第三季度利潤率下降？”；“產品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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