一文看懂BI数据架构 bi数据分析是什么 _生活百科

bi数据分析是什么(一文看懂BI数据架构)，小编带你了解更多信息。
调研发现，很多人对BI的理解侧重于数据的分析和展示，BI更多地被等同于数据分析与数据可视化。因此在大多数企业中，BI更多地是指分析和前端展示工具，而不是一个完整的体系。
《商业智能白皮书》对商业智能BI工具的定义：以数据可视化和分析技术为主，具备一定的数据连接和处理能力的软件工具，使用者能通过可视化的界面快速制作多种类型的数据报表、图形图表。

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按照技术发展和对用户需求的响应，当前BI工具可以分为报表式BI、传统式BI和自助式BI三类。
报表式BI
报表式 BI 工具主要面向企业信息部 IT人员，适用于各类固定样式的报表设计，通常用来呈现业务的明细数据和指标汇总，支持的数据量相对不大。
国内的报表式 BI 于1999 年左右开始起步，在 2013 年趋于成熟。
由于国内企业对于报表的格式自成一派，很多国外的报表工具在制作报表样式时，图形格式交互上都磨合困难，且一些表格的业务逻辑和国外不同，所以解决中国式复杂报表经常成为企业选型的重点需求。当下，国内报表工具以帆软FineReport等代表已成主流。
报表式BI大多都采用类Excel的设计模式，虽然主要面向的对象是IT部门，但是业务人员也能快速学习和掌握，并在既定的数据权限范围内，制作一些基本的数据报表和驾驶舱报表。
例如FineReport自主研发的HTML5图表，可以满足不同人群的视觉展示需求，也可以进行一些简单的即席分析操作，如图表类型的切换、排序、过滤等。
代表工具：FineReport

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传统式BI
传统式BI同样面向IT人员，随着数据仓库技术发展而来，相比于报表BI，更侧重于OLAP即席分析与数据可视化分析。
传统式 BI以Cognos等国外产品为代表，其优势是在大数据量上的性能和稳定性，劣势也十分明显：数据分析的能力和对业务的响应速度差些。如今使用传统式BI的企业或机构中，83％以上的数据分析需求无法得到满足，很多企业重金打造的BI系统几乎成了摆设，收效甚微。
此外，因其架构重，项目耗资不菲、实施周期极长、项目风险大、对人才要求高等特征，也不利于传统BI的推广和普及。
代表工具：cognos

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自助式BI
由于传统式BI的缺陷屡遭诟病，以及业务人员数据分析需求的增长，自助式 BI 开始快速成长起来。自助式BI面向业务人员，追求业务与IT的高效配合，让IT人员回归技术本位，做好数据底层支撑；
让业务人员回归价值本位，通过简单易用的前端分析工具，基于业务理解轻松地开展自助式分析，探索数据价值，实现数据驱动业务发展。
2014 年起，自助式BI工具迎来了高速发展，可视化数据分析、Self-BI在国内市场集中出现，传统式BI开始衰退。需要注意的是，自助式BI也有其适用范围，企业在选择时应综合考虑自身需求与自助式BI的特征。自助式BI主要有以下几项优势：

数据量的灵活性。尽管传统BI工具具备较好的大数据量处理性能，但是在一些数据量较小的企业就显得笨重，拥有更简单的思路却不能使用更简单的处理方式。自助式BI则更加灵活，其具备大数据量处理能力，在面对小数据量时，分析更为轻松。

产品采购的成本下降。采购传统BI工具的成本偏高，还有一些额外的培训、服务咨询成本。自助式BI产品工具只着重解决某些问题，不一定需要大而全。

项目周期缩短、人力成本降低。以前项目周期主要消耗在ETL处理和数据仓库建模、性能优化等方面。如今，建模的要求不再那么高，性能优化在大多数场景下也不再是问题。项目周期从以前的按月或年为单位快速地减少到按天、周、月为单位。

IT 驱动逐步走向业务驱动。IT负责基础数据架构的整理和接口开放维护，业务人员自行进行快速的可视化分析和报表分析维护。

【一文看懂BI数据架构 bi数据分析是什么】总而言之，当企业存在业务人员自主分析、解决重点关注问题、灵活应对小数据量业务、快速迭代项目周期等需求时，自助式BI将是一个明智的选择。
代表工具：FineBI