BI和报表等于数据分析?报表式、传统式和自助式BI有什么不同

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【BI和报表等于数据分析?报表式、传统式和自助式BI有什么不同】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 。
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