什麼是敏捷bi?敏捷bi有哪些,什麼是敏捷BI?敏捷BI有哪些

時間 2021-08-15 18:18:53

1樓:匿名使用者

兩個問題,分別回答一下:

1、什麼是敏捷bi:跟傳統bi相比,我理解的應該是使用門檻更低、資料分析更加靈活(自助式)、效能更快......總之,就是整體都要比傳統bi更進步、更快、更高效。

2、敏捷bi有哪些:比如海致bdp等......

敏捷bi有什麼不同?

2樓:菩提

差別挺大的吧,傳統的資料建模比較厚重,敏捷的建模輕,搭建速度快,週期也短,敏捷bi國外有qlikview國內有永洪bi,處理速度,什麼的都是挺不錯的,敏捷bi有替代傳統bi的趨勢

3樓:匿名使用者

國內像smartbi、永洪等敏捷bi平臺都不錯,如果你對效能有要求,建議選擇smartbi自助分析平臺,之前參加過他們的活動,筆記本上跑1億資料量,速度也是槓槓的,真心強大。

4樓:匿名使用者

區別如下:

1、傳統bi產品有ibm,oracle和microsoft等廠商,三款bi都有較好的效能,主要滿足大中型企業的需求,其中microsoft的sql server產品價效比比其他兩家要高一些。informatica在資料整合領域保持領先,市場表現優異。

2、國內敏捷bi產品有帆軟、永洪bi、bdp商業資料平臺等,永洪對大資料量bi展示還是做得挺好的,分散式的方式使得硬體支撐的費用並不突出,但是資料的處理速度挺快的。bdp商業資料平臺這2年很火,集資料整合、資料處理、視覺化分析、賬號許可權管理為一體,屬於新型敏捷bi軟體,據說億行資料秒反應,bdp個人版可以免費體驗。

敏捷bi是什麼

5樓:匿名使用者

您好,在前端進行多維分析和報表展現的新一代敏捷型bi軟體。

這款動態分析工具享有超快上線週期和高價效比的美譽;

拖拽式的簡單操作使得人人都能以自服務的方式來進行資料分析,

它的速度快得超乎你的想象,只需幾分鐘時間就能生成分析結果,一天時間內變更分析需求;

它支援所有報表以及定製式中國報表,完美滿足客戶對資料分析和展現的多變需求;

它好處如多維自由分析、減少實施週期、降低溝通成本、降低風險都是由這個基礎帶來了;

國內做得好的敏捷bi不多,推薦你試用下奧威power-bi,滿足我上面提到的所有功能優點。

傳統bi和敏捷bi 有什麼區別?

6樓:匿名使用者

隨著技術的發展和演進,bi領域已經迎來了新一代敏捷bi的革新。以bi工具finebi為例:基於大資料的處理技術,其對tb-pb級的資料可實現秒級響應。

敏捷bi的資料展現是起點,而不是終點。看到了資料,能互動式分析,能深入向下挖掘,能發現問題找到答案。敏捷bi的分析報告能讓非it部門的同事直接在分析平臺上做出來。

不能把所有的分析報告需求都提交到it部門,這樣會嚴重增加it部門的工作負擔。敏捷bi的實施和操作相比傳統bi都要來得更為簡單,可以說是以業務人員為使用物件的bi。分析報告需求經常需要資料層的改動,需要it部門去改進資料層和業務層,傳統bi平臺需要一兩個月去梳理模型。

敏捷bi無需事先建模,可在分析過程中靈活調整分析維度和報表展現,需求變更可以在一天之內響應,提升企業的洞察力決策力。與傳統bi的重量建模、統一檢視不同,敏捷bi採取輕量建模、n個檢視的方法,資料連進來直接可以進行分析,並且業務人員可以實時調整分析的維度和度量的計算方式,極大增加靈活性,真正做到和資料對話。

永洪敏捷bi跟傳統bi有什麼本質區別呢?

7樓:菩提

永洪敏捷bi的設計理念是:快速交付、持續迭代。bi系統交付之後,如果要增加一個bi應用,傳統bi產品可能需要一兩個月的時間才能交付,而yonghong bi應該可以在三天之內交付。

8樓:匿名使用者

區別如下:

1、傳統bi產品有ibm,oracle和microsoft等廠商,三款bi都有較好的效能,主要滿足大中型企業的需求,其中microsoft的sql server產品價效比比其他兩家要高一些。informatica在資料整合領域保持領先,市場表現優異。

2、國內敏捷bi產品有永洪bi、bdp商業資料平臺等,永洪對大資料量bi展示還是做得挺好的,分散式的方式使得硬體支撐的費用並不突出,但是資料的處理速度挺快的。bdp商業資料平臺這2年很火,集資料整合、資料處理、視覺化分析、賬號許可權管理為一體,屬於新型敏捷bi軟體,據說億行資料秒反應,bdp個人版可以免費體驗。

敏捷bi和傳統bi有什麼不同?有哪些優勢

怎麼判斷是不是敏捷型bi?

9樓:

我理解的敏捷型bi就是一個自動建模。其他好處如多維自由分析、減少實施週期、降低溝通成本、降低風險都是由這個基礎帶來了。國內做得好的敏捷bi不多,推薦你試用下finebi,滿足我上面提到的所有功能優點。

10樓:匿名使用者

判斷到底是不是敏捷bi可以通過以下幾個方面驗證:

資料建模

通常,使用傳統bi進行資料分析,it人員需要先根據分析需求進行資料建模,這其中涉及到很多複雜流程,包括確認客戶需求、彙總資料、對資料進行etl處理、定義資料間的關聯模型等,之後業務人員會根據輸出的資料包表進行檢視。

這種方式帶來的直接問題就是,一旦客戶的分析需求發生變化,那麼業務或分析人員無法自行修改資料包表,只能依靠it部門。此時,it人員需要重新建模或修改已有的分析模型,再進行報表輸出。毫無疑問,這種方式效率低下,而且耗時很久。

另外,靜態的資料包表也讓業務人員無法進行有效的資料分析。因為所有的維度和度量都是已經預設好的,輸出的視覺化圖表也是固定且無法修改的,例如,想要對已經設定好求和的數值進行求平均值,那需要重新進行建模。

使用敏捷bi產品進行資料分析,則無需進行復雜的資料建模。通過datahunter自主研發的輕量級bi產品,資料建模過程相當簡單。業務人員只需要將長傳後的資料表進行拖動關聯,就可以完成建模過程。

實時互動分析

由於傳統bi基本以提供報表服務為主,雖然功能比較全面,但受限於產品技術架構和複雜且固定的分析流程,一方面,傳統bi無法實現實時的資料採集、處理和分析,另一方面,業務人員也無法隨時調整資料包表,更多則是以固定時間為週期輸出監控類或固定格式報表。

datahunter的基於自主研發的dh data connector framework(資料聯結器框架),支援使用者實時對接企業內的各種業務系統資料,並通過記憶體分析引擎進行實時的處理和分析。

探索式分析

傳統bi產品基本是採用驗證式分析模式,其是一種自上而下的模式。即企業決策者設定好業務指標,提出分析需求,分析人員再根據相關需求進行報表定製。這種模式必須先有想法,之後再通過業務資料進行驗證。

所以驗證式分析對資料質量要求很高,如果資料本身出現問題,那麼即便通過科學的資料建模進行分析,結果也肯定是錯誤的。

相比於驗證式分析,探索式分析對資料質量要求相對較低,同時也不需要複雜的資料建模,這也是data analytics的核心理念。探索式分析的意義在於,它允許分析人員或決策者在不清楚資料規律、不知道如何進行資料建模的情況下,通過資料本身所呈現出的視覺化圖表進行檢視和分析。

目前,基於探索式分析的資料視覺化產品並不多見,國外產品包括tableau、qlik、power bi等,而國內最具代表性的則是datahunter自主研發的自助式bi產品。基於探索式分析,datahunter支援智慧推薦圖形、圖表協同過濾、全維度資料鑽取,可以幫助使用者快速定位並發現問題。

操作簡單

傳統bi的設計理念在於幫助企業構建大而全的報表平臺,功能雖多但非常複雜。一方面,傳統bi需要進行手動建模,操作複雜且學習難度極大;另一方面,在整個資料處理環節中,也需要大量的**指令,這是業務人員無法完成的。

相比於傳統bi,自助式bi產品更加輕量級,由於產品本身主要面向業務人員使用,所以自助式bi更加簡單易用,使用門檻也非常低,即便沒有任何操作經驗的小白使用者,也能輕鬆上手。

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