七种商业智能工具

什么是商业智能工具？

首先要理解的是，作为一个领域，商业智能是相对较新的，围绕它的术语非常混乱（为了证明这一点，尝试直接解释'商业智能'和'之间的差异'商业分析'）。TechTarget提供了BI的简明定义：

商业智能（BI）是一种技术驱动的流程，用于分析数据和提供可操作的信息，以帮助企业高管，业务经理和其他最终用户做出更明智的业务决策。

因此，数据分析工具基本上是计算机程序，其促进分析数据的过程并向组织内的利益相关者呈现数据分析的结果，以促进数据驱动的决策，公司透明度或其他目标。

数据复杂性的含义

在我们处理手头的问题之前，必须另外做一个关于数据复杂性问题的介绍性说明，这通常是各种可用BI工具之间的分界线。虽然大多数这些软件在与简单数据集进行对比时会产生令人满意的结果，但复杂数据存在某些独特的挑战。

正如任何数据专家可能告诉你的那样，分析复杂数据的过程 - 在这种情况下意味着来自多个数据源的大型和多样化数据集 -

通常包含几个阶段，其中许多工作实际上进入了提取的初始阶段，在进行任何实际分析或可视化之前清理和建模数据。因此，有一些工具可以解决这个过程的一部分，通常使它们最适合于简单的数据，但是对于处理复杂数据会有问题;

而全栈和单栈™平台旨在为更困难的数据场景提供集成解决方案。

本节的底线是，在开始调查BI解决方案之前，必须了解数据的复杂性。对于具有简单数据的公司来说，创造奇迹的工具可能缺乏处理大数据或不同数据的组织所需的核心功能。

七种商业智能工具

绝大多数商业智能工具可分为以下七类之一：

（1）电子表格应用程序

所需技术技能：低

价格：极低

灵活性：中等

支持的数据类型：简单，小巧

Excel或类似的应用程序（如Google表格）是迄今为止最常见和最基本的BI工具，您很难找到不使用它们的组织。实际上，它们为表格计算提供了无与伦比的易用性，并且可以快速应用简单的数学公式。但是，对数据有更严重抱负的组织往往会快速超过这些类型的应用程序，因为它们往往受到数据大小限制的约束，无论是硬性最大值还是性能问题，并且在数据准备，报告和数据方面提供的能力有限。可视化。但实际上没有任何价格标签（在企业软件标准中），这些工具仍然可以在几乎所有类型的公司中找到，无论大小如何。

（2）传统企业BI

所需技术技能：高

价格：高

灵活性：低

支持的数据类型：全部

传统业务分析工具已存在数十年，通常为企业级仓库和分析提供高度可靠，全面的解决方案。分析功能通常作为更广泛的产品套件的一部分提供，需要各种模块才能执行本机数据导入，ETL和仪表板等任务。虽然这些工具在许多大型组织中仍然普遍存在，但它们非常缺乏灵活性，需要大型IT团队在日常运营和维护。虽然这些类型的平台能够处理您投入的任何数据，但对IT资源的依赖以及过时技术带来的限制通常会导致生成新报告所需的时间大幅减缓，

（3）现代数据发现

所需技术技能：中等

价格：中等

灵活性：高

支持的数据类型：简单

自2000年代中期以来，传统的传统BI模型正在被更专业的“数据发现”的现代BI工具所取代。这些敏捷的业务分析工具更易于使用并产生非常有吸引力的视觉效果，非常适合使用简单数据（即中等大小和结构良好）的组织，因为它们允许任何用户，无论技术技能如何，都可以查看和创建非常直观的仪表板显示，具有多种可视化效果。然而，应该注意的是，虽然这些工具通常非常容易且在前端使用简单，但后端是另一个故事

它们在数据准备，建模和ETL方面往往提供非常有限的功能;

或者他们会放弃前端界面的简单性，转而使用繁重的脚本和编码。此外，由于这些工具往往依赖于内存技术，它们相当资源密集，并不适合超过数亿行的数据。使用简单数据时，这两个问题都可以忽略不计;

但是，拥有复杂数据的公司通常会发现只有数据发现工具半个解决方案。

（4）云BI

所需技术技能：中等

价格：变化

灵活性：中等

支持的数据类型：产品之间的差异; 通常不适合大数据

基于云的商业智能工具可以在供应商的基础架构上托管您的数据，无需担心服务器维护，硬件升级或版本更新。对于已经主要使用基于云的数据源的组织而言，这是一个极具吸引力的解决方案。存在各种主要的云BI产品，每种产品在数据复杂性方面具有不同的能力;

但是，将数据基础设施留在供应商手中需要付出代价是非常重要的。您经常会发现添加新的源或数据模型远非简单，并且需要您使用BI提供商的专业服务团队，该团队熟悉存储数据的云基础架构。一些行业，如金融或医疗保健，还可能面临将敏感数据移至云端的监管问题。最后，在处理更大的数据集时，云存储成本可能会轻易飙升。

阅读有关云中商业智能的更多信息。

（5）开源商业智能软件

所需技术技能：高价

价格：变化

灵活性：中等

支持的数据类型：变化

开源并不是真正的产品分类

显然，可以有许多类型的开源产品，它们适合上述商业智能应用类别之一。但是，由于许多规模较小，技术性较强的组织倾向于寻找开源解决方案，因此我们将其列入此列表。这些类型的工具通常可以免费提供基本功能（对于具有现有编程知识的公司）。然而，重要的是要注意，对于更高级的用例，这些解决方案通常不具有成本效益

因为为了适应这些用例而需要投入的内部或外部开发工作量通常会超过购买非开源解决方案。

（6）数据准备工具

所需技术技能：中等

价格：高

灵活性：中等

支持的数据类型：全部

另一种类型的工具，与上述工具非常不同，但近年来越来越受欢迎，是专有的数据准备工具。这些在前端方面几乎没有提供任何功能，而是专注于数据清理，集成和建模，通常提供与数据发现平台的本机连接。虽然这两者的结合通常可以为使用复杂数据的组织提供合理的结果，但数据准备工具往往成本高昂，需要购买前端应用程序

以及维护和管理您的'装配线数据产品 - 很容易导致极其昂贵的部署。

（7）亿信BI为复杂数据构建的商业智能软件

所需技术技能：低

价格：低

灵活性：高

支持的数据类型：简单，复杂，大

亿信BI的商业智能工具专注于简化复杂数据的商业智能。这意味着为用户提供现代数据发现平台的灵活性，同时避免这些平台在数据复杂性方面通常面临的限制。这是由于亿信BI独特的In-Chip™数据引擎可以处理更多数据，同时使用更少的计算资源，从而减少了处理复杂数据时数据准备过程中通常需要的许多步骤（如其他系统需要聚合或展平部分数据，以便将其削减为可管理的块。这进一步适用于Single-Stack™架构，因为亿信BI是一种集成产品，可为用户提供轻松准备，分析和可视化数据所需的一切

甚至 尤其是在处理大量不同的数据集时。亿信BI可以部署在本地或在云端。