随着企业信息化的不断发展，大数据时代、移动互联时代、物联网时代已经到来。在新的市场竞争形势下，如何更快、更有效、更经济地的开展业务分析并做出相应对策，逐渐成为各个企业的巨大挑战。现在，数据可视化在数据分析及商业智能领域日益成为非常流行的概念，敏捷BI是商业智能的方向口号扑面而来。下面我们就来探究一下传统BI与敏捷BI的数据分析模式。
传统BI
在对大数据进行分析的过程中，传统BI的做法是，IT人员事先根据分析需求来进行建模（以及做二次表或打Cube），提前汇总好数据，业务人员在前端查看分析结果报表。
这种做法很成熟，持续了很多年，但是也存在着一些问题。
1.业务人员查看的报表相对静态，分析的维度和度量的计算方式已在建模时预先设定好，不能更改，比如定好了是求和或求平均数，想改成求方差必须回去修改模型。
2.分析需求变更时，业务人员不能直接调整报表，需要IT人员重新建模或修改已有分析模型，耗时较长，响应速度较久。
造成这些的问题的本质原因是，过去的技术架构针对海量数据的计算能力不足，需通过建模、二次表、Cube提前进行数据运算汇总。
敏捷BI
基于大数据的处理技术，其对数据可实现秒级响应。敏捷BI的数据展现是起点，而不是终点。看到了数据，能交互式分析，能深入向下挖掘，能发现问题找到答案。
敏捷BI的分析报告能让非IT部门的同事直接在分析平台上做出来。不能把所有的分析报告需求都提交到IT部门，这样会严重增加IT部门的工作负担。敏捷BI的实施和操作相比传统BI都要来得更为简单，可以说是以业务人员为使用对象的BI。
分析报告需求经常需要数据层的改动，需要IT部门去改进数据层和业务层，传统
BI平台需要一两个月去梳理模型。敏捷BI无需事先建模，可在分析过程中灵活调整分析维度和报表展现，需求变更可以在一天之内响应，提升企业的洞察力决策力。
与传统BI的重量建模、统一视图不同，敏捷BI采取轻量建模、N个视图的方法，数据连进来直接可以进行分析，并且业务人员可以实时调整分析的维度和度量的计算方式，极大增加灵活性，真正做到和数据对话。
敏捷BI可以通过更低的成本、更短的上线周期，快速让企业洞察到数据的含义和价值。
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