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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