敏捷BI比传统BI的比较
怎样评价大数据分析工具FineBI
怎样评价大数据分析工具FineBIFineBI是帆软软件有限公司推出的一款商业智能（Business Intelligence）产品，FineBI 的本质是通过分析企业已有的信息化数据，帮助企业发现并解决存在的问题，预测模拟企业将来的发展，协助企业及时调整策略做出更好的决策，增强企业的可持续竞争性。
下面就为大家介绍下FineBI的一些特点及优势。
1. 特点及优势1.1 特点1）敏捷型BI是近年来新的发展趋势，FineBI属于敏捷型BI，区别的本质是手动建模和自动建模，这是与过去的重型BI有明显区别的。
2）手动建模建出的模型是死的（使用聚合存储），建模之前必须把全部需求调查清楚；一旦需求有变，需要打回信息部重新沟通、建模、做模板。
一前一后都有较高的沟通成本，实际上信息部还是没有真正从过去报表的工作模式中解放出来。
FineBI的自动建模以表间关联为依据，多维数据库中存储明细数据，以深度优化的索引等技术保证即席运算性能；得到的模型灵活多变，需求变化的响应可以在OLAP层面，而非建模层面实现，免去了大量沟通和建模工作，也就是真正解放信息部，盘活业务部，让业务部门做分析。
3）由以上问题进一步导致重型BI项目周期长（半年或年为单位），项目风险高（实施成功后因为难用用不起来、项目实施中间夜长梦多出意外、核心人员离职造成损失等），对比FineBI以周或月为单位，操作界面友好，项目风险很小。
1.2 FineBI的实施周期由于FineBI特有的数据准备模块，除去原始需求沟通时间，技术人员在实施时无需花费过多的时间来进行数据处理，而FineBI特有的分析模式和指标因素在基于固定数据的基础上能够极大的减少需求多变导致的数据准备和沟通交流时间，真正做到了实施周期短，后期也无需投入过多的人力和时间来维护系统，解决需求上的变动。
1.3 FineCube的解决性能问题的原理FineBI采用Cube预处理以及并行计算的先进数据处理模式，使用NIO内存映射文件存储模式，同时采用高效的智能位图索引，以及智能避免重复计算的缓存机制，使得在前端页面展示数据时，运行速度高效快速。
2020年度10大BI工具排行榜
2019年度10大BI工具排行榜数据作为企业的重要资产，其价值越来越受到企业的认可，各行各业纷纷踏上了数字化转型之路。
作为数字化转型的开端，数据分析和BI成为了企业CIO优先投资的领域。
面对国内外众多数据分析和BI工具，企业该怎样选出适合自己的产品呢？经过对国内外数十种数据分析和BI工具的研究，从工具的功能、性能、易用性、安全性、实施周期、价钱等多个方面进行了对比分析，得出了2019年度10大BI工具排名，希望能够为广大企业在数据分析和BI工具选型时提供参考。
1、Tableau在自助式BI领域，Tableau有着不错的知名度。
因为在国外取得了很好的成绩，在Gartner 数据分析与BI相关报告中（主要是基于全球市场），Tableau一直位置靠前。
在功能、易用性、美观度方面，这个产品都有很好的表现，只需真正意义上的拖拽就可快速完成报表的设计，整体UI风格也不错，达到了美观舒服的效果。
从性能方面看，这款产品更加适合个人用户、小型工作室或者部门级使用，因为在大数据处理能力方面有进步空间，可处理百万级数据量，再多的话，性能会受到影响，需要对接其他公司的数据仓库产品。
另外，主要通过代理进行销售，所以在个性化定制方面有待提升。
2、永洪BI永洪BI是这几年在敏捷BI领域异军突起的一款产品，连续多年获得了敏捷BI领域市场第一名。
在产品功能上整体和Tableau非常接近，在有些地方实现了超越。
灵活易用，完全实现了拖拽式。
对中国式复杂报表的支持，使很多国内的客户更愿意接受。
永洪BI伴随着大数据的诞生而诞生，拥有自主研发的基于内存的高性能计算引擎，高性能是它的绝对优势，获得了很多集团化部署。
永洪BI具有专业的实施团队，在行业定制、个性化开发方面具有丰富经验，项目成功率非常高。
加之相对国外产品来讲，价格适中，因此获得了众多应用。
2019年度，永洪推出了Desktop，可以实现离线和在线两种应用，这对永洪在这一领域的受众和知名度都会提升。
主流BI竞品分析报告
主流BI竞品分析报告第二周任务闫成3.6-3.10目录1.BI现状与发展趋势 01.1概要 01.1.1概念 01.1.2主要软件 01.1.3 BI内各个部分主流软件 (1)1.2BI当前现状 (2)1.2.1发展现状 (2)1.2.2 传统BI与敏捷BI： (2)1.3BI未来发展趋势 (3)2.竞品确定 (3)2.1确定依据 (3)3.竞品分析 (4)3.1 Tableau (4)3.1.1产品介绍： (4)3.1.2产品特点： (5)3.1.3 产品优势： (5)3.1.4产品劣势： (5)3.1.5用户体验： (6)3.1.6竞争策略 (6)3.2 PowerBI (7)3.2.1 Power BI产品介绍 (7)3.2.2特色功能： (7)3.2.3 用户价值 (9)3.2.4 用户案例： (9)3.2.5 实力总结 (11)3.3 BDP (11)3.3.1 产品介绍 (11)3.3.2 特色功能 (13)3.3.3 产品优势 (13)3.3.4 产品劣势 (14)3.3.5 竞争策略： (14)3.3.6 用户案例 (15)3.4 Fine BI (16)3.4.1产品简介 (16)3.4.2 产品实力 (16)3.4.3 特色功能 (16)3.4.4 用户体验点及实例 (17)3.4.5产品劣势与竞争策略 (18)3.5IBM (18)3.5.1产品简介 (18)3.5.2产品实力 (19)3.5.3特色功能 (19)3.5.4客户体验点及实例 (20)3.5.5竞争策略 (21)3.6Qlik (21)3.6.1产品简介 (21)3.6.2产品实力 (21)3.6.3特色功能及产品亮点 (22)3.6.4客户体验点及实例 (22)3.6.5竞争策略 (23)4.总结 05.索引 01.BI现状与发展趋势1.1概要1.1.1概念BI是融合了数据仓库、数据挖掘、联机分析处理等技术系统。
敏捷开发vs瀑布式开发：哪一种更适合你的项目
敏捷开发vs瀑布式开发：哪一种更适合你的项目在软件开发行业中，敏捷开发和瀑布式开发是两种常见的开发方法。
尽管它们体系结构不同，但它们都具有一些优点和缺点。
因此，在选择何种方法时，需要先进行综合评估以确定哪种方法更适合你的项目。
敏捷开发敏捷开发是一个灵活的开发方法，专注于小规模的快速迭代和强调团队合作。
它历经多种变迁并在许多组织中使用，以提高效率、快速反应市场变化和减少开发成本。
敏捷开发的核心价值观是个体和交互、工作软件、客户合作和对变化的响应。
敏捷开发模型具有以下优点：1.敏捷方法更加注重反馈周期，使团队可以透明地跟踪每个迭代的进展并及时进行微调。
能够在开发过程中快速进行测试和迭代，并提高了对客户需求的理解。
2.敏捷开发方法注重团队合作和协作交流，能够有效提高团队间沟通的效率，并在保证项目质量的同时更迅速开发软件产品，从而更好地满足市场需求。
3.敏捷开发能够帮助消除项目中存在的障碍，并更好地满足客户的需求。
同时，也能够帮助团队成员更灵活地应对突发情况。
然而，敏捷开发也存在一些缺点：1.敏捷开发的迭代周期通常比较短，因此团队需要不断地与客户或客户的代表进行沟通与协调，需要花费一定的时间成本和人力成本。
2.在敏捷开发中，软件设计往往是在开发的过程中完成的，这样可能会导致产品质量和设计被牺牲或弱化。
3.由于敏捷开发的速度比较快，如果团队没有良好的组织和规划，有时可能会导致项目进度延误或者成本超支。
瀑布式开发瀑布式开发模型也称为经典开发模型，是一种线性、逐步的开发方法。
在这种模型中，每个阶段都是单独完成的，并且必须满足一组严格的阶段门限。
当前一项任务完成后才能开始下一项任务，缺点是不能快速适应变化。
瀑布式开发的优点包括：1.瀑布式开发模式清晰明了，各工作阶段分工明确，团队成员知道自己的职责。
2.由于每个阶段都被严格确立，因此开发团队可以按照计划进行，不会被临时性的变化干扰。
瀑布式开发方法的缺点包括：1.瀑布式开发模型是一种必须严格遵循时间表的线性模型，并且在每个时间表中有违反将会导致很大的延误。
国内外主流 BI 厂商对比
国内外主流 BI 厂商对比BI (Business Intelligence , 即商业智能或者商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合, 快速准确的提供报表并提出决策依据, 帮助企业做出明智的业务经营决策。
一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。
(一国外传统 BI●IBM主要产品 DB2、 Cognos 、 SPSS优势覆盖 BI 和数据挖掘领域, 拥有强大的数据库平台。
产品 Cognos 8商业智能是第一个在单一的、已证的体系结构上提供所有 BI 功能的 BI 产品, 支持主流的 UNIX 和 Windows ,在各个平台上的功能没有任何区别。
●Oracle主要产品 BIEE 、 Hyperion优势覆盖 BI ,数据挖掘领域有待加强,同 Oracle 其他产品绑定。
在处理海量数据时稳定性好,性能好。
●Microsoft主要产品 SQL Server优势覆盖 BI ,适合中小型企业,性价比高。
产品 SQL Server 能提供超大型系统所需的数据库服务,具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点。
●MicroStrategy主要产品 MicroStrategy优势覆盖 BI ,移动平台很好。
具有一套全面的商业智能,可为数据仓储、数据分析和生成报表提供了一套可伸缩的数据平台,并让最终用户通过强大、直观的工具来访问和分析商业信息。
●SAP主要产品 Business Objects、 Crystal Reports优势主要是 OLAP 和报表领域,功能模块多。
产品 Business Objects是商务智能行业的领导者,在业内创建了最强大、最全面的合作伙伴社区,拥有多家合作伙伴。
小结 :①上述五家企业中, IBM 、 Oracle 、 MicroStrategy 、 SAP 四家公司都具有部署周期长和价格偏高的劣势。
这其实是传统 BI 的先天不足。
商业智能解决方案(二)敏捷BI解决方案
商业智能解决方案(二)敏捷BI解决方案商业智能解决方案(二)敏捷BI解决方案引言概述商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过数据分析、数据挖掘等技术手段，帮助企业管理者做出更加明智的决策。
敏捷BI解决方案则是一种快速、灵活、有效的商业智能解决方案，能够帮助企业更好地应对市场变化和竞争挑战。
本文将详细介绍敏捷BI解决方案的五个部分。
一、灵活的数据整合1.1 数据源多样性：敏捷BI解决方案能够轻松整合各种数据源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，从而为企业提供更全面的数据分析基础。
1.2 实时数据处理：敏捷BI解决方案支持实时数据处理，能够及时捕获和分析最新的数据，帮助企业管理者做出及时的决策。
1.3 自动化数据清洗：敏捷BI解决方案可以自动清洗和转换数据，提高数据质量，减少人工干预，提高工作效率。
二、灵活的数据可视化2.1 多样化的报表展示：敏捷BI解决方案支持多种报表展示方式，包括表格、图表、地图等，帮助用户更直观地理解数据。
2.2 交互式数据分析：敏捷BI解决方案提供交互式数据分析功能，用户可以根据需要自由选择数据维度和指标，进行深入分析。
2.3 自定义报表设计：敏捷BI解决方案支持用户自定义报表设计，用户可以根据自己的需求和喜好设计个性化的报表，提高工作效率。
三、灵活的数据挖掘3.1 预测分析功能：敏捷BI解决方案可以进行预测分析，帮助企业管理者预测未来的趋势和变化，制定更加科学的发展战略。
3.2 关联分析功能：敏捷BI解决方案支持关联分析功能，可以帮助用户发现数据之间的潜在关系，为企业决策提供更多参考。
3.3 聚类分析功能：敏捷BI解决方案还支持聚类分析功能，可以将数据自动分组，帮助用户更好地理解数据。
四、灵活的数据应用4.1 实时监控功能：敏捷BI解决方案可以实时监控数据变化，及时发现异常情况，帮助企业管理者做出及时的调整。
4.2 决策支持功能：敏捷BI解决方案提供决策支持功能，可以根据数据分析结果给出智能建议，帮助企业管理者做出更明智的决策。
怎样评价BI 系统FineBI
怎样评价BI 系统FineBIFineBI是帆软软件有限公司推出的一款商业智能（Business Intelligence）产品，FineBI 的本质是通过分析企业已有的信息化数据，帮助企业发现并解决存在的问题，预测模拟企业将来的发展，协助企业及时调整策略做出更好的决策，增强企业的可持续竞争性。
下面就为大家介绍下FineBI的一些特点及优势。
1. 特点及优势1.1 特点1）敏捷型BI是近年来新的发展趋势，FineBI属于敏捷型BI，区别的本质是手动建模和自动建模，这是与过去的重型BI有明显区别的。
2）手动建模建出的模型是死的（使用聚合存储），建模之前必须把全部需求调查清楚；一旦需求有变，需要打回信息部重新沟通、建模、做模板。
一前一后都有较高的沟通成本，实际上信息部还是没有真正从过去报表的工作模式中解放出来。
FineBI的自动建模以表间关联为依据，多维数据库中存储明细数据，以深度优化的索引等技术保证即席运算性能；得到的模型灵活多变，需求变化的响应可以在OLAP层面，而非建模层面实现，免去了大量沟通和建模工作，也就是真正解放信息部，盘活业务部，让业务部门做分析。
3）由以上问题进一步导致重型BI项目周期长（半年或年为单位），项目风险高（实施成功后因为难用用不起来、项目实施中间夜长梦多出意外、核心人员离职造成损失等），对比FineBI以周或月为单位，操作界面友好，项目风险很小。
1.2 FineBI的实施周期由于FineBI特有的数据准备模块，除去原始需求沟通时间，技术人员在实施时无需花费过多的时间来进行数据处理，而FineBI特有的分析模式和指标因素在基于固定数据的基础上能够极大的减少需求多变导致的数据准备和沟通交流时间，真正做到了实施周期短，后期也无需投入过多的人力和时间来维护系统，解决需求上的变动。
1.3 FineCube的解决性能问题的原理FineBI采用Cube预处理以及并行计算的先进数据处理模式，使用NIO内存映射文件存储模式，同时采用高效的智能位图索引，以及智能避免重复计算的缓存机制，使得在前端页面展示数据时，运行速度高效快速。
最新主流BI工具排行
最新主流BI工具排行清华、北大、浙大到底哪个是中国第一高校？黄渤、徐峥、潘粤明到底谁是叔圈第一男神？面对不同版本的说辞，吃瓜群众只能笑看各路神仙争论。
不怕，今天这篇“最新主流BI工具排行”，不敢说最全，但一定为你提供多角度的答案，让你在众说纷纭中找到你心目中最好的那一个。
传统商业智能工具：一、SAP BO：SAP公司收购的一款BI工具，产品运作模式是结合SAP的ERP系统，所以整合其他数据库或系统并不占优势，属于重型BI，使用要求较高，升级困难。
价格方面也比较夸张，sap嘛，你懂得。
二、IBM Cognos传统BI工具中最被广泛使用的，已被IBM收购。
拥有强大的数据库平台、在数据管理、数据整合以及中间件领域专业功底深厚。
偏操作型，手工建模，一旦需求变化需要重新建模，学习要求较高，整体来说跟目前主流的敏捷式BI产品差距还是比较大的。
三、Oracle BIEE：BIEE是中规中矩的传统商业智能产品，没有鲜明特色，也没有突出的缺陷，整个商业智能解决方案和Oracle产品线紧密的绑定在一起，不够开放。
BIEE是由一系列收购而来的独立产品组成的，不同的BI功能需要不同的工具，通常都有着不同的操作界面和相对对立的后端平台，用户经常需要在不同的工具间切换。
不同工具间的操作风格也略有差异，用户需要花时间来学习和适应。
另外，对于维度上的汇总分析的操作，BIEE 需要发送到数据库服务器端去执行，而当数据量比较大时，一般的关系型数据库对这种汇总请求的处理的效率是比较低的。
所以执行维度汇总分析的操作时，BIEE 会对数据库产生较大的压力。
新型自助式商业智能工具在最近几年的Gartner商业智能和分析平台报告中，以Tableau、FineBI为代表的新型自助式商业智能工具倍受推崇，主要是这类工具解决了传统BI解决不了的问题：项目实施周期长，灵活性不足，当需求变更时，就必须改底层，需要IT人员重新建模活修改已有的分析模型。
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敏捷BI比传统BI的比较
关于大数据的资讯铺天盖地而来，让人眼花缭乱。
虽然资讯很精彩，我们也看到了大数据背后的价值，很多企业选择了商业智能BI产品。
商业智能在使用上可分为敏捷BI与传统BI，从名字来看敏捷BI要比传统BI显得利索强大，事实是否如此呢？
我们来探究一下传统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
随着技术的发展和演进，BI领域已经迎来了新一代敏捷BI的革新。
以BI工具FineBI 为例：
基于大数据的处理技术，其对TB-PB级的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。
想必大家会有一个疑问，既然有这么便捷的方式，为何传统BI不采用这种架构呢？正如上文所说，传统的技术架构没有引入现在的大数据技术，面对海量数据无法在用户点击的几秒内就展现结果，因此必须通过建模提前把数据汇总好，才能保证分析报表展现时的速度。
实现敏捷BI的大前提是采用新架构处理数据的性能有了几十倍提升，涉及的技术包括分布式计算、内存计算、列存储、库内计算等。
因此，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。
所以，敏捷BI相比于传统BI功能强大在某些方面确实属实。