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下一代BI,敏捷BI產品介紹

沒有數據化運營的企業,是這樣的


Gartner2015 BI(商業智能)魔力象限報告:敏捷BI、探索式BI已成大勢所趨
數據分析技術,正在經歷一場變革
BI市場正進行著基礎性的變革
過去,大多由IT部門主導BI項目的投資,這些項目高度可控、中心化、IT-led。IT部門負責編制出Production Reports,再推送給消費者和分析人員。
現在,大量的商業用戶迫切要求進行探索式分析,希望通過深度分析獲取數據洞察力,而他們只有非常有限的IT或數據科學技能。
在2014年,IT-centric BI平臺正越來越多地被Business-user-driven和交互式分析項目替換。
在國內,越來越多的企業希望借力業務主導型、高性能、并同時具備大數據分析能力的敏捷BI平臺。

而這場變革從五年前就已經開始

來自知名咨詢機構Forester的數據:
迄今為止,打造了傳統的企業數據倉庫的機構,有83%的用戶沒有用數據倉庫做數據分析,而是繼續使用Excel等其他工具做數據分析。

到今天,敏捷BI平臺已經是主流選擇

來自知名咨詢機構TDWI的數據:
利用探索式BI工具,超過一半的用戶能從大數據中找到他們想要的答案;如果不是探索式BI工具,那么只有20%的用戶才能做到這一點。
敏捷BI最佳實踐:系統架構

1. 數據源:各種數據源,包括數據庫、Hadoop、日志、機器數據等。
2. 邏輯數據集市:面向主題的邏輯數據集市。由于定義的是邏輯數據集市而不是物理數據集
                           市,并無數據遷移發生。
3. MPP數據集市:面向主題的物理數據集市。通過增量加載或全量加載數據,數據已經存儲
                            在MPP數據集市里,用于高性能計算和海量數據處理,達到秒級響應。
4. 自服務分析前端:探索式的自服務分析前端。通過極高的數據分析的自由度和靈活性,完
                               全釋放數據的價值。

新的數據分析方法是怎樣的?
傳統BI:埋沒數據價值                       敏捷BI:釋放數據價值


新的數據分析方法,對平臺有什么要求?
敏捷:數據分析需求經常變化,分析報表需要即時調整,以保持業務分析的思維連續性
高性能:百萬到百億數據,分析請求需要達到秒級響應,以支持靈活的業務組合分析和任意的時間窗口分析
自服務:從上到下的業務人員,有需求時不會一味提請IT部門代勞,而是直接動手進行數據分析

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