-
-
wuyingchun 数据达人Lv4
发表于2019-3-6 14:10
楼主
大数据行业最热门的话题的就是敏捷BI逐渐成熟以后是否会代替传统的BI？回答肯定是必然的，根据统计显示，当前拥有传统BI的企业或机构，仍然有大量的数据分析需求得不到满足，甚至有些时候人们还会用Excel去分析数据。但是，敏捷BI的快速成长弥补了传统BI的短板。
Forester曾有一份调查报告显示，在拥有传统BI的企业或机构中，大约83%的数据分析需求未能得到满足。甚至，大多数时候，用户还是会用Excel等工具去分析数据。这是一个可怕的现象，它说明了企业或机构投资建设的BI系统只满足了少量需求。
弥补传统BI的短板
传统BI系统的经典架构是这样的，底层是数据源，中层是ETL(抽取、转换、装载)，上层的数据仓库形成DWD。为了进行数据分析，用户一般会把数据预先汇总，形成DWA(汇总数据层)，或者抽取到数据集市，或者抽取到Cube Server打Cube，然后再通过前端展现工具让用户进行数据分析。
那么，传统BI架构在处理企业数据时存在哪些短板呢?首先，整个系统由诸多个单独产品组成，总体拥有成本比较昂贵。其次，建好一套BI系统通常需要几个月甚至跨年，上线周期太长。第三，完成系统计划之后，实施人员开始从前往后的瀑布式实施，但是，每一步都涉到比较“重”的数据形态转变。这种情况有点类似于我国多年前提出的“计划经济”，不够灵活。
而对于传统BI面临的这些短板，敏捷BI都能够有针对性地提出解决方案。敏捷BI直接把数据装载到内存数据集市中，内存数据集市存储的是细节数据而不是汇总数据，所以不存在DWA或Cube，然后用户就能直接在前端BI平台上开始数据分析了。另外，基于细节数据，用户就能做探索式分析了。TDWI一旦有数据，用户就可以在数据中做探索式分析，而不是仅仅地利用现有的分析模型，将用户找到答案的成功率从原本的23%提升近50%。
对比传统BI，敏捷BI的特点在于：整个敏捷BI系统，只需要一个产品，成本一般会低很多;由于数据集市中存储的是细节数据，建模工作比较轻量级，BI系统的上线周期大大缩短;实施过程是自下而上，由业务来驱动。
敏捷BI快速步入成熟期
2006年，Gartner公布的BI魔力象限中，标榜为领导者区域的第一象限还看不到一家敏捷BI厂商，全部是大家熟知的传统BI厂商，例如Cognos、Business Objects等。直到2012年，Gartner公布的BI魔力象限第一象限中才见到第一家敏捷BI厂商QlikTech。但是，到了2014年，Gartener的BI魔力象限的第一象限中就已经出现三家敏捷BI厂商了，在数量上占据了近半数的规模。
在传统BI增长势头依旧非常强劲的今天，敏捷BI的发展速度令业界感到惊讶。这种趋势也说明了，不管从厂商还是从用户的角度来看，敏捷BI都已经步入了成熟期，成为一种主流的BI系统建设方法。
第二，传统BI一般会分层次处理数据，例如预先把处理好的数据汇总存储到DWA中，或在Cube Server中打Cube。而敏捷BI一直都是基于细节数据，所以最终用户能用的数据依旧是细节数据。从数据分析的角度来说，汇总数据基本已经固化了分析组合和分析指标，而敏捷BI的细节数据将给业务带来更大的灵活性。从理论上来说，分析组合可以随意，分析指标可以随意，最终用户的决定空间较大，可以做探索式分析。
知名杂志DM Review(数据管理评论)在美国曾做的一份调查报告显示，敏捷BI在部署周期、项目成本、成功率、用户覆盖等方面完胜传统BI。
那么，用户应该如何看待传统BI和敏捷BI的关系呢?笔者的建议是“守正出奇”。用户应该融合传统BI和敏捷BI的各自优势为我所用。
一方面，传统BI发展多年，其经验成熟、产品稳定，不能否定更不能抛弃，可将其用于企业决策、洞察、监控整体业务状况，尤其是那些较少变化的宏观指标。
另一方面，敏捷BI可以提升企业洞察力和决策力，让更多的人拥抱BI。企业需要更快地实现BI，快速而准确地开展商业工作。
