本著務實的態度，利用較低的成本，通過對大數據進行高速捕獲和實時的分析，以獲取核心業務和戰略決策所需的關鍵信息，從而提升企業經營管理和戰略決策水平，最終創造巨大的商業價值，也許是對大數據價值的最好詮釋。
在對大數據進行分析的過程中，傳統數據挖掘/BI（Business Intelligence）的做法是，IT人員事先根據分析需求來進行建模(以及做二次表或打Cube)，提前匯總好數據，業務人員在前端查看分析結果報表。
這種做法很成熟，持續了很多年，但是也存在著一些問題：
1.業務人員查看的報表相對靜態，分析的維度和度量的計算方式已在建模時預先設定好，不能更改，比如定好了是求和或求平均數，想改成求方差必須回去修改模型；
2.分析需求變更時，業務人員不能直接調整報表，需要IT人員重新建模或修改已有分析模型，耗時較長，響應速度較久。
造成這些的問題的本質原因是，過去的技術架構針對海量數據的計算能力不足，需通過建模、二次表、Cube提前進行數據運算匯總。
一、解決方案--敏捷BI
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。采用敏捷BI的數據分析優點包括：
分析報告不能只能看而不能動。數據展現是起點，而不是終點。看到了數據，要能交互式分析，要能深入向下挖掘，要能發現問題，要能找到答案，還要能采取行動。和數據交互的過程要足夠快，如果用戶每次點擊需要等三五分鐘才出結果，就無法進行交互分析。敏捷BI基于大數據的處理技術，對TB-PB級的數據可實現秒級響應；
分析報告應能讓非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實施和操作簡單，業務人員可直接使用；
分析報告需求經常需要數據層的改動，需要IT部門去改進數據層和業務層，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。
二、敏捷BI的原理
與傳統BI的重量建模、統一視圖不同，敏捷BI采取輕量建模、N個視圖的方法，不建二次表和Cube,數據連進來直接可以進行分析，并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，真正做到和數據對話。
圖1.BI建模方式的轉變
想必大家會有一個疑問，既然有這么便捷的方式，為何傳統BI不采用這種架構呢？正如上文所說，傳統的技術架構沒有引入現在的大數據技術，面對海量數據無法在用戶點擊的幾秒內就展現結果，因此必須通過建模提前把數據匯總好，才能保證分析報表展現時的速度。實現敏捷BI的大前提是采用新架構處理數據的性能有了幾十倍提升，涉及的技術包括分布式計算、內存計算、列存儲、庫內計算等。
圖2 .商業智能數據計算的演變史
因此，敏捷BI可以通過更低的成本、更短的上線周期，快速讓企業洞察到數據的含義和價值。
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本文標題：大數據的下一革命——敏捷BI
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