早在大數據之前，商業(yè)智能(BI)概念就已經得到了廣泛的普及，經過多年發(fā)展，商業(yè)智能產品早已從傳統(tǒng)BI發(fā)展到自助式BI，到底兩者之間有何不同?本文，我們主要基于國內自助式BI產品的代表DataHunter，來探究一下其與傳統(tǒng)BI在系統(tǒng)架構、大數據支持以及數據關聯(lián)三方面的區(qū)別。
從產品理念上講，傳統(tǒng)BI側重于輸出數據報表，由業(yè)務人員提出分析需求，IT人員進行報表制作，通過生成大量的靜態(tài)報表以供企業(yè)相關人員查看;而以DataHunter為代表的自助式BI更加側重于數據分析，由于是自助式產品，所以無需IT部門的介入，業(yè)務人員可以自行進行完成整個數據分析流程。
產品架構
傳統(tǒng)BI基本采用瀑布式開發(fā)模式，企業(yè)在部署前期，需要進行整體的架構設計，各個功能模塊也都需要進行技術開發(fā)，所以傳統(tǒng)BI的部署周期較長，交付時間基本在半年到一年左右。如企業(yè)需求發(fā)生變化，相關模塊的調整周期也基本按月計算。
由于傳統(tǒng)BI產品功能模塊較多，操作復雜，特別是需要對數據進行ETL處理和數據建模，所以，通常傳統(tǒng)BI是以IT部門為主導，整個分析流程也都需要IT人員參與并執(zhí)行。
相比而言，DataHunter自助式BI產品采用B/S架構開發(fā)，系統(tǒng)靈活易用，即用戶打開瀏覽器就可以進行數據處理、數據分析查看以及系統(tǒng)管理等?；跀祿寗拥睦砟?，DataHunter自助式BI產品無需預生成Cube，所以Data Analytics是以業(yè)務部門為主導，徹底將數據分析能力交還給業(yè)務人員。
簡單、靈活、易用的產品特點，也使得DataHunter自助式BI產品在部署周期方面大大縮短。通常，其交付周期基本按照周、月計算，即便企業(yè)需求發(fā)生變化，相關模塊的調整時間也基本按照天、周計算。
目前，DataHunter支持Chrome、Firefox、IE edge等多種常用瀏覽器。同時支持市面上幾乎所有的主流操作系統(tǒng)，包括PC端和移動端，如Windows、MAC OS、Linux、Android、iOS等。此外，針對Linux的眾多發(fā)行版，Data Analytics也都有很好的支持，如CentOS、 Ubuntu等。
大數據支持
傳統(tǒng)BI采用的技術架構決定了其針對海量數據的計算能力相對不足。在傳統(tǒng)的數據分析系統(tǒng)中，如需要處理大量的業(yè)務數據，通常會增加硬件計算能力，如大規(guī)模并行處理系統(tǒng)來實現(xiàn)，而昂貴的硬件無疑會帶來更高的成本。
在數據源方面，盡管傳統(tǒng)BI支持目前絕大部分的數據庫軟件，但在云時代下，傳統(tǒng)BI并不支持云數據庫、第三方應用數據源以及其他公共數據源，而對于像Hadoop等大數據平臺的支持和接入，傳統(tǒng)BI也基本很難滿足。
DataHunter自助式BI產品是大數據時代的產物，天生就對海量數據處理有著很好的支持。DataHunter自助式BI產品基于內存分析引擎，對PB級的數據處理可以達到秒級響應，同時，內存分析技術也代表著未來BI產品的發(fā)展方向。在數據支持方面，其不僅支持目前市面上所有主流的數據庫、數據文件，同時還接入第三方互聯(lián)網數據、公共數據服務平臺等。
數據關聯(lián)
由于傳統(tǒng)BI是采用驗證式分析模式，所以在處理數據方面，需要保證很高的數據質量。這意味著，傳統(tǒng)BI需要進行嚴格的ETL過程，確保數據絕對的干凈并符合業(yè)務需求，同時，在數據抽取后，傳統(tǒng)BI產品也無法對數據進行進一步的修改和編輯。
此外，由于傳統(tǒng)BI的數據分析是建立在關系數據模型之上，所以在進行分析之前，IT人員需根據業(yè)務需求來進行復雜的建模，如遇到分析需求變化時，IT人員需重新建模或修改已有的分析模型，整體流程耗時較長，響應速度較慢，這種機制同時也導致了傳統(tǒng)BI無法做到實時的數據分析。
不同于傳統(tǒng)BI，在DataHunter自助式BI產品中，整個ETL過程都是在系統(tǒng)中自動進行，同時支持對上傳后的數據表進行一系列的操作和編輯，包括自由更改表格文件名稱、表格分組、字段類型等。
而且，DataHunter自助式BI產品具有智能化的數據關聯(lián)功能，對上傳后的數據處理尤為簡單。用戶只需要拖動工作表，即可自由關聯(lián)相關數據表，支持包括全部聯(lián)接、左側聯(lián)接、右側聯(lián)接以及內部聯(lián)接四種方式?；趯崟r內存分析引擎，DataHunter支持用戶在內存中對龐雜的業(yè)務數據進行實時的處理和分析。
結語：可以說，以DataHunter為代表的自助式BI產品，真正順應了大數據時代的企業(yè)數據分析需求，基于以業(yè)務部門為主導的理念，簡化IT支持，將分析能力真正交還給業(yè)務人員，加速企業(yè)完成數據驅動變革。
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