未来商业智能和传统商业智能有什么区别?

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BIWORK - 热衷于微软BI技术,技术架构和解决方案! 2015-09-01 回答

这个话题太广泛了,我大致说一下我的看法:
从系统框架上来看:
1. 传统商业智能走的是非常规范的从数据源抽取数据,中间经过数据清洗将数据统一的纳入到一个中心数据仓库中,其中对维度和事实的设计会非常谨慎,维度和事实的划分也非常清晰。基于数据仓库,可能会继续构建多维在线分析系统,CUBE,最后是报表展示。
2. 未来商业智能也会走数据抽取,数据清理这个过程,但是到了数据仓库这个环节就不一定需要非常严格的去划分维度和事实,基于简单的数据库三范式将数据表重构。因为在前端基本上通过类似于永洪BI,QlikView 这样的内存式BI前端展现工具就可以完成数据呈现和分析。因为在内存式BI产品中,对于维度和事实的划分没有那么的严格,基本上任何字段都可以作为维度属性来关联事实数据分析数据。
对于数据源若是比较简单的话,基本上也可以不需要数据仓库这一层。如果是企业级的数据,可以保留数据仓库这一层。

从前端报表工具来看:
1. 传统商业智能BI的前端多以展现为主,交互能力不足,分析能力不足。因为在数据仓库或者 CUBE 层级,我们的维度也就是看数据的角度是相对固定的。那么我们在观察和分析数据的时候,数据分析的思维在工具呈现上来说也是出于一个固定的思维方式。
2. 未来商业智能BI的前端既注重展现,也注重分析,并且是探索式分析形势。所谓探索式分析即分析的方向,看数据的方向并不局限于我们在数据仓库层面上的严格的维度划分和定义,可以从任何角度来探索和分析数据。

从移动端方向来说:
1. 目前的传统商业智能BI 还没有真正意义上的做到移动BI,尽管有些产品已经具备了一定的移动BI能力,比如说微软今年收购的Datazen 或者QlikView 的移动端展现,但是还是有很多问题并没有完全解决,还是有很多令开发者和使用者不满意之处。
2. 未来的商业智能BI 在移动端上的突破一定非常值得大家的期望,各种移动端支持,屏幕自适应,大数据量的下钻,订阅,会议支持,协同分析,会议同步等等。

从云端方向来说:
1. 传统的商业智能BI目前的开发和生产环境大多数基于本地开发,然后部署到服务器的形式。
2. 未来的商业智能BI无论从开发角度还是生产环境很有可能完全基于云端,包括我们的开发环境可能会发生变化,BI 系统的维护场景也会发生变化。

大数据:
1. 传统商业智能BI对大数据量和非结构化数据的支持力度不够。
2. 未来商业智能BI和大数据会走的更近,互有融合。

实施角度:
1. 传统商业智能BI实施周期往往较长,少则1-2个月,多则3-5年的迭代开发和维护。特别是数据仓库的构建周期超过整个BI项目的60%以上,ETL 是整个BI项目的核心和重点。
2. 未来商业智能BI实施周期我们期望是越来越快,集中体现在对数据仓库的设计和开发上,若是借助于强大的前端分析工具探索式BI的服务而减少对维度和事实的强依赖,数据仓库建模的时间会更快更少,重点可能在数据清洗上,清洗一完成直接交给前端BI工具做探索式分析。

业务场景:
1. 传统商业智能BI 目前还没有一个针对每一个行业形成一个标准的数据分析平台,不同的业务BI系统不一致不一样,数据分析结果不一样。
2. 未来的商业智能BI应该会深入业务场景,在不同的行业中形成一个标准的数据分析平台,提供数据分析接口,其它BI系统只需要按照这个业务接口开发和提供数据即可得到数据分析的结果。这种数据分析的结果一定是经过整个行业共同检验和不断完善的,是一个具有相当地位的数据分析标准。

以上仅仅作为展望和预计,就随便写写了。
 

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