1樓：聚發稿網
資料量不大可以直接用永洪的bi套件，上大資料往往得不償失，週期又長，永洪bi的資料展現，挖掘都很不錯，是敏捷bi軟體形式的，部署時間很快捷，而且是探索式的，可以聯絡一下看看符合您的需求不符合。
永洪敏捷bi跟傳統bi有什麼本質區別呢?
2樓：菩提
永洪敏捷bi的設計理念是：快速交付、持續迭代。bi系統交付之後，如果要增加乙個bi應用，傳統bi產品可能需要一兩個月的時間才能交付，而yonghong bi應該可以在三天之內交付。
3樓：匿名使用者
區別如下：
1、傳統bi產品有ibm，oracle和microsoft等廠商，三款bi都有較好的效能，主要滿足大中型企業的需求，其中microsoft的sql server產品價效比比其他兩家要高一些。informatica在資料整合領域保持領先，市場表現優異。
2、國內敏捷bi產品有永洪bi、bdp商業資料平台等，永洪對大資料量bi展示還是做得挺好的，分布式的方式使得硬體支撐的費用並不突出，但是資料的處理速度挺快的。bdp商業資料平台這2年很火，集資料整合、資料處理、視覺化分析、賬號許可權管理為一體，屬於新型敏捷bi軟體，據說億行資料秒反應，bdp個人版可以免費體驗。
敏捷bi有什麼不同？
4樓：菩提
差別挺大的吧，傳統的資料建模比較厚重，敏捷的建模輕，搭建速度快，週期也短，敏捷bi國外有qlikview國內有永洪bi，處理速度，什麼的都是挺不錯的，敏捷bi有替代傳統bi的趨勢
5樓：匿名使用者
國內像**artbi、永洪等敏捷bi平台都不錯，如果你對效能有要求，建議選擇**artbi自助分析平台，之前參加過他們的活動，筆記本上跑1億資料量，速度也是槓槓的，真心強大。
6樓：匿名使用者
區別如下：
1、傳統bi產品有ibm，oracle和microsoft等廠商，三款bi都有較好的效能，主要滿足大中型企業的需求，其中microsoft的sql server產品價效比比其他兩家要高一些。informatica在資料整合領域保持領先，市場表現優異。
2、國內敏捷bi產品有帆軟、永洪bi、bdp商業資料平台等，永洪對大資料量bi展示還是做得挺好的，分布式的方式使得硬體支撐的費用並不突出，但是資料的處理速度挺快的。bdp商業資料平台這2年很火，集資料整合、資料處理、視覺化分析、賬號許可權管理為一體，屬於新型敏捷bi軟體，據說億行資料秒反應，bdp個人版可以免費體驗。
敏捷bi和傳統bi有什麼不同？有哪些優勢
怎麼判斷是不是敏捷型bi？
7樓：
我理解的敏捷型bi就是乙個自動建模。其他好處如多維自由分析、減少實施週期、降低溝通成本、降低風險都是由這個基礎帶來了。國內做得好的敏捷bi不多,推薦你試用下finebi，滿足我上面提到的所有功能優點。
8樓：匿名使用者
判斷到底是不是敏捷bi可以通過以下幾個方面驗證：
資料建模
通常，使用傳統bi進行資料分析，it人員需要先根據分析需求進行資料建模，這其中涉及到很多複雜流程，包括確認客戶需求、彙總資料、對資料進行etl處理、定義資料間的關聯模型等，之後業務人員會根據輸出的資料包表進行檢視。
這種方式帶來的直接問題就是，一旦客戶的分析需求發生變化，那麼業務或分析人員無法自行修改資料包表，只能依靠it部門。此時，it人員需要重新建模或修改已有的分析模型，再進行報表輸出。毫無疑問，這種方式效率低下，而且耗時很久。
另外，靜態的資料包表也讓業務人員無法進行有效的資料分析。因為所有的維度和度量都是已經預設好的，輸出的視覺化圖表也是固定且無法修改的，例如，想要對已經設定好求和的數值進行求平均值，那需要重新進行建模。
使用敏捷bi產品進行資料分析，則無需進行複雜的資料建模。通過datahunter自主研發的輕量級bi產品，資料建模過程相當簡單。業務人員只需要將長傳後的資料表進行拖動關聯，就可以完成建模過程。
實時互動分析
由於傳統bi基本以提供報表服務為主，雖然功能比較全面，但受限於產品技術架構和複雜且固定的分析流程，一方面，傳統bi無法實現實時的資料採集、處理和分析，另一方面，業務人員也無法隨時調整資料包表，更多則是以固定時間為週期輸出監控類或固定格式報表。
datahunter的基於自主研發的dh data connector framework（資料聯結器框架），支援使用者實時對接企業內的各種業務系統資料，並通過記憶體分析引擎進行實時的處理和分析。
探索式分析
傳統bi產品基本是採用驗證式分析模式，其是一種自上而下的模式。即企業決策者設定好業務指標，提出分析需求，分析人員再根據相關需求進行報表定製。這種模式必須先有想法，之後再通過業務資料進行驗證。
所以驗證式分析對資料質量要求很高，如果資料本身出現問題，那麼即便通過科學的資料建模進行分析，結果也肯定是錯誤的。
相比於驗證式分析，探索式分析對資料質量要求相對較低，同時也不需要複雜的資料建模，這也是data analytics的核心理念。探索式分析的意義在於，它允許分析人員或決策者在不清楚資料規律、不知道如何進行資料建模的情況下，通過資料本身所呈現出的視覺化圖表進行檢視和分析。
目前，基於探索式分析的資料視覺化產品並不多見，國外產品包括tableau、qlik、power bi等，而國內最具代表性的則是datahunter自主研發的自助式bi產品。基於探索式分析，datahunter支援智慧型推薦圖形、圖表協同過濾、全維度資料鑽取，可以幫助使用者快速定位並發現問題。
操作簡單
傳統bi的設計理念在於幫助企業構建大而全的報表平台，功能雖多但非常複雜。一方面，傳統bi需要進行手動建模，操作複雜且學習難度極大；另一方面，在整個資料處理環節中，也需要大量的**指令，這是業務人員無法完成的。
相比於傳統bi，自助式bi產品更加輕量級，由於產品本身主要面向業務人員使用，所以自助式bi更加簡單易用，使用門檻也非常低，即便沒有任何操作經驗的小白使用者，也能輕鬆上手。
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