什么是大数据bi？在考虑存储和查询管理时，大数据由于其复杂性，与传统数据完全不同；正因为如此，分析数据库和数据分析软件的供应商不得不加紧努力，帮助公司处理大数据问题。智能bi和传统bi有什么区别？第一，数据分析的灵活性不同，第一，传统bi表是固定的，定期统计数量，一人制作多人查看。
随着技术的发展和演进，bi领域迎来了新一代敏捷bi的革新。以bi工具finebi为例:基于大数据的处理技术，可以实现对tbpb级数据的秒级响应。敏捷bi的数据呈现是起点，不是终点。看到数据，可以互动分析，深入挖掘，发现问题，找到答案。敏捷bi的分析报告可以由非it同事在分析平台上直接做出。并不是所有的分析报告需求都可以提交给it部门，这样会严重增加it部门的工作量。
报表需求分析往往需要数据层的变化，it部门需要完善数据层和业务层。传统的bi平台需要一两个月的时间来理清模型。敏捷bi可以在分析过程中灵活调整分析维度和报表呈现，无需提前建模，需求变化一天之内即可响应，增强企业的洞察力和决策力。与传统bi的权重建模和统一视图不同，敏捷bi采用轻量级建模和n视图的方法，使数据在连接时可以直接分析，业务人员可以实时调整分析维度和度量计算方法，大大增加了灵活性，真正做到了与数据对话。
传统bi在分析大数据的过程中，传统bi的做法是it人员根据分析需求提前建模(并制作二级表或立方体)，提前汇总数据，业务人员在前端查看分析结果报告。这种做法很成熟，持续了很多年，但也存在一些问题。业务人员查看的报表是相对静态的，分析维度和度量的计算方法在建模时已经预先设置好，不可更改。例如，如果它被设置为sum或average，如果您想将其更改为variance，则必须返回并修改模型。
出现这些问题的本质原因是之前的技术框架对海量数据的计算能力不足，需要通过建模、二次表、立方体等方式提前汇总数据。敏捷bi随着技术的发展和演进，bi领域迎来了新一代敏捷bi的革新。以bi工具finebi为例:基于大数据的处理技术，可以实现对tbpb级数据的秒级响应。敏捷bi的数据呈现是起点，不是终点。看到数据，可以互动分析，深入挖掘，发现问题，找到答案。
3、新型bi和传统bi有什么区别?你想问的是自助bi和传统bi的区别吧？自助式bi或自助式数据分析是近年来出现的一个概念。根据gartner发布的信息，self service business intelligence(ssbi)被定义为“最终用户在经批准和支持的平台或工具组合中设计和部署他们自己的报告和分析。很多业内人士表示，未来bi或数据分析的趋势是实现去中心化。
数据分析与可视化，业务人员)。去中心化是指企业不再需要一个专门的bi部门来完成整个业务的需求，而是需要业务部门的人员参与到数据分析和可视化的日常工作中，通过使用一个平台或工具就可以实时满足自己的分析需求。已经开发了许多自助分析工具。简单易用、diy界面分析、学习成本低是它区别于传统工具的特点，比如我们常见的数据分析软件tableau、qliksense、powerbi、wynenterprise等等。
