DataFocus和传统BI数据处理方面有什么区别?

早在大数据出现之前,商业智能(BI)的概念就已经广泛普及。经过多年的发展,商业智能产品早已从传统的BI发展为自助式BI。两者有什么区别?在本文中,我们主要依靠DataFocus(国内自助BI产品的代表)来探索它与传统BI在系统架构中的区别。

从产品概念的角度看,传统BI专注于输出数据报告,并由业务人员提出分析要求。 IT人员可以通过生成大量静态报告来生成报告,供企业相关人员查看。 DataFocus代表的自助式BI更侧重于数据分析,因为它是一种自助服务产品,业务人员可以在没有IT部门干预的情况下完成整个数据分析过程。

不同的产品架构

传统BI基本上采用瀑布式开发模式。在部署的早期阶段,企业需要进行整体架构设计,每个功能模块也需要技术开发。因此,传统的BI部署周期很长,交付时间基本上是半年到一年。如果企业需求发生变化,相关模块的调整周期也按月计算。

由于传统的BI产品具有许多功能模块和复杂的操作,特别是对于ETL处理和数据的数据建模,传统的BI通常由IT部门主导,整个分析过程需要IT人员参与和执行。

相比之下,DataFocus自助BI产品是使用B/S架构开发的,系统灵活易用,即用户可以打开浏览器进行数据处理,数据分析和系统管理。基于数据驱动的概念,DataFocus自助BI产品不需要预先生成Cube,因此Data Analytics由业务部门领导,并完全将数据分析功能返回给业务人员。

简单,灵活且易于使用的产品功能还使DataFocus自助BI产品在部署周期中显着缩短。通常,交货期基本上根据周和月计算。即使企业需求发生变化,相关的调整时间也基本按天和周计算。

由于不同的架构使得DataFocus不论在性能还是成本上都要优于传统BI,更加的适合现在大数据环境下的企业发展。

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