DataFocus和传统BI在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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