bi分析是什么意思？

   Gartner市场研究公司指出，去年的大规模数据宣传未能推动快速增长的全球商业智能和分析市场。加特纳表示，虽然商业智能和分析市场2013年增长8%，至144亿美元，但增幅低于预期。大数据一般是从社会网络、传感器等资源中挖掘和分析大量的非结构化信息，而传统的商业智能仅仅是报告和分析结构化数据存储。下面就有小编为您带来bi分析是什么意思的相关介绍。

数聚大数据BI

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高德纳分析师DanSommer和BhavishSood在报告中写道：“尽管大数据宣传在2013年达到高潮，但对分析市场的影响并不大。据Gartner公司调查，只有8%的机构实际上已经部署了大数据项目，57%的机构仍然在研究和计划阶段。这种程度已经对许多企业的创新周期产生影响。

1.指导分析和报表

   这种类型主要是传统的BI风格，业务人员用这种工具针对特定数据反复进行分析。几年前，这类工具还仅限于做预定义的静态报表，但是现在企业用户可以利用各种类型工具查询、过滤、比较、可视化和分析数据。这类BI工具的基本假设是数据集和度量方式是定义好的，但是在执行分析的时候分析本身是会随着信息消费者的即时需求而变化的。

   传统BI的专业性较高，使用难度较大，在过去的几年常常搁置BI，如今选择BI平台需考虑易用性和上手是否简单，总体来看需要考察：

整个BI分析的工作流能否在自有平台中无缝执行？

平台是否提供各类数据源的连接（比如关系型数据库、多维分析数据库、云数据库）

随着时间的推移，平台是否能够通过扩展来容纳不断增加的数据量以及更多的用户？

BI平台管理员是否能轻松安装、配置和管理该平台？

数据分析人员是否能较为方便地准备数据和整理数据源？

信息使用者是否可以轻松查找、查看可用的分析内容并与之交互？

2.自助BI和分析

   这类型工具支持业务执行临时查询分析数据，使用者有两种角色：信息消费者和分析设计者(例如：业务分析师，财务分析师和人力资源分析师等)，他们共享共同发布用自服务BI创建的应用。

   在数据分析过程中，一个能满足分析者需求的BI分析工具应该能自由地分析，通过一些操作来改变和增加分析的维度及范围，来增加业务分析的深度。因此，好的BI分析工具需要满足预定义或自定义的分层结构来进行上钻和下钻；通过与参数交互来更改分析视图或执行假设分析/场景建模；通过筛选控件改变分析范围；通过更改分析视图或分析的场景。

   在选择BI分析平台时务必考虑灵活性，以便满足业务部门的不同需求。比如从传统BI平台到现代平台的过渡，可以选择在初始阶段以传统方式使用现代平台，然后逐渐扩充用户可以自助访问的功能。但同样重要的是，必须评估平台在“数据管控”和“分析管控”这两个不同但彼此相关的领域中的各种不同功能，以确保日后扩展或者管控模型有所改变时能根据需求灵活地调整。

   传统BI就目前来讲，其功能都可以被对应的大数据组件所替代，但大多数企业缺乏大数据业务的驱动，也缺乏相关的高技术人才。

   不过新型BI被赋予了更多“大数据”潜能。数据分析一般需要掌握Excel、SQL等技能，而大数据呢，则需要是Java的一些技能，诸如SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark可选：RHadoop、Hbase、ZooKeeper等等。

   当前市场上的BI工具，正是要解决这些问题，解放相关人员的工作效率，让人能够更加关注企业，从而做到精益求精。虽然BI工具是件好事，但如何选择适合自己的BI工具，这一点却让不少人感到困惑。由于大数据分析不同于数据分析，所以难以对其进行定义，更不用说选择合适的工具了。 以上就是小编为您介绍的bi分析是什么意思，希望对您有所帮助。