中国BI商业智能、商务智能行业研究报告（50页）

传统 BI 的离线数据分析难以满⾜实时/准实时需求。通常当天业务结束后，BI 系统进 ⾏统⼀的查询、计算、分析和展现。客户不能实时获取当天的分析结果，难以满⾜快 消、物流、航空等实效性要求较⾼的业务对 BI 的需求。 实时/准实时 BI 分析⽬的是实现秒级的查询响应。⽬前，实时 BI 产品有三个发展⽅ 向，采⽤ MPP/⼤数据架构（Presto/Impala/SparkSQL/Drill）优化查询性能、采⽤ 分布式搜索引擎架构（Elasticsearch、Solr）和预计算分布式 OLAP 引擎（Druid/Kylin）。 上述三种⽅案，采⽤了内存计算、并⾏计算、分布式计算和分布式通信等多种⽅式提 ⾼响应速度，除此之外现有的 BI ⼚商还通过库内计算技术，将开销⼤的计算直接在 数据存储的地⽅计算，⼤⼤减少了数据移动，降低了通讯负担，提⾼的数据分析性能。 除实时性要求外，随着 AI 技术的快速发展，利⽤⾃然语⾔处理与机器学习技术进⾏ 增强性分析成为 BI 系统的刚需。微软、Tableau、ThoughtSpot、MicroStrategy 都 推出了相关产品。未来，数据预测和数据挖掘的将变得更加智能，⾃动化的数据准备、 基于模型的扩展分析。

传统 BI 的前端为静态类报表，业务⼈员不能直接调整报表；业务需求变更时，需由技 术⼈员配合变更。在部分场景下，如⽉度财务会计场景，这类静态报表在效率和准确 性上具有优势，但在动态业务场景下，静态报表已经不能满⾜现代企业对数据分析的 需求。 敏捷 BI 为业务⼈员提供探索式分析与⾃助图表⼯具。在已有的数据指标和维度不能 够满⾜业务分析的需求，传统 BI 往往⽆能为⼒；⽽业务⼈员使⽤敏捷 BI，可以通过 拖拽的⽅式，⾃定义新的指标和维度，进⾏探索式分析。这⼀过程不需要技术⼈员⻓ 期参与，⼤⼤缩短了业务⼈员与数据之间的距离。在海量存储和⾼效查询的技术⽀撑 下，敏捷 BI 可以利⽤⾃助图表实时展现⾃定义指标，从⽽快速满⾜业务需求。 由智能问答技术⽀撑的智能交互成为新的 BI 表现形式。

BI 商业智能的业务流程从传统 BI 和敏捷 BI 两个⻆度，可分为两种。两种 BI 业务流 程在适⽤场景、部署⽅式、部署/使⽤成本上都各有不同。 传统 BI 业务流程，分为业务需求定义、BI 平台建⽴与部署、BI 使⽤及维护三步，其 中 BI 平台建⽴及部署⼜可分为建⽴数仓模型、数据抽取-转换-加载、构建分析主题 以及分析报表和仪表盘制作。在传统 BI 业务流程中，BI 平台的使⽤和业务需求的定 义主要由业务⼈员完成。