BI工具一直被譽為數據應用的“最后一公里”，其原因在于BI工具可以通過簡潔的方式完成數據分析，將數據結果直觀的展現給使用者，達到釋放數據價值的目的。

然而，傳統BI的根本問題在于操作難度大，導致只能專業的IT人員進行操作，業務人員和管理者只負責提出需求，而IT人員往往對于業務的了解不夠透徹，數據分析結果很難對業務做出真實反映和有力支持，最終本該是主導者的業務人員反而成為了被動地接收者，BI工具也僅僅成為數據報表制作工具，沒有展現出應有的價值。

因此，新一代的敏捷BI應當定位為“面向業務的可視化分析工具”，才能真正釋放數據價值，驅動企業增長。

為什么必須是“面向業務的可視化分析”？

可以看出，傳統BI由于理念和技術問題，導致數據應用難度大、層次淺、效果差。數據的最終目的，是幫助企業精確的了解企業已經發生的事情以及未來可能發生的情況，實現降本增效，提升業務水平，推動企業科學發展。因此，數據應當與業務緊密聯系，才能發揮其真正效果。

作為數據應用的重要一環，BI工具顯然也應當深度融入業務的各個環節中，才能達到效果最大化。新一代的敏捷BI工具，在產品設計時，就以業務為出發點，通過技術、場景、功能、使用方式等方面，使BI工具與業務相融合，做到始于業務、終于業務，這樣才能真正釋放數據價值，有效支撐業務發展。

什么是“面向業務的可視化分析”？

面向業務的可視化分析工具，其關鍵在于讓每個人都用起來，結合自身的業務場景，自主進行數據分析，實現數據的深度應用。因此，敏捷BI產品具有以下兩個特征：

1、面向業務人員

傳統BI的流程是由業務人員提出需求，IT人員制作報表提供給業務人員使用，其問題一方面在于溝通過程中存在理解偏差，報表經常存在不符合業務人員需求的情況；另一方面導致業務人員只知數據結果，不知根本原因，數據應用效果差。

敏捷BI的自助式分析模式，其簡單易操作的屬性，可以讓業務人員通過拖拉拽的方式完成數據分析，并進行“究其原因”的探索式分析，在減少反復溝通測試成本的同時，讓業務人員可以真正通過數據提升業務效果。

2、可視化分析

 “數據可視化”不等于“可視化分析”，企業、管理者和業務人員所需要的也不僅僅是一張張數據報告，而是深入挖掘數據價值，賦能業務增長。因此，敏捷BI著力通過自服務分析、AI增強分析等功能，使業務人員可以以便捷的可視化方式，對數據進行分析、挖掘與洞察，實現數據的深度應用。

如何實現“面向業務的可視化分析”？

面向業務的可視化分析，其特征是讓業務人員成為數據分析的核心，運用敏捷BI工具，實現數據深度應用，提升業務水平。

因此，一款優秀的敏捷BI工具，應當具備以下特征：

1、低門檻

業務人員更懂業務，用數據驅動業務的阻礙在于缺乏數據分析能力。要實現人人都是數據分析師，就需要降低BI工具的使用門檻。

2、智能化

數字化轉型進入實質性階段，業務對于數據的需求不再僅僅停留于報表，而是深度應用，實現數據的智能化。在此過程中，一些BI產品雖然融入了AI模塊，但由于應用門檻高，需要專業IT人員進行建模分析，顯然與讓業務人員用起來的目標相違背。

敏捷BI應該以“AI平民化”為理念，可以全流程可視化建模，降低AI應用門檻，讓AI應用走進業務，讓業務人員上手更簡單，，可以滿足常用分析場景，使AI深度分析與BI數據可視化深度融合以實現聯動分析。

3、高性能

業務人員商業分析的模式，會在業務端產生大量的細節數據，同時業務端對于精細化數據的需求，使大數據量的處理能力成為了衡量BI產品是否敏捷的重要指標之一。

BI工具的屬性，決定了其需要以業務為核心，通過業務人員的自助式分析與深度洞察，實現降本增效，驅動業務增長。因此，在技術和產品的不斷提升下，新一代的敏捷BI應當是“面向業務的可視化分析工具”，明確定位，聚焦業務，釋放數據價值，推動業務科學發展。