Gartner市場研究公司指出，去年的大規模數據宣傳未能推動快速增長的全球商業智能和分析市場。加特納表示，雖然商業智能和分析市場2013年增長8%，至144億美元，但增幅低于預期。大數據一般是從社會網絡、傳感器等資源中挖掘和分析大量的非結構化信息，而傳統的商業智能僅僅是報告和分析結構化數據存儲。下面就有小編為您帶來bi分析是什么意思的相關介紹。

數聚大數據BI

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解決用戶選型困難的好軟件，有各維度的信息

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高德納分析師DanSommer和BhavishSood在報告中寫道：“盡管大數據宣傳在2013年達到高潮，但對分析市場的影響并不大。據Gartner公司調查，只有8%的機構實際上已經部署了大數據項目，57%的機構仍然在研究和計劃階段。這種程度已經對許多企業的創新周期產生影響。

1.指導分析和報表

   這種類型主要是傳統的BI風格，業務人員用這種工具針對特定數據反復進行分析。幾年前，這類工具還僅限于做預定義的靜態報表，但是現在企業用戶可以利用各種類型工具查詢、過濾、比較、可視化和分析數據。這類BI工具的基本假設是數據集和度量方式是定義好的，但是在執行分析的時候分析本身是會隨著信息消費者的即時需求而變化的。

   傳統BI的專業性較高，使用難度較大，在過去的幾年常常擱置BI，如今選擇BI平臺需考慮易用性和上手是否簡單，總體來看需要考察：

整個BI分析的工作流能否在自有平臺中無縫執行？

平臺是否提供各類數據源的連接（比如關系型數據庫、多維分析數據庫、云數據庫）

隨著時間的推移，平臺是否能夠通過擴展來容納不斷增加的數據量以及更多的用戶？

BI平臺管理員是否能輕松安裝、配置和管理該平臺？

數據分析人員是否能較為方便地準備數據和整理數據源？

信息使用者是否可以輕松查找、查看可用的分析內容并與之交互？

2.自助BI和分析

   這類型工具支持業務執行臨時查詢分析數據，使用者有兩種角色：信息消費者和分析設計者(例如：業務分析師，財務分析師和人力資源分析師等)，他們共享共同發布用自服務BI創建的應用。

   在數據分析過程中，一個能滿足分析者需求的BI分析工具應該能自由地分析，通過一些操作來改變和增加分析的維度及范圍，來增加業務分析的深度。因此，好的BI分析工具需要滿足預定義或自定義的分層結構來進行上鉆和下鉆；通過與參數交互來更改分析視圖或執行假設分析/場景建模；通過篩選控件改變分析范圍；通過更改分析視圖或分析的場景。

   在選擇BI分析平臺時務必考慮靈活性，以便滿足業務部門的不同需求。比如從傳統BI平臺到現代平臺的過渡，可以選擇在初始階段以傳統方式使用現代平臺，然后逐漸擴充用戶可以自助訪問的功能。但同樣重要的是，必須評估平臺在“數據管控”和“分析管控”這兩個不同但彼此相關的領域中的各種不同功能，以確保日后擴展或者管控模型有所改變時能根據需求靈活地調整。

   傳統BI就目前來講，其功能都可以被對應的大數據組件所替代，但大多數企業缺乏大數據業務的驅動，也缺乏相關的高技術人才。

   不過新型BI被賦予了更多“大數據”潛能。數據分析一般需要掌握Excel、SQL等技能，而大數據呢，則需要是Java的一些技能，諸如SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark可選：RHadoop、Hbase、ZooKeeper等等。

   當前市場上的BI工具，正是要解決這些問題，解放相關人員的工作效率，讓人能夠更加關注企業，從而做到精益求精。雖然BI工具是件好事，但如何選擇適合自己的BI工具，這一點卻讓不少人感到困惑。由于大數據分析不同于數據分析，所以難以對其進行定義，更不用說選擇合適的工具了。 以上就是小編為您介紹的bi分析是什么意思，希望對您有所幫助。