自助式BI为何能取代传统BI，逐渐占据商业智能市场？ 博客分类： 综合商业智能 商业智能数据分析BI
前言：未来的时代将由数据勾画，未来的BI将是自助BI的时代
随着数据爆发式增长，像ERP、OA、CRM等系统在企业运用的越来越多。这些系统的使用必然会产生很多的数据，比如在产品加工设计测试维护过程中产生的主数据；在生产采购库存以及电子商务运营过程中产生数据；通过互联网等渠道获得行业、市场以及竞争对手的数据。随着大数据的到来，企业在数据分析展现层面，面临着四大重要问题。
第一、运用什么工具来分析数据、提取信息。
第二、怎样改变技术不懂业务、业务不懂数据的“困境”。
第三、如何解决大数据量的运算、处理、展现。
第四、工具应当如何响应市场需求、提升企业价值。
自助式BI的使用将为业务分析带来技术上的变革
从BI1.0报表时代，到注重可视化的BI2.0时代，BI的发展始终没能解决业务与数据的供需矛盾，关键原因是缺乏既懂得业务又擅长分析的人才。
传统BI的使用对象是IT技术人员，自助式BI的适用对象是最终用户——业务分析师、领导层。随着数据越来越多，分析时间越来越长，企业和用户需要通过自助式BI工具降低数据分析的门槛。
面对这样的应用困境，以国内外tableau、帆软FineBI为代表的自助式BI，开创了该领域的3.0 时代，正成为市场中大红大紫的明星。以FineBI为例。
优势1：一站式方案
无论是从数据连接、数据清洗、多维数据库表对大数据的支撑，再到前端的多维分析都是一体化的服务。用户可以将多种数据源的数据拿到数据库中，然后提取到业务数据包中就可以对数据进行ETL处理和转义。FineBI可以自动关联数据表之间的联系，并形成一个可视化的界面，用户可以通过轻松的点击来进行数据的分析。
优势2：对大数据良好的支持
3000万的数据如果使用一般的SQL查询要3到5分钟甚至更长的时间
FineBI采用分布式部署和集群部署，在Linux系统下可以提升最大并发数，实现3000万数据秒出。
优势3：支持OLAP多维度自定义分析自动建模
在数据分析时，前端用户可以*地对元数据进行ETL处理，处理后的结果不但可以直接用于多维分析，也可基于分析结果继续进行处理。用户可以随意切换维度，进行无线层次的透视分析。更为难得的是，这些操作也都是完全可视化的，无须编辑代码和脚本，即使不懂任何代码也可轻松上手。
优势4：自助前端分析
自主开发的图表避免了使用第三方插件的兼容性、稳定性问题。从数据连接、ETL处理、建模、前端图表展示，有如“植物大战僵尸”感的拖拽操作。