目前市场上普遍认为，商业智能和分析平台市场的主流已经从IT主导分析报表转向业务主导分析。而从国内的企业管理类软件市场来看，BI软件一直是投资的热点，发展迅猛的轻量型敏捷BI更是亮点。敏捷BI较之传统BI所体现出的快速部署、大数据量秒级分析、可以视化数据分析等优点获得了市场青睐，那么如何正确理解敏捷BI与传统BI呢？
BI商业智能简单来说，评价是否是敏捷BI应该从以下角度：
1. IT可以快速提供可选的分析数据；
2.非常简单的给现有报表增加字段；
3.能够快速完成新仪表盘的制作；
其次，具有敏捷BI属性的前端分析软件，不是”传统BI”的替代品！
二十几年前与BI、数据仓库同时诞生的OLAP（Online Analysis Process），正是由于为业务人员提供了灵活的分析、计算、钻取能力而风靡全球。但过去的十年，OLAP的产品却不再风光，出现这个问题的不是其需求发生了改变，而是其技术不够简单，或者说违背敏捷BI的潮流。但是，随着Apache Kylin项目的成功推广，OLAP即将在大数据时代重新焕发青春。
再举个例子，Business
Objects曾经因“语义层”和“内存Cube”的专利技术，在十年前得到了广泛的认可，也最终以78亿美金出售给了SAP。当时BO的用户，就是能够在敏捷BI的方式下进行自助分析。无论是当时，还是现在，业务人员的需求没有变化，他们一直需要能够快速、便捷的分析数据，以及做出一些漂亮的图形去做汇报！
因此从软件本身，从来没有两个派别，只有不断的技术创新和发展。
最后，敏捷BI无法替你解决需求分析、数据准备、平台管理等难题！
无论什么敏捷BI还是别的前端分析软件，都只是将数据平台（数据库、数据仓库、大数据平台）的数据统计展现出来，都是将大数据变成可读懂的小数据的过程。
1.如果使用者不能确定数据能否覆盖潜在需要，同样不可能得到有用的分析结论；
2.如果数据平台的数据是脏数据，统计展现的结果一定也是不准确的（”Garbage in,gargage out”这句话依然有效!）；
3.如果快速制作的报表，不能在安全的前提下发布给报表消费者（一般是领导），对于大型的用户，同样都是重大风险；
4.如果数据源变更了内容，但不能确定受到影响的有哪些应用，谁敢轻易变更；总之，敏捷BI是客观存在的市场需求。
敏捷BI两大可见缺点：
复杂运算能力。
敏捷BI无法实现复杂的建模功能，对于复杂的需求自然束手无策。业务人员可以通过敏捷BI快速完成简单的数据分析，但企业高层往往需要从更复杂的数据模型中获得决策信息。
宏观控制能力。
如果一个企业完全采用自助分析，那么很难从高处获得数据全貌。管中窥豹可能会帮助你聚焦一点，但也会因此错失全局。
BI商业智能这里介绍一下国内知名的BI供应商：亿信华辰
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