传统报表和敏捷BI的区别是什么？

把数据用起来，创造更大价值，实现降本增效提质，是当前诸多企业的重点之一。

在数据应用方面，企业通常使用传统报表和BI 商业 智能平台两种产品，在过往的一些语境中，数据报表和BI平台并不区分，虽然在功能上有所重合，然而实质上二者却有很大的不同。

1、 传统报表

传统报表的作用： 将数据整合、处理，以可视化的方式展现出来，降低数据的使用门槛，实现数据的动态化、实时化展现，用简单易懂的方式，体现出各项数据及相关情况。

传统报表面向的用户： 以IT为主导，报表的开发与制作需要专业的IT人员操作，其原因是传统报表的技术门槛高，操作难度大，没有专业基础的业务人员无法独自完成报表的制作。

传统报表的应用流程： 由业务人员提出需求，然后由IT部门完成项目规划、开发设计、测试、用户体验，最后才能上线给到业务人员使用。在测试和上线阶段，IT人员和业务人员之间存在理解偏差，报表经常存在不符合业务人员需求的情况。这便会导致反复测试，沟通成本高，上线周期拉长。当业务出现变更后，需要重新走一遍开发流程，时间成本极高，以周、月为周期计算，决策效率也很低。

2 、 BI平台

BI平台的作用： BI平台融合了传统报表的数据可视化功能，同时将重点放在了数据的深度分析方面，实现数据的上卷、下钻、关联性分析等，一些BI平台还融入了AI增强分析模块，通过更加智能化的方式，实现数据洞察，支撑业务预测与决策。

BI平台面向的用户： 以业务用户为主导，其简单易操作的属性，可以让业务人员通过拖拉拽的方式完成数据分析，并进行“究其原因”的探索式分析，在减少反复沟通测试成本的同时，让业务人员可以真正通过数据提升业务效果。

BI平台的应用流程： 以业务用户为主，IT人员为辅的工作流程。全程可视化操作分析，由IT人员将数据归类并输入BI平台，并设置数据权限，业务人员基于业务需求进行自助式探索分析。这样便可以使数据来源于业务、应用于业务，提升数据支撑业务的效果。

可以看出，BI平台是在传统报表的基础上发展起来的更新、更有效的数据应用工具，其融合了报表的可视化功能，又在数据智能、数据洞察等方面有突出的效果。

这一发展的原因一方面是技术的进步，另一方面则是企业需求的转变。在数字化转型的初级阶段，数据应用的特点是将杂乱无章的数据整合、处理，用直观、动态的方式展现出来，让使用者看到业务“已发生的事实”。随着转型的发展，传统报表已经无法满足企业的需求，希望从数据中获得更大的价值，BI平台应用而生，通过更便捷、更多元、更深入的分析方法，实现对业务的洞察，找到问题的根本原因，对未来趋势做出预测，并做出科学决策。

如今，BI平台已经逐渐成为各大企业的选择，而BI自身也在不断发展中，更智能、更高效、更加契合当前企业业务发展需求和用户使用习惯的敏捷BI，逐渐成为主流。

作为国内敏捷BI的首创者和引领者，永洪BI不断提升产品能力，让数据应用不止于报表，实现数据的深度应用，驱动业务增长。

1、 一站式的平台架构

永洪BI在产品设计初期，便以客户需求视角出发，以“一站式”的理念进行产品架构，使用纯B/S架构，使产品在部署、培训、使用等方面达到最高的效率和最低的成本，让数据在平台上顺畅流动。

一站式BI的目的，是让用户可以在一个统一的平台上完成全流程数据分析任务，极大降低了实施、集成、培训的成本，企业可以轻松构建数据应用。以此降低应用难度，让系统不再形同虚设，使企业全员真正用起来。

2、 轻量级数据分析手段

实现“人人都是数据分析师”，首先需要降低产品的学习和使用难度，让零基础的业务人员也能实现自助式分析。

永洪BI提供可视化流程数据建模能力，可快速完成表和字段的转义、异构数据源关联、多粒度表达式、数据脱敏、异常数据过滤、维度度量扩展、缺失值填充、去重、拆分列、范围分组、格式转化、自循环列等一系列操作，提高数据质量。业务人员通过简单的点击、拖拽等动作，即可完成制作报表、数据分析和洞察，实现数据分析全员化。

3、 全程可视化建模的AI增强分析

永洪BI融入AI增强分析模块，以“AI平民化”为理念，可以全流程可视化建模，降低AI应用门槛，让AI应用走进业务，让业务人员上手更简单。其中内置了5种类型，20余种插件化算子，可以满足常用分析场景，使AI深度分析与BI数据可视化深度融合以实现联动分析。

4、 自主研发的高性能计算引擎

随着企业积累了越来越多的数据量，以及在业务端对于精细化数据的需求，大数据量的处理能力成为了衡量BI产品是否敏捷的重要指标之一。

永洪BI自主研发了VooltDB高性能计算引擎，拥有列式存储，分布式计算等技术，能够实现亿级数据秒级响应，并且得到了多家全球性大型集团企业的应用与实践。这也是各个大型头部企业将永洪BI作为集团级的数据分析平台的原因之一。

可以看出，BI平台是传统报表的进一步发展，在数据可视化的基础上，实现数据的深度应用，释放数据价值，人人都是数据分析师，让数据来源于业务，融合于业务，真正实现用数据驱动业务增长。

企业在选择数据应用工具时，应当多方位考察，着眼当下，布局未来，以可实现价值为最终目的，这样才可能使数据应用效果最大化。