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我对 BI 数据产品的总结是对数据进行采集、整顿、剖析，以对业务进行测量及倡议，最终造成 BI 数据产品。数据产品不仅限于一张张报表，更是一个通过数据失去论断的工具。
传统的 BI 产品存在三个问题：
部署老本高 洽购传统 BI 工具的老本偏高，培训、征询老本也比拟高，仿佛只有大公司才会思考。却漠视了中小企业也有强劲的剖析需要，只是它们须要更灵便的计划。
我的项目周期长 BI 我的项目往往在 ETL 解决和数据仓库建模、性能优化等方面消耗大量工夫。尤其对数据仓库的标准要求十分高，须要思考零碎的性能，扩大等各个方面内容，导致一个我的项目的周期就很长。
IT 部门驱动的局限 通常业务部门需要很多，然而纯正靠 IT 部门驱动十分影响效率。经常出现 IT 部门忙晕，业务部门只能着急期待的场面。
传统的 BI 产品的问题有很多，需咱们不断改进。在最新的 Gartner 相干报告中，咱们晓得，将来的 BI 产品的倒退将在这三大趋势中聚拢，别离是：剖析时刻，加强剖析，嵌入式剖析。
1 剖析时刻
剖析时刻是 Gartner 定义的一种数据分析流程，通过对数据进行可视化、摸索和利用算法，反对业务成绩的交付，从而做出更好或更快的决策，实现业务流程的自动化。
随着数据应用门槛逐渐升高，自助式、平台式 BI 成为趋势，数据分析的主动权会逐渐转移到业务人员手中，数据分析间接由遇到业务问题的业务人员发动，业务人员能够应用数据分析工具 / 平台实现数据分析内容。
2 加强剖析
加强剖析次要是指以机器学习为根底的数据分析和 BI 性能，通过机器学习、人工智能等技术的利用将常见通用的数据分析的场景积淀为产品性能中，帮忙普通用户在没有数据迷信专家或 IT 人员帮助的状况下实现数据分析。
加强剖析的底层理念是“简略易用”，可能撑持用户在没有专业知识背景下，实现数据的“收集 - 筹备 - 整合和剖析”全过程。
加强剖析蕴含加强数据筹备、加强机器学习、加强数据分析这些模块。Smartbi 产品的加强剖析，次要包含 Excel 交融剖析、预测剖析和自然语言剖析，次要对应 Gartner 定义的加强数据发现。此外，Smartbi 提供基于 AI 技术的语音助手小麦，实现自然语言剖析性能，升高了数据分析的应用门槛。
3 嵌入式剖析
将特定的数据分析办法集成到业务零碎中。
比方，BI 零碎的页面能够用于嵌入到其余零碎中，这样对产品将来倒退很有益处：
可能扩充 BI 的适用范围，也便于将来产品布局的降级
业务人员在产生数据的零碎内就能看到数据的剖析后果，减少了体验，并且应用起来流程、体验都很顺
预测和决策倡议
通过大量人工业务剖析总结出的业务教训、再加上 AI 和机器学习技术的加持，让机器一次性实现业务剖析和口头倡议。
对于 BI 产品方面有什么不分明的能够间接征询思迈特软件工作人员，Smartbi 产品的根底剖析创作和加强剖析对应 Gartner 定义的剖析和合作。其中包含电子表格实现传统 BI 的报表、KPI；数据摸索实现自助 BI 的交互式可视化摸索；自助仪表盘和挪动驾驶舱则实现仪表盘剖析摸索和挪动利用的摸索和创作。2020 年，Smartbi 凭借 Smartbi Eagle 自助数据分析平台胜利入选 Gartner 加强数据分析代表厂商。