如今，企业在日常运营中越来越需要数据的支撑，商业智能产品也因此得到了更多的关注。而随着企业内部IT环境愈发复杂以及业务更加多变，传统BI产品已无法满足企业对于数据分析的需求。与此同时，以业务部门为主导的自助式BI工具逐渐成为企业的首选。
所谓工欲善其事，必先利其器。在国外，如Tableau、Qlik等自助式BI工具已经获得了众多企业的认可，而在国内，也有像DataHunter这样的轻量级自助式BI服务商涌现。那么，在数据分析层面，以DataHunter为代表的BI产品与传统BI相比到底有何优势呢?
数据建模
通常，使用传统BI进行数据分析，IT人员需要先根据分析需求进行数据建模，这其中涉及到很多复杂流程，包括确认客户需求、汇总数据、对数据进行ETL处理、定义数据间的关联模型等，之后业务人员会根据输出的数据报表进行查看。
这种方式带来的直接问题就是，一旦客户的分析需求发生变化，那么业务或分析人员无法自行修改数据报表，只能依靠IT部门。此时，IT人员需要重新建模或修改已有的分析模型，再进行报表输出。毫无疑问，这种方式效率低下，而且耗时很久。
另外，静态的数据报表也让业务人员无法进行有效的数据分析。因为所有的维度和度量都是已经预设好的，输出的可视化图表也是固定且无法修改的，例如，想要对已经设定好求和的数值进行求平均值，那需要重新进行建模。
使用自助式BI产品进行数据分析，则无需进行复杂的数据建模。通过DataHunter自主研发的轻量级BI产品，数据建模过程相当简单。业务人员只需要将长传后的数据表进行拖动关联，就可以完成建模过程。并且，DataHunter支持实时调整数据表中维度和度量的计算方式，极大增强了数据分析的灵活性。此外，DataHunter也支持对上传后的数据进行一系列的操作和编辑，包括自由更改表格文件名称、表格分组、字段类型等。
实时交互分析
由于传统BI基本以提供报表服务为主，虽然功能比较全面，但受限于产品技术架构和复杂且固定的分析流程，一方面，传统BI无法实现实时的数据采集、处理和分析，另一方面，业务人员也无法随时调整数据报表，更多则是以固定时间为周期输出监控类或固定格式报表。
DataHunter在研发之初，就考虑到大数据时代下用户对于实时分析的强烈需求。基于自主研发的DH Data Connector Framework(数据连接器框架)，DataHunter支持用户实时对接企业内的各种业务系统数据，并通过内存分析引擎进行实时的处理和分析。
探索式分析
传统BI产品基本是采用验证式分析模式，其是一种自上而下的模式。即企业决策者设定好业务指标，提出分析需求，分析人员再根据相关需求进行报表定制。这种模式必须先有想法，之后再通过业务数据进行验证。所以验证式分析对数据质量要求很高，如果数据本身出现问题，那么即便通过科学的数据建模进行分析，结果也肯定是错误的。
相比于验证式分析，探索式分析对数据质量要求相对较低，同时也不需要复杂的数据建模，这也是Data Analytics的核心理念。探索式分析的意义在于，它允许分析人员或决策者在不清楚数据规律、不知道如何进行数据建模的情况下，通过数据本身所呈现出的可视化图表进行查看和分析。
目前，基于探索式分析的数据可视化产品并不多见，国外产品包括Tableau、Qlik、Power BI等，而国内最具代表性的则是DataHunter自主研发的自助式BI产品。基于探索式分析，DataHunter支持智能推荐图形、图表协同过滤、全维度数据钻取，可以帮助用户快速定位并发现问题。
操作简单
传统BI的设计理念在于帮助企业构建大而全的报表平台，功能虽多但非常复杂。一方面，传统BI需要进行手动建模，操作复杂且学习难度极大;另一方面，在整个数据处理环节中，也需要大量的代码指令，这是业务人员无法完成的。
相比于传统BI，自助式BI产品更加轻量级，由于产品本身主要面向业务人员使用，所以自助式BI更加简单易用，使用门槛也非常低，即便没有任何操作经验的小白用户，也能轻松上手。
以DataHunter产品为例，不管是数据处理还是分析过程，全程通过拖拽操作即可完成。同时，从教学视频到帮助文档，DataHunter为用户提供了完善的学习资料，用户通过学习，几分钟就可以完成从数据整合、数据关联、可视化分析、建立业务看板所有流程。
结语：由此看来，在大数据时代，面对海量的业务数据，企业应尽早摒弃以传统BI为代表的数据分析方式，转而采用以DataHunter为代表的轻量级自助式BI产品。只有彻底解放IT部门，将数据分析能力交还给业务人员，才能真正释放数据价值，洞察业务未来。
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