本站分享:AI、大数据、数据分析师培训认证考试,包括:Python培训Excel培训Matlab培训SPSS培训SAS培训R语言培训Hadoop培训Amos培训Stata培训Eviews培训

什么是桌面BI和BI解决方案之间的区别?

人工智能 cdadata 3571℃

什么是桌面BIBI解决方案之间的区别?

所有现代信息技术,它们能够提高企业的竞争力下降,BI,如ERP,CRM,报表工具,数据计算,统计分析数据挖掘,OLAP和ETL等范围,他们可以分为两种类别:桌面BIBI解决方案BI桌面上运行的桌面环境,而且几乎不需要服务器的支持。通常情况下,这些工具只提供与技术环境相对要求较低的核心BI功能,例如,Microsoft Excel,StataCorp的Stata,Raqsoft ES系列,IBM SPSS和RStudio。相反,解决方案BI离不开支持工作专用服务器。它通常是集成的解决方案或者多模块平台。除了 ​​核心的BI功能,也有一些外部功能,如权限管理,资源共享,各项工作之间的协作。这些软件包括SAS,Spotfire中,画面,QlikView的,和SAP BI。虽然有明显的差异,这两类有很多拥护者。在下面的章节中,我们将分别从4个方面讨论他们的功能,包括软件结构,功能特点,技术要求和目标用户。

软件结构基本结构:桌面BI是可以平均的PC上安装一个典型的桌面应用程序。有了它,您可以通过网络访问外部数据库和分析本地文件一样RStudio如果网络不可用。在BI解决方案通常是B / S或C / S架构有自己的专用服务器。由于这一点,解BI需要高性能的服务器,一个完整的网络环境,并像Spotfire中灾难恢复系统。因此,每个人都可以使用桌面BI容易,因为它并不需要太多关于它的使用环境。相反,溶液的BI具有高环境要求,并且可以在企业环境中才能使用。

安装:溶液BI软件可大致分为2种类型:服务器软件和客户端软件。IT部门通常会负责服务器端的。虽然这是很复杂的,最终用户不需要关心它。大多数客户都能够以零安装喜欢的QlikView运行的浏览器。即使对于胖客户端,在Java Webstart的和相关的技术可以利用,以减少安装和未来升级的复杂程度。相比之下,桌面BI要求用户下载并安装该软件,有时各种插件一样RStudio,这增加了难度升级和更新。它比BI解决方案不太方便。

性能:基本结构导致其性能的巨大差异的差异。桌面的BI是普通的PC,这意味着,涉及巨大的数据量,高I / O和性能的计算不能在桌面上进行的操作。相反,溶液的BI通常完成了在高性能服务器端的计算,从而使溶液的BI在大量的数据处理,并且操作效率的优点。有时,桌面BI采用云计算,服务器集群,多核的基于并行计算等作为辅助手段,以提高性能,如SPSS。这当然不是SPSS的典型应用。

保养:他们的维修费用是不同的。桌面BI是零维护成本,并准备用一次几乎没有IT部门的协助安装。通过比较,解BI需要数据中心,网络管理和具有相对高的维护开销服务器辖。此外,BI解决方案通常需要一套相应的配套机制。在管理员和用户还需要经过专业的培训费用高,例如,SAS,功能和特性桌面BI的功能通常是具体 ​​的,侧重于单一用途,而BI解决方案的功能是多样的,完整的。

BI-与特定辅助功能:桌面BI只提供核心的BI功能,但不包括如访问控制,资源分配,协作和其他非BI功能的功能-即使这些功能在某些软件中可用,例如Excel中,用户几乎不使用它们。然而,Spotfire中,画面,以及其他解决方案的BI软件提供了一套完整的非BI功能,如访问控制列表,登录,日志记录,性能监控,移动和共享,以及其他非BI功能。此外,根据模块,用户类型也可以分为系统管理,数据库管理,报表模板设计,通用的业务用户,业务经理等角色。

单一的目的与多种用途:这意味着桌面的单用途BI。例如,Excel和esCalc主要集中在电子表格功能,而他们的报告和ETL功能相对较弱;RStudio和esProc主要是为没有任何功能的电子表格数据分析。BI解决方案的集成模块的BI大量。例如,SAP BI不仅提供了ETL和数据仓库的功能,而且还报告和OLAP功能。在这种情况下,我们可以发现它是80-20规则一个典型的例子/帕累托定律的桌面BI只提供20 BI解决方案的功能%,但能够达到80%的目标BI。这当然不是否认BI解决方案的价值。事实上,一个安全,可靠和高度可扩展的系统是一个值得投资的。

学习曲线:由于单一用途和高度特异性的功能,桌面BI是方便,快捷,为用户学习。其学习曲线平滑,柔和。学习成本非常低,而且用户学习完后几天能够完全掌握它。Excel中甚至指定为小学生的学习内容。相反,溶液的BI的研究曲线是相当高的,因为解BI软件由许多单元组成,并提供了许多复杂的功能。BI解决方案的鲁棒性和协作因素也增加了成本和难度来学习。

适用场景:根据职位分工的复杂的访问控制和合作决定了BI解决方案只适合涉及数千份文件,工作僵化的工作,例程。例如,对于报表,仪表盘,ETL,OLAP,Spotfire中,画面,QlikView的,和SAP BI的所有软件的工作都属于这种类型。出于这个原因,总是需要相当长的时间来完成一个解决方案的BI作业。例如,OLAP分析与SAP BI需要在模型设计,数据采集,以及任务调度的多步骤和各项工作的协作。报告的准备,甚至在看似简单的工作要求数据库管理组成的存储过程,业务专家来决定业务逻辑,美工设计风格,报表设计写报告的脚本。相反,桌面BI是为用户提供工具,创造性地开展工作。桌面BI要求用户提供可靠的结果之前的商业机会溜走。例如,使用r来分析网站的访问量剧增的原因。考虑到这一点,其主要关注的不是访问控制,鲁棒性,合作但灵活性和便利性。

技术要求桌面BI的技术要求比BI解决方案更低。

自独立与团队精神:桌面BI通常允许用户独立完成数据的计算和统计分析。计算的目的是高度相关的业务,并且因此技术援助变得不必要。相比之下,商业智能解决方案的需要强有力的技术援助,以完成服务器部署,报告,脚本和SQL语句,二次开发等IT相关的工作。

工作周期:由于技术要求较低的,桌面软件的工作周期相对短。BI解决方案,而不是软件专家,需要各部门之间的合作与协调,从而周期的持续时间相对较长。

对计算目标偏差:相对较低的技术要求,可以确保业务专家能够充分掌握桌面BI所有通过他们自己。正如我们所知,“B”,“商业智能”的全称是“商业”。BI的整个计算的目标最终是要服务于企业的宗旨。因此,面对业务需求,以获得最实用和实际业务情况,并最接近计算目标的结果,它是强制性的,以使业务专家自行使用的工具,从企业的角度分析,并把他们的业务专长到算法。相比之下,BI解决方案,而不是需要从IT专家的技术援助。很多核心算法甚至提出由技术专家,如QlikView的建模过程。在实施的过程中,IT专家们平时玩的构建基础架构上的业务专家将开展工作的作用。我们知道,一个坚实的基础决定了建筑物的上盖的生命周期。因此,由IT专家打下了基础设施对业务专家的计算程序很大的影响。最终的计算结果可以很容易地从计算目标偏离。每个企业专家都可以听到过这句话:没办法。你不能钻这样的,因为我们没有在设计考虑这一点; 号所需的数据是很难获得通过SQL并请考虑选择其他的数据; 不,我们需要存储过程来实现这一目标,我们将与DBA和IT经理讨论这个问题; 号的成本太高了IT部门在其上花费了数个月。我们需要改变计算的目标。当然,较高的技术要求并不总是一件坏事。对于相对庞大的数据量的BI工作和明确的标准像的报告,根据工作分工的技术要求高和合作通常会导致输出的高品质。也就是说,该报告是更精致,算法更有效,该模型较为齐全,只是仅举几例。

目标用户根据上面的分析,我们可以得出结论:最适合的用户群体,这两个类型的。商务智能软件数据计算与面向数据管理和面向介绍桌面BI软件的用户都集中在数据运算,如Microsoft Excel中,Raqsoft ES系列,RStudio。这些类型的用户通常要对数据进行复杂的游行,以获得一定价值的计算结果。例如,发现其销售产值曾经已连续3个月上涨的产品。BI解决方案的用户通常是数据管理和面向呈现。例如,使用仪表板动态地呈现大部门的表现。

企业注重技术与面向:桌面BI的用户大多以业务为导向。例如,会计,客户经理为银行,业务分析师和股票分析师。BI解决方案的用户大多是技术导向,例如,报表设计器,企业门户设计和数据仓库管理。当然,这种划分并不总是很清楚,例如,股票分析师会很有可能在数学和finances.The报表设计专家不仅了解报告的脚本,但也有深入了解的企业。

临时和突发需求与常规日报要求:桌面BI的用户通常不得不面对临时和突然的需求。这些要求往往在很短的现有的和准备模型中使用的。相反,它依赖于根据在该点的具体因素的具体分析。例如:找到主要原因投诉在上周急剧增加。占销售值排名前50%的客户,或者,查找其今年上涨再次行列的人。通过比较,解BI的结果大多是典型和每日常见的。例如,每月的资产负债表和现金流报告。或者,3个维度的客户,经销商网络和产品,以及2度量的销售额和销售量OLAP分析。

没有技术支持与提供技术支持:桌面BI适合于那些用户谁也难以得到任何支持和帮助IT团队,例如,销售助理谁旅行了很多,谁在家里工作的业务分析师和股票分析师的自由职业者。BI解决方案适合于那些用户谁可以很容易地得到来自IT团队的支持和帮助,例如,电话销售助理,和银行报表设计。毕竟,我们也必须看到,在不同的场合同样的用户将使用不同的工具。例如,会计师将登录到企业门户以查看常规报告,这落入解的BI的范围。有时,他们将使用Excel来解决所安排的金融辖临时数据计算任务,这落入桌面BI的范围。再例如,业务分析师可以使用esProc独立处理复杂的数据计算,如果不支持可以从IT团队,并使用SAS来执行海量数据计算,如果支持可以从IT团队。本文讨论的差异和桌面BI和BI解决方案中的共性,希望用户可以对选择正确的产品一个清晰的思路,和厂商会根据自己产品的特点完善他们的产品。

转载请注明:数据分析 » 什么是桌面BI和BI解决方案之间的区别?

喜欢 (0)or分享 (0)