如今，數據可視化已成為我們日常工作中常常能夠接觸到的一項重要技能，借助Excel或其他數據可視化工具，我們可以輕松生成各種各樣的數據圖表，從而使得數據更加易懂。而對于企業來說，大數據時代的到來，讓企業的運營和管理變得更加精細化，這同樣也需要數據可視化。

以往，企業主要使用傳統BI工具，通過定期查看數據報表的形式，來了解業務的進展情況。而隨著企業信息化程度越來越高，在數據可視化處理方面也越來越復雜，以報表為主要功能的傳統BI產品逐漸無法滿足企業的可視化分析需求，更多企業轉而選擇更加簡單、靈活、易用的自助式BI產品，如Tableau、Qlik、DataHunter等。在數據可視化方面，傳統BI與自助式BI到底有何不同？為什么自助式BI正在徹底取代傳統BI？

自由的數據可視化展現能力

很多人將傳統的商業智能產品稱之為重型BI，例如IBM Cognos、Qracle BIEE以及SAP BO等，原因在于這些BI產品提供了大而全的統一報表平臺，也就是說，雖然傳統BI具備較為豐富的圖表制作功能，但由于整體架構太過復雜，其靈活性和易用性要遠遠差于自助式BI產品。

同時，隨著企業的數據體量越來越大，要求的可視化維度和粒度也更加細膩，傳統BI就顯得有些吃力了。例如，很多大型消費品企業的業務數據往往在百億條規模，傳統BI根本無法支撐，這在一定程度上會大大降低企業處理數據的效率。

相反，由于自助式BI產品主要面向業務和分析人員，所以在易用性上，要遠遠好于傳統BI。以國內自助式BI的代表性企業為例，DataHunter在數據可視化方面，提供了非常簡單的操作流程和用戶體驗。用戶只需通過點擊、拖拉拽等操作，就可以完成復雜的業務數據可視化分析過程，而且，系統可以根據現有的業務數據特點，智能推薦可視化呈現方式。

DataHunter數據可視化分析平臺提供了包括柱狀圖、條圖、折線圖、面積圖、雙軸圖、散點圖、地圖等在內的近20種常用圖表類型，以及包括雷達圖、箱線圖、熱力圖、樹狀圖、關系圖等多種高級圖表。通過豐富的配色方案，可以讓用戶隨心所欲的進行可視化圖表的制作，讓數據更加直接、美觀。此外，DataHunter數據可視化分析平臺也支持接入Echars等第三方圖表以及企業自帶圖表類型。

任意維度數據鉆取能力

傳統BI產品所具備的多維分析能力，主要是基于OLAP概念，即通過各維度的分析快速得到想要的結果。這種分析模式最大的問題在于，可視化展現太過復雜和固定，而且，基于OLAP分析模式的后臺引擎，大都仍在使用傳統數據庫，這顯然不支持對于海量數據的可視化處理。

相比而言，DataHunter數據可視化分析平臺采用探索式分析技術，基于DH Query Processing Engine（實時動態處理引擎），可自動生成適應多種數據庫的SQL，使得用戶可以進行任意維度數據鉆取，并且無需預先建立Cube。

除全維度的數據鉆取外，DataHunter數據可視化分析平臺還支持動態關聯分析、協同過濾等交互方式，使得業務人員和決策者可以自由地進行深度探索和分析，從而快速發現業務問題。更重要的是，所有的這些交互方式，不僅支持PC端，也支持手機、平板以及觸摸屏等設備。

實時的業務看板

在如今的業務分析場景中，企業對于數據的實時性要求越來越高。受限于產品本身的技術架構等因素，傳統BI所輸出的業務報表，通常以周、月為單位，根本無法滿足企業對于實時數據處理和分析的需求。

實時是DataHunter數據可視化分析平臺天生就具備的特性?；趯崟r的業務看板，意味著可視化圖表會隨著業務數據的實時更新而變化。一方面，這使得企業決策者可以第一時間了解業務的運營狀態，及時發現問題并調整策略；另一方面，實時的數據更新也大大提高了分析人員的工作效率，省去了很多重復式的數據準備工作。

傳統BI與DataHunter新一代智能BI的區別

結語：毫無疑問，數據可視化分析已經成為企業實現經營目標最有效的手段之一，包括DataHunter在內的一些自助式BI平臺，由于易用性強、數據可視化程度高、使用門檻低等特點，正在獲得越來越多的企業認可。