什么是敏捷BI？对比excel、python和敏捷BI的可视化效果
当过大公司的数据Team Leader，工作中受到过大老板的高度赞扬，自认为经历背景都不错，于是从舒适圈辞职。
休息了一段时间后开始找工作，然而现实却没有想象的那么好，前前后后面试了10几家公司，最终收到2个，我选了其中一家，肯定是薪资优先，阿里和腾讯的某一家。
初进公司采用Excel+PPT的形式出报告，不但效率低，同一工作机械性的重复，一度让我又想辞职，恰好此时公司要上报表平台，凭借自己的不断尝试，反复测试功能、参数、图表，最终我把数据报告转化成了自动报表，高级工程师搞不定的，我通通可以搞定，给了领导不小的惊喜。
至于报表工具和平台，我用的是FineReport，以前我也说过很多次了，无论是做报表还是数据中心，又或者是可视化大屏，FineReport的综合能力都是Ok的，所以这里就略过。
对于用于数据化运营驱动的企业来说，大数据无疑是很有价值的东西。但是对于小企业来说，应用大数据分析的成本过高，无法满足公司决策的要求。
于是敏捷BI应运而生。敏捷BI大大降低了企业数据化运营的成本，因此发展十分迅猛。
相比于excel、python来说，应用敏捷bi做数据可视化，操作更加简单，数据可视化效果更好。可以说，敏捷BI工具是对传统数据可视化工具的一种强冲击。
一、什么是敏捷BI？
在传统BI中，从业务人员将报表需求提交给it人员，到得到相应报表是一个很费时间的过程。而且所得到的报表是静态的，不能方便快捷的进行报表变更。
而敏捷BI的出现解决了传统BI流程时间长、报表静态的问题、对海量数据的计算能力不足。
相比于传统BI，敏捷BI有以下几个特点：
良好的大数据处理技术，对TB-PB级的数据可实现秒级响应
非it部门的同事也可以直接操作，大大的降低的it部门的负担
敏捷BI无需事先建模，可以灵活调整分析维度和报表展现，需求变更可以一天内响应
敏捷BI采取轻量建模、N个视图的方法，数据连进来后可以直接进行分析
想必大家会有一个疑问，既然有这么便捷的方式，为何传统BI不采用这种架构呢？
正如上文所说，传统的技术架构没有引入现在的大数据技术，面对海量数据无法在用户点击的几秒内就展现结果，因此必须通过建模提前把数据汇总好，才能保证分析报表展现时的速度。
实现敏捷BI的大前提是采用新架构处理数据的性能有了几十倍提升，涉及的技术包括分布式计算、内存计算、列存储、库内计算等。
二、几种数据可视化方法
接下来，我们就对比一下几种最可视化的方法，看看敏捷BI是否名副其实。
1、excel
excel作为办公软件，可以说是一个强无敌的存在。用excel也可以做数据可视化，同样也可以做出动态图表和仪表盘。
但是excel有一个让业务员们头疼爆炸的问题，那就是数据量问题。Excel毕竟只是一个表格软件，当Excel的数据量过大的时候，它的查询和计算的速度会明显下降。
2、python
最近也不知道怎么了，铺天盖地都是pytho。大学生不得不学的python、产品经理不得不学的python、产品运营不得不学的python……全民学python编程可还行？
其实Python是一种相当高级的语言。入门倒是不难，但是要是想做一个好的数据可视化分析还是需要一段时间的学习的。对于企业来说，用python做数据可视化分析学习成本有些高。
python做数据可视化流程：
数据抽取
数据加载
数据处理
数据可视化
预测模型的创建
部署（得出结果）
总的来说，还是很复杂，尤其是没有编程经验的新手。
3、敏捷BI
使用敏捷BI做数据可视化分析，怎么说呢？就是简单吧。
以敏捷BI工具FineBI为例，使用FineBI可视化分析的过程是这样的：准备数据、自助数据集处理、探索分析、构建仪表盘驾驶舱。
用FineBI做数据可视化，除了流程短外，还有这三个典型特点：
操作简单，易于上手
智能图表设置
可视化效果炫酷
1、操作简单，易于上手
相比于需要复杂代码才可以组成数据可视化仪表板，FineBI通过简单的拖拽就可以组成完整仪表板，零代码基础的小白也可以快速上手。
2、多维的图表
可以根据当前分析的数据种类和个数，自动推荐合适的图表类型，避免了各位选择困难症同学的麻烦。
报表一键优化听说过没有？大大的减少了配色设计方面的麻烦！业务人员就可以将精力更多的放在数据上了。
3、可视化
最后也是最重要的一点，FineBI内置多种表格样式，可以打造出非常炫酷的可视化效果！展现的数据更具有冲击力。
上图这个炫酷的数据可视化图表，参考了finebi内置的demo，做出来也就不过半个小时！
如果对我说的这些报表或者BI工具有想法，回复“BI”或者“报表”就行。
三、总结
和传统BI与python相比，敏捷BI操作简单、数据处理量极大。用敏捷BI做数据可视化不仅操作简单、流程短，而且数据可视化效果也相当炫酷！
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