如今的商业智能BI不同于传统的商业智能，它已经逐渐转变为一种自助、业务主导的模式。从IT的角度来看，IT也应该采取一种协作的方式，让业务部门能够参与整个项目的各个层次，但这可能需要更高级领导人的支持和鼓励。

　　本文将重点介绍BI分析平台的评估和选择，包含以下几条建议。

　　1、划分涉及人群

　　整个商业智能分析过程中会涉及到3类人群，每个阶段都会有一个明确的主要角色：

　　IT/商业智能专员——执行所有初始设置任务，包括软件安装、用户预配、访问权限、管控监督以及某些开发任务（内容和数据源）。

　　业务分析者——执行大多数内容创建任务，包括数据准备、自由格式探索、内容提升和数据验证。

　　信息使用者——主要访问经过整理的内容和可信的数据源并与之交互，以领导管理层居多。

　　划分人群的目的是帮助梳理不同人的需求，在项目计划的时候能有所考虑。

　　2、BI分析平台的易用性

　　传统BI的专业性较高，使用难度较大，在过去的几年常常搁置BI，如今选择BI平台需考虑易用性和上手是否简单，总体来看需要考察：

　　整个BI分析的工作流能否在自有平台中无缝执行？

　　平台是否提供各类数据源的连接（比如关系型数据库、多维分析数据库、云数据库）

　　随着时间的推移，平台是否能够通过扩展来容纳不断增加的数据量以及更多的用户？

　　BI平台管理员是否能轻松安装、配置和管理该平台？

　　数据分析人员是否能较为方便地准备数据和整理数据源？

　　信息使用者是否可以轻松查找、查看可用的分析内容并与之交互？

　　3、交互

　　在数据分析过程中，一个能满足分析者需求的Dashboard应该能自由地分析，通过一些操作来改变和增加分析的维度及范围，来增加业务分析的深度。因此，需要考虑：

　　能否使用预定义或自定义的分层结构来进行上钻和下钻？

　　能否通过与参数交互来更改分析视图或执行假设分析/场景建模？

　　能否通过筛选控件改变分析范围？

　　能否更改分析视图或分析的场景？

　　4、分析和探索

　　数据可视化工具和丰富可视化分析工具，前者用于构建图表，后者使用可视化作为主要分析呈递方式。需要考虑到业务人员人员分析和探索的自由性，诸如FineBI的SPA螺旋式聚合功能，满足了以下几点。

　　支持在前端分析过程中简单处理（筛选、计算）数据。

　　支持对现有数据模型进行充实，创建分析所需的新维度和度量。

　　能够对相关数据点进行合并和分组，从而在数据模型中生成新字段以简化分析。

　　5、查看和分享

　　传统的商业智能分析，得出的报告往往通过打印或导出的静态报告发送至领导邮箱。

　　现代的查看方式有所改变，移动端设备及大屏设备开始流行。因此，需要考虑：

　　查看和分析过程是否支持在不同分辨率不同设备上的展现和交互（平板电脑、手机、大显示屏）？

　　分析能否嵌入组织的Web门户或OA、CRM等业务系统中？

　　能否接入外网查看和共享？

　　协作方面，能否通过微信、钉钉等办公社交工具进行分析的讨论（注释、评论等）

　　流程上是否有权限设置，审批流程？

　　6、管控

　　在选择BI分析平台时务必考虑灵活性，以便满足业务部门的不同需求。比如从传统BI平台到现代平台的过渡，可以选择在初始阶段以传统方式使用现代平台，然后逐渐扩充用户可以自助访问的功能。但同样重要的是，必须评估平台在“数据管控”和“分析管控”这两个不同但彼此相关的领域中的各种不同功能，以确保日后扩展或者管控模型有所改变时能根据需求灵活地调整。

　　如何选择合适的BI分析平台.中琛魔方大数据分析平台(www.zcmorefun.com)表示随着市场份额的迅速扩大，企业的经营就像三国的战场，如何才能运筹帷幄，决胜于千里之外是每个企业都在苦苦思索的事。而要做到这一点，首先要对自身的经营数据以及市场变化了然于胸，正所谓知己知彼方可百战百胜