BI工具一直被誉为数据应用的“最后一公里”，其原因在于BI工具可以通过简洁的方式完成数据分析，将数据结果直观的展现给使用者，达到释放数据价值的目的。
然而，传统BI的根本问题在于操作难度大，导致只能专业的IT人员进行操作，业务人员和管理者只负责提出需求，而IT人员往往对于业务的了解不够透彻，数据分析结果很难对业务做出真实反映和有力支持，最终本该是主导者的业务人员反而成为了被动地接收者，BI工具也仅仅成为数据报表制作工具，没有展现出应有的价值。
因此，新一代的敏捷BI应当定位为“面向业务的可视化分析工具”，才能真正释放数据价值，驱动企业增长。
为什么必须是“面向业务的可视化分析”？
可以看出，传统BI由于理念和技术问题，导致数据应用难度大、层次浅、效果差。数据的最终目的，是帮助企业精确的了解企业已经发生的事情以及未来可能发生的情况，实现降本增效，提升业务水平，推动企业科学发展。因此，数据应当与业务紧密联系，才能发挥其真正效果。
作为数据应用的重要一环，BI工具显然也应当深度融入业务的各个环节中，才能达到效果最大化。新一代的敏捷BI工具，在产品设计时，就以业务为出发点，通过技术、场景、功能、使用方式等方面，使BI工具与业务相融合，做到始于业务、终于业务，这样才能真正释放数据价值，有效支撑业务发展。
什么是“面向业务的可视化分析”？
面向业务的可视化分析工具，其关键在于让每个人都用起来，结合自身的业务场景，自主进行数据分析，实现数据的深度应用。因此，敏捷BI产品具有以下两个特征：
1、面向业务人员
传统BI的流程是由业务人员提出需求，IT人员制作报表提供给业务人员使用，其问题一方面在于沟通过程中存在理解偏差，报表经常存在不符合业务人员需求的情况；另一方面导致业务人员只知数据结果，不知根本原因，数据应用效果差。
敏捷BI的自助式分析模式，其简单易操作的属性，可以让业务人员通过拖拉拽的方式完成数据分析，并进行“究其原因”的探索式分析，在减少反复沟通测试成本的同时，让业务人员可以真正通过数据提升业务效果。
2、可视化分析
“数据可视化”不等于“可视化分析”，企业、管理者和业务人员所需要的也不仅仅是一张张数据报告，而是深入挖掘数据价值，赋能业务增长。因此，敏捷BI着力通过自服务分析、AI增强分析等功能，使业务人员可以以便捷的可视化方式，对数据进行分析、挖掘与洞察，实现数据的深度应用。
如何实现“面向业务的可视化分析”？
面向业务的可视化分析，其特征是让业务人员成为数据分析的核心，运用敏捷BI工具，实现数据深度应用，提升业务水平。
因此，一款优秀的敏捷BI工具，应当具备以下特征：
1、低门槛
业务人员更懂业务，用数据驱动业务的阻碍在于缺乏数据分析能力。要实现人人都是数据分析师，就需要降低BI工具的使用门槛。
敏捷BI提供可视化流程数据建模能力，可快速完成表和字段的转义、异构数据源关联、多粒度表达式、数据脱敏、异常数据过滤、维度度量扩展、缺失值填充、去重、拆分列、范围分组、格式转化、自循环列等一系列操作，提高数据质量。业务人员通过简单的点击、拖拽等动作，即可完成制作报表、数据分析和洞察，实现数据分析全员化。
2、智能化
数字化转型进入实质性阶段，业务对于数据的需求不再仅仅停留于报表，而是深度应用，实现数据的智能化。在此过程中，一些BI产品虽然融入了AI模块，但由于应用门槛高，需要专业IT人员进行建模分析，显然与让业务人员用起来的目标相违背。
敏捷BI以“AI平民化”为理念，可以全流程可视化建模，降低AI应用门槛，让AI应用走进业务，让业务人员上手更简单。其中内置了5种类型，20余种插件化算子，可以满足常用分析场景，使AI深度分析与BI数据可视化深度融合以实现联动分析。
3、高性能
业务人员商业分析的模式，会在业务端产生大量的细节数据，同时业务端对于精细化数据的需求，使大数据量的处理能力成为了衡量BI产品是否敏捷的重要指标之一。
敏捷BI的VooltDB高性能计算引擎，拥有列式存储，分布式计算等技术，能够实现亿级数据秒级响应，并且得到了多家全球性大型集团企业的应用与实践。这也是各个大型头部企业将敏捷BI作为集团级的数据分析平台的原因之一。
BI工具的属性，决定了其需要以业务为核心，通过业务人员的自助式分析与深度洞察，实现降本增效，驱动业务增长。因此，在技术和产品的不断提升下，新一代的敏捷BI应当是“面向业务的可视化分析工具”，明确定位，聚焦业务，释放数据价值，推动业务科学发展。
