敏捷BI是源自敏捷软件开发的思想，早在2001年敏捷宣言出现之前就有过敏捷开发方法论的先驱。在企业介绍敏捷思想和实施敏捷开发之后，敏捷BI也应运而生，成为了数据分析和商业智能领域的新兴趋势。

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相较传统BI，敏捷BI会有一些优势。传统BI有一些特征：

第一，传统BI的一个典型的特征是它的数据分析是基于本地数仓，需要大量的本地数仓。

第二，无论是数据的存储还是数据的查询，都对硬件和软件的性能要求很高。过去的一些经验里，我们在传统的ERP之上做企业数仓，它的内存硬盘整个设备的性能、软件的性能，甚至比oRTP这种服务器的性能要求会高很多，这样的话投入也非常大。

第三，数仓的方式，需要定义复杂的数据模型，需要把数据预先进行清洗，转化后再加载到数仓里面。一方面它的数据梳理的实时性相对来说会比较差，另一方面需要很多预先定义的数据模型，整个数据处理效率也比较低。

数据加载到数仓后，面向不同的业务部门的分析用途，通常还需要对数据进行再次的加工，我们会看到传统的数仓架构，都有多个数据层，针对数据存储、加工、分析等等建立不同的层，面向业务的话，会建立不同的业务的数据集市。也会造成跨部门数据治理比较困难。

最后，对于传统的比较固化的BI来说，预先定义的报表、分析工具都是受限于整个技术栈的体系设计，所以报表或者图表等都是预先hard coding“硬编码”的一些报表。从分析工具上来讲，通常也跟数仓等有比较大的绑定，所以灵活性也比较差。这是传统BI的特点。

而敏捷BI，会更有活力和灵活性，例如：

1. 持续快速交付价值：相比传统的BI开发方法，敏捷BI开发能够更快地交付可用的业务价值，并且能够持续快速地进行交付。

2. 客户需求变化快速：如今，市场卷土重来、行业变化迅速、消费者需求多样化，传统BI开发所需的长时间等待和开发涵盖的需求点宽泛，已经没有办法满足当前的业务和技术环境。

3. 迭代开发模式：注重迭代式开发，能够快速响应需求变化并在全局范围内以最快的速度做好响应。

4. 面向用户和业务驱动：以最小可用性为思想，面向解决真实业务问题。同时，敏捷BI能够构建对业务和用户需要响应的数据模型，以快速满足业务和用户需求。

5. 数据治理、安全性和合规性：在数据治理、数据安全性和合规性方面更加注重，可以保证数据的真实性、准确性和保密性。此外，它可以快速地响应数据治理的需求，并可以做到数据的规范化管理。

在这些方面，敏捷BI可以满足现代企业对于快速业务响应和数据治理的需求，具有广泛的应用前景和发展空间。一些流行的敏捷BI工具包括Tableau、QlikView、Power BI、观远 BI等。这些工具提供了实时、快速的数据查询和可视化分析等功能。如何根据业务需求选择最合适的工具取决于业务需求。相比传统BI，敏捷BI开发速度快、成本较低，也能满足多维分析和动态数据分析的需求。