題主這個問題出在工具上，直截了當地說就是SAP這種傳統重型BI已經難以適應大資料市場，處理海量資料困難、轉型升級複雜、無法應對需求變化等致命缺點，讓重型BI已經走向落後。

所以，目前更多的企業會去選擇Tableau、FineBI這樣的敏捷BI，其原因就是：傳統重型BI的技術架構針對海量資料的計算能力不足，需要透過建模、二次表、Cube提前進行資料運算彙總，而敏捷BI採取的是輕量自動建模，高速響應海量資料，更加的靈活和快捷。

其實，我們只要對比一下重型BI與敏捷BI，就能夠看出其中的端倪：

傳統BI是先由IT人員根據需求進行建模（二次表和打cube），再由業務人員前端檢視分析。這樣的分析架構目前在企業中應用很多，但是缺點也日益凸顯：

一是無法即時處理海量資料，資料彙總只有在建模前完成才能保證後期的資料展現速度；

二是業務人員檢視的報表相對靜態，分析的維度和度量的計算方式已在建模時預先設定好，不能更改，比如定好了是求和或求平均數，想改成求方差必須回去修改模型；

三是分析需求變更時，業務人員不能直接調整報表，需要IT人員重新建模或修改已有分析模型，耗時較長，響應速度較久。

敏捷BI的資料展現是起點，而不是終點。敏捷BI的操作所見即所得，因此業務人員可以自主分析，看到了資料就能互動式分析，能深入向下挖掘，能發現問題找到答案；

TB-PB級的資料能夠秒級響應。敏捷型BI採用了分散式計算，記憶體計算，列儲存以及庫內計算等技術，令大資料量的處理不再依賴預計算就可以很快完成。

靈活應對需求變化，提高分析效率。分析報告需求經常需要資料層的改動，需要IT部門去改進資料層和業務層，傳統BI平臺需要一兩個月去梳理模型。敏捷BI無需事先建模，可在分析過程中靈活調整分析維度和報表展現，需求變更可以在一天之內響應，提升企業的洞察力決策力。

因此，敏捷BI可以透過更低的成本、更短的上線週期，快速讓企業洞察到資料的含義和價值。所以，敏捷BI相比於傳統BI功能強大在某些方面確實屬實。

具體可以參考一下傳統重型BI的代表SAP和國產敏捷BI的代表FineBI的對比：

最後還想總結一句，傳統重型BI已死不是危言聳聽，敏捷BI取代傳統BI是無法阻擋的大勢所趨，只能能夠敏銳洞察到這一趨勢的企業，才能在大資料時代的裹挾中爭得一席之地。

“我家資料量都是億級上下的，如果用BI軟體來做資料視覺化分析，帶得動嗎？”億級上下的資料視覺化分析，用BI軟體就對了。BI軟體本身就是專為海量資料做智慧視覺化分析而生的，特別適合做資料量大、分析效率高、靈活度直觀度高的資料視覺化分析。

億級資料量，就用專做億級資料視覺化分析的BI軟體

或許會有人提出疑問說並不是所有的BI軟體都能做億級上下的智慧資料視覺化分析。實際上，BI軟體中確實存在不同的資料處理量劃分，以奧威BI系列的BI軟體為例，OurwayBI軟體就很適合用於億級資料量的智慧資料視覺化分析任務。該BI軟體從一開始的定位就是用於億級資料的智慧視覺化分析，因此不管是資料清洗、資料智慧匹配還是資料的運算分析的方面都為容納億級資料而進行做了大量設計調整。

OurwayBI資料視覺化分析報表截圖

相比之下，同系列的PowerBI、SpeedBI資料分析雲雖然具備又快又靈活的智慧資料視覺化分析能力，但在資料處理量上卻和OurwayBI有著很大不同。特別是SpeedBI資料分析雲，作為一款免費線上使用的智慧資料視覺化分析軟體，它所承載的更多的是智慧資料視覺化分析體驗、小量的資料分析或個人資料分析。

無縫對接、自帶標準解決方案，更適合做大資料視覺化分析

大資料量的智慧視覺化分析往往是從對接資料入手，且為能儘量提高資料匹配、運算、分析效率，通常還需要搭建資料分析模型。因此如果你的資料量大，不管是百萬級別還是億級的，在挑選BI軟體時還是應該選擇可自帶標準解決方案（分析模型），能無縫對接金蝶、用友等主流ERP的，這樣能在專案過程中節省大量時間成本，以高效、低成本的方式快速構建適合自身的智慧資料視覺化分析平臺。

總的來說，如果資料量很大的資料分析專案，用BI軟體來就沒錯了。剩下的只是根據資料量級別、資料來源型別、資料分析需求來挑選匹配具體品牌的BI軟體。