传统报告与敏捷BI的区别是什么，新媒体与传统媒体的区别是什么
利用数据创造更大的价值，实现成本节约和效益提升，是当前众多企业的重点之一。
在数据应用方面，企业通常使用传统报表和BI商务智能平台两种产品，在过去的一些语境中，数据报表和BI平台并没有区别，虽然在功能上是重复的，但实质上两者大相径庭。
1、传统报告
传统报表的作用：整合、处理数据，以可视化的方式呈现，降低数据的使用门槛，实现数据的动态化、实时化表达，以简单易懂的方式，体现各项数据及相关情况。
面向传统报表用户：以IT为主导，报表的开发和编制需要专业的IT人员操作，其原因是传统报表的技术门槛高、操作难度大，没有专业基础的业务人员无法独立完成报表的编制。
传统的报告应用程序流程：业务代表提供需求，IT部门完成项目计划、开发设计、测试和用户体验后，可供业务代表在线使用。在测试和在线阶段，IT人员和业务人员之间存在理解偏差，报告往往不符合业务人员的需求。这会导致重复测试，更高的沟通成本和更长的在线周期。如果业务发生变化，需要重新执行开发过程，时间成本非常高，以周、月为周期计算，决策效率也很低。
2、BI平台
BI平台的作用：BI平台融合了传统报表的数据可视化功能，同时着重于数据的深度分析方面，实现了数据的滚动、向下钻取、关联性分析等，部分BI平台还融合了AI增强分析模块通过更加智能化的方式，实现数据洞察，支持业务预测和决策。
BI平台面向的用户：以业务用户为主导，其简单易操作的属性是业务员可以通过拖放完成数据分析，进行ldquo，究其原因rdquo；的探索式分析，在降低重复沟通测试成本的同时，使业务员能够通过数据真正提高业务效益。
BI平台应用流程：以业务用户为主，IT人员为辅的工作流。全程可视化操作分析，由IT人员将数据分类输入BI平台，设置数据权限，业务人员根据业务需求进行自助式搜索分析。由此，可以将数据从业务导向，应用于业务，提高数据支撑业务的效果。
BI平台是在传统报表基础上发展起来的一种更新，是一种更有效的数据应用工具，融合报表可视化功能，在数据智能、数据洞察等方面都有突出的效果。
这一发展的原因一方面是技术进步，另一方面是企业需求的转变。在数字化转型的初级阶段，数据应用的特点是将杂乱的数据整合、处理，以直观、动态的方式呈现，让用户看到业务ldquo。发生的事实rdquo；。随着转型的发展，传统的报表已经不能满足企业的需求，希望从数据中获得更大的价值，BI平台的应用应运而生，通过更方便、更多元、更深入的分析方法，实现对业务的洞察找出问题的根本原因，预测未来趋势，做出科学决策。
目前，BI平台已经成为各大企业的选择，BI自身也在不断发展，更智能、更高效、符合当前企业业务发展需求和用户使用习惯的敏捷BI，正逐渐成为主流。
作为国内敏捷BI的创始人和领导者，永洪BI不断提升产品能力，使数据应用不仅实现报表，还实现数据的深入应用，驱动业务增长。
1、一站式平台架构
永洪BI在产品设计初期，从顾客需求的角度出发，ldquo；一站式rdquo；的理念进行产品架构，使用纯B/S架构，使产品在配置、培训、使用等方面达到最高效率和最低成本，使数据在平台上顺畅流动。
一站式BI的目的是让用户能够在统一的平台上完成全过程数据分析任务，大大降低了实施、集成和培训的成本，企业可以轻松构建数据应用。这降低了应用程序的难度，并使系统不致形同虚设，从而使所有企业都能实际使用。
2、轻量级数据分析单元
谁都可以实现数据分析师rdquo；因此，首先要降低学习和使用产品的难度，让基于零的商务人士也能实现自助分析。
永洪BI提供可视化过程数据建模能力，包括表格和字段转义、异构数据源关联、多粒度表示、数据去感、异常数据过滤、维度度量扩展、缺失值填充、重新划分、列划分、范围分组、格式转换、能够迅速完成诸如自循环列等一系列操作，提高数据质量。业务员可以通过简单的点击、拖动等动作，完成报表的制作、数据分析、洞察，实现数据分析的全员化。
3、全程可视化建模的AI增强分析
永洪BI嵌入AI强化分析模块，ldquo；AI平民化rdquo；作为理念，可以全过程可视化建模，降低AI应用门槛，让AI应用进入业务，让业务员更简单。其中内置5种、20多种插件化算子，可满足常用分析场景，将AI深度分析与BI数据可视化深度融合实现联动分析。
4、自主开发的高性能计算引擎
随着企业积累越来越多的数据量，以及业务方面对精细化数据的需求，大数据量的处理能力成为衡量BI产品敏捷性的重要指标之一。
永洪BI自主开发VooltDB高性能计算引擎，具有列存储、分布式计算等技术，可实现亿级数据的秒级响应，并得到了众多世界级大型集团企业的应用和实践。这也是各大龙头企业将永洪BI作为集团级数据分析平台的原因之一。
BI平台是传统报表的进一步发展，在数据可视化的基础上，实现数据的深入应用，释放数据价值，实现人人都是数据分析师，使数据来源于业务，融合于业务，真正以数据驱动业务。
企业在选择数据应用工具时，应多角度考察，着眼于当前，以布局未来、实现价值为最终目的。这样可以最大化数据应用效果。