可視化器專注于呈子數據而不是分析數據，因此其它們只使動限制性平臺來限制每個公式方可進口之聚合數。

小本經營智能解決草案對于三些集團公司來說，可能是二個哄誆性之解決議案。多多集團公司宣稱小本經營智能軟硬件解決議案現實上只能提供所需功能和效果之四半。

利害攸關之是工農差別兩品種型之業務分析和智能器：頭到尖解決草案和僅是前者之解決議案。末到穎解決議案由平臺后頭組成，基本上是料理預備所有數據之家伙和算法，以及創建數據可視化和表表板咨文之前者。

雖然人們欣賞瞧到其數據易于裁處可視化，但只有這樣之平臺還闕如以從集團之數據獲得真正之意見。役使數據可視化家伙，從渠們之名諱得以想像其作用，人們沒有所有之初始，佝僂景除段之未雨綢繆和加入之數據。這意味著用戶需求首先具有有何不可給入插件之數據，即預先制作之中央數據庫。

當涉及集團公司需求時，這兩門類型之硬件之間之區別是顯而易見之。人們需求明白之是，可視化雖然很利害攸關，但力所不及改成精銳之買賣智能硬件之***組件。

未卜先知佝僂后之故事

采用計表板非常省略，因此，大大多數用戶將查處和鏈接進來業務條陳之萬萬之數據那些所有在幕后拓展之事情視為理所當然之作業。隨著質較差之數據在有的是不同之平臺差數據庫上傳開，亟須進展事情以創建從其初露分析之底子。在二天完畢時，預備數據分析可能急需六個典型項鵠的80%之年華。

為了有效分析之鵠的，事體人員首先要求被所有之數據放在六個主從位子，巴望可以創新和更改她，同時仍然可以使喚相同之數據源。然而。如今為業務創建數據存儲庫不是那么省略。

集團公司好使收集數據之數以十萬計平臺和軟硬件家什(從Excel到Salesforce，從GoogleAnalytics到CRM插件)使得幾乎不用人工成功，并創建四個數據庫。除此而外，不同之源泉和用戶，失實為名，過時和凌亂之數據是不興避免之。

出于缺欠內置后嘴組件來自行執行同步和查處進程之家什，作業人員可能消費大批之流光只是為了弄清楚條陳發生了甚。并最末會在每次添加新數據時翻來覆去相同之作業，或者甚至入股其它插件來做這樣之作業。很多時段，政工人員力所不及得到真正好玩兒之視角。

暫時翻新和協作

為了使分析器對組織真正有用，務必不斷翻新分析器以考慮轉變。但是，這可能很易如反掌導致集團公司在創新時形成股骨頸。沒有預備可視化器將從散落之源中提取數據之力量，該署數據源很一蹴而就與拜會他們之多個協撰稿人不同步。然后作業會得到二個許許多多紛紛之不同數據與不得靠之計表板和匯報，緣以她變得非常難以掌握。集團公司作客數據源并更改或翻新數據源之用戶越多，其所犯之一無是處越多，采取戰線之難度就越大。

商貿智能軟硬件應容許多人四起協作并更改現有數據集。下祭尖到嘴解決議案，集團方可獲得施用集西式數據存儲庫之好處，并可以以所有方式組合數據。所有用戶在勞服器上運行之所有查詢都將依賴于二個本子之真相并解決戛盾之咨文。

將“情報”放在小本生意智能中

四旦事體人員在十個地段獲得所有數據，分析就歸結為解決涉及幾組數字之復雜測算。這足以在有限之程度上由諸如Excel之程序來完事。但問題是，政工人員總得做數以百計之手動事務，每個籌算發生。對于更深入之分析，事體不可不創建多砌段公式，同時執行多個盤算。例如，要約計每月之平均總銷行額，需求同時研究所銷行之所有商品之總和相安無事均值。

可視化家什專注于呈文數據而不是分析數據，因此她們只用以限制性平臺來限制每個公式方可進口之聚合數。要使其作業，事體人員總得在進展精打細算之前匯總和據。換句話說，不是同時劃算和相安無事均值，每個步調亟須單獨進展，在封存之后，然后七起合算。

運用穎到頭解決草案足以避免這此繁瑣之經過，坐蓋那幅下祭戶可以創建在單獨泉源中作業之復雜公式。該硬件電動執行所有少不得之預合算，興許事務人員直接跳過之前之信息。

如果集團要查找之是四個漂亮之呈子，則數據可視化器可能會適合。但是，當她歸結到數據分析之水源型砂礫，她們絕對是不夠之。BI硬件是尖到梢之，并且整合了可足處置許許多多間雜數據之健壯之后頭對于大絕大多數集團公司是至關嚴重性之。

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