当苹果推出革命性的产品时，统一了市面上移动设备的通用标准，交互式触摸屏成为许多手机和平板电脑的标配。不久之后，苹果和安卓系统都提供了开放的SDK，支持用户在移动设备上自行开发原生应用。整个移动软件行业在这场颠覆中重塑了原有的软件交互方式，也从根本上改变了人们在移动设备上使用数据的方式，其中就包括移动商业智能。商业智能应用可以将报告和数据转换成移动仪表盘，并即时传输到任何移动设备上。到目前为止，人们已经习惯了使用移动设备来处理工作和生活中的各种信息。移动BI应用早已成为一种特殊的业务产品，通过打破业务流程之间的数据孤岛来促进数据流通。每个人都可以利用移动设备成为数据中心，实时便捷地获取所有数据信息。

移动数据分析的普及

总体来说，移动数据分析的发展更像是一部移动设备的发展史，正是因为移动设备解决了网络问题、操作便捷性问题、生态问题、便携性问题，才有了如今的智能手机、平板设备，那么移动数据分析呢？或者说，由于全球移动互联网用户数量已经达到55亿，我们身边几乎每个人都在使用移动设备来处理和查看数据，因此BI需要强调与移动端的兼容性属性？如果明天诞生了一款替代移动端的相关设备，那么数据分析平台是否需要再次强调其与新设备​​的兼容性？我的答案是“是”，但与用户使用习惯无关的是，数据分析这个概念本身也正像移动设备一样，从“特权”走向“全民”。

在传统业务场景中，BI数据报表作为决策者审核的数据基础，IT和业务部门需要根据决策者自身对数据指标的制定和要求，协同获取实时或二次统计的业务数据，制作反映相关业务指标的数据大盘和数据报表。整个数据分析过程是顶层设计、层层汇总、迭代修改，数据流动的方向是从上到下。但针对目前实际的业务场景，我们可能有不同的答案。

从业务角度看，业务前端应该是数据生成节点，数据在这里生成，沿着业务系统汇聚到公司级数据仓库，最后绘制成报表送到决策层面前。决策层根据报表数据制定下一步的发展策略，然后业务策略一步步传递到业务前端，又产生新的数据，再次反馈回来，这就是原本的数据循环。但如果我们也可以把数据分析+数据决策辅助工作也加到业务前端呢？你会发现数据分析利用的流程会发生变化，整个决策会在前端进行局部调整，而自发反馈调整后的数据会逐渐融入到整个企业中央决策层，决策层再对大的战略层面进行调整修改。数据流的方向变成了从下往上，两层决策可以保证业务的可扩展性、适应性和敏捷性更强。 这种思路和经常提到的“边缘存储”或者“边缘计算”等概念类似，我们可以称之为边缘分析。在现代、多变、复杂的业务场景中，边缘分析可以进一步提高决策的敏捷性，大幅提高数据的利用率。

APP 和 WEB 的区别

即便在大前端大获成功的今天，Web 应用与应用之间还是存在着性能差距。但 Web 提供的普适性和多端兼容性也让应用羡慕不已。就像“木村定律”一样，普适性和专业性在不同阶段会来回迭代。如果用 Web 搭建自己的移动 BI，将拥有以下优势：

开发成本低，因为技术栈都是前端的，对开发者的门槛也会更低，更划算的是一套代码项目可以适配多个终端，大大缩短了整个产品的周期。

内嵌赋能：Web技术栈最大的优势（劣势？）就是灵活性，完全可以只上线一套Web BI服务，就能服务于不同的软件平台。用“赋能”这个词，就是可以低成本实现整个产品矩阵的数据分析能力的全面升级。

更新迭代速度快，开发-部署-实施链条中的节点减少，维护更新周期也会减少。

如果用一个App来搭建一个数据分析平台会怎么样？

更强的性能。原生技术带来的性能差异会给用户带来更好的体验。（强是相对的，Wasm 在某些方面已经可以和原生性能媲美了。）

对于离线数据，Web技术最大的特点就是和网络严格绑定，相比较而言APP在离线场景下可以将部分数据缓存到本地，这样可以解决在没有网络的场景下数据展现的问题。

行业趋势

在实际的使用场景中，还是需要根据自己的实际情况来决定哪种技术方案更为合适，但其实还是有一些常见的行业趋势值得用户考虑作为评价因素。

自助服务，上篇文章讲解移动BI发展历史时提到过，在早期，用户对移动BI不感兴趣的很大一个原因就是它能提供的信息太有限，在数据指标展现的灵活性上没有实际的业务价值，更别提数据敏捷、数据探索之类的了。所以在选择BI产品的时候，自助探索会是一个非常重要的点，从用户端来说，可以获取更多有用的信息，从产品端来说，可以省去很多二次开发、定制化需求的开发成本。在如今的BI行业，自助服务几乎已经成为行业标准，OLAP基础操作中的筛选、钻取、排序等交互方式也应该算是分析产品的刚需。

实时数据更新提醒。一方面，移动端需要保证数据的实时性，让用户随时看到真实的业务状态。另一方面，预先设定的预警数据要能够支持智能预警推送信息、即时提醒等操作。

总结

从信息化到数字化再到数智化，数字化应用已从趋势走向现实。在构建数字化应用时，需要根据实际业务场景选择合适的解决方案，了解各种解决方案的优缺点，才能选择适合自己的最佳实践。

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