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1. 传统BI系统的局限性：
- 数据集中且有限： 传统BI系统通常基于企业内部的结构化数据，如销售数据、财务数据等，而对于企业外部的非结构化数据（如社交媒体数据、视频数据等）难以有效利用。
- 批处理和静态报告： 传统BI系统通常是批处理的，需要定期生成报告，无法实时获取数据分析结果。
- 复杂性和缺乏用户友好性： 传统BI系统往往需要专业的技术人员进行开发和维护，对于非技术人员来说操作复杂且不易理解，缺乏用户友好性。
- 固定指标和预定义查询： 传统BI系统的指标和查询通常是预定义的，缺乏灵活性和自定义性，无法满足不同用户的需求。
- 局限于历史数据： 传统BI系统主要侧重于历史数据的分析和报告，对于实时的业务数据分析和预测能力较弱。
2. 现代BI系统的需求：
- 实时分析和报告： 现代BI系统需要能够实时获取最新的数据并进行分析和报告，以便用户及时了解业务情况。
- 大数据和非结构化数据分析： 现代BI系统需要能够处理大数据和非结构化数据，如社交媒体数据、物联网数据等，以帮助企业挖掘更多的商业价值。
- 自助式数据分析和可视化： 现代BI系统需要提供简单易用的用户界面和工具，使非技术人员也能够轻松进行数据分析和可视化，满足不同需求。
- 预测和智能分析： 现代BI系统需要具备预测和智能分析的能力，能够通过机器学习和人工智能技术提供更深入的洞察和决策支持。
- 集成和整合多个数据源： 现代BI系统需要具备集成和整合多个数据源的能力，如企业内部的结构化数据、外部的非结构化数据等，以建立更全面的数据基础。
综上所述，现代BI系统能够弥补传统BI系统的局限性，满足企业对更灵活、实时和综合性数据分析和决策支持的需求。
