小A是公司“表哥”，负责公司内部财务月报表。每个月写财务报告时，小A总在发愁：
第一代BI时期
每个月底，小A总有那么几天重复着下面的工作：
1. 从ERP系统的财务模块中下载发票数据到Excel
2. 从CRM系统下载顾客数据到Excel
（...此处省略多个其他维度...）
3. 将这几个表用vlookup 和 sumif给连起来
...安静的等待Excel计算几十分钟...
...如果死机，那一定是天意让我coffee break 然后再重复以上步骤，...
4. 形成数据透视图
5. 截图粘贴到ppt, 发给老总
老总已经不是当年那个岁月静好的老总，看看静态的ppt已经不能满足他的需求。
“小A啊，整体销售情况不错，帮我分析下苏锡常的具体情况”
于是小A重新打开那200MB的Excel工作簿，当然，打开的时候少不了那十来分钟的数据加载和重新计算。
小A耐着性子再筛选工具中选择“苏锡常”大区，发现文件还是很大，不得不在数据层删除了非苏锡常的数据，好歹让Excel文件大小降低到了100MB. 但还是没法以附件的方式发给老总啊。折腾了大半天，最后U盘给了老总。
老总又提出了让小A怀疑人生的世纪难题 “小A啊，能不能把苏锡常和京津冀对比下？然后数据文件发给北京的同事？”
这样的场景相信大家并不陌生，那繁琐的数据处理与合并步骤（vlookup, sumif）, 龟速的数据引擎的性能（等待Excel计算十几分钟），单一的数据分享机制（U盘）和稻草人一般的企业安全制度（谁都可以转发邮件中的Excel数据文件）。
上面这个案例中，Excel只是一个例子，但却反应了第一代BI-集中化的理念，数据由IT部门完全把控，业务部门只能索取，下载，再分析的能力。
商业智能BI发展的历程
第二代BI时期
为了解决第一代BI的分析困境，第二代BI工具应运而生。运用第二代BI工具，小A仍然有许多困惑：
小A正在使用第二代BI工具探索为什么京津冀地区的销售有季节性的变化，想下钻到产品层面。很遗憾产品的字段都不在上游的数据仓库中，需要IT团队将改字段从数据库同步到数据仓库，才能再将该字段添加到展现层分析。一般逃不了下面几个流程：
1.业务部门提出需求添加/修改字段
2.IT分析需求，做出变更
3.测试
4.交付
5.业务部门在实际场景分析中想想觉得这次变更不能佐证之前的假设，又提出新需求....
第二代BI将IT权力分散化，让业务部门参与其中，下放部分权限，也减轻了IT部门的负担。这一代的BI也有着“引导式分析”的特征。但分散化的布局也有着掣肘之处。比如自助式分析就不容易实现，毕竟业务和IT是不同的职能，思考方式也不一样。
第三代BI时期
走进第三代BI，大众关注的是如何能使得数据分析流程更加敏捷？如何减少不必要的沟通和返工？如何让业务部门掌握自主权实现自助式分析？
为了解决第三代BI时代的难题，Qlik Sense应运而生。结合人工智能的力量和人类直觉的创造力，借助Qlik独特的分析引擎、智能分析能力，让“表哥”们的很多困扰和分析窘境，在指端点、选、拖、拉的幻妙旅程里，得到瞬间的解决。从此以后，Tea Break 变成享受而不是承受了(此处省略曾经承受的种种折磨…)
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来源：oschina
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