圖1：搜索引擎（圖片來源於網絡）
不知道從什麼時候開始，搜索框無處不在。現在當你想要搜索一個問題的時候，冒出來的第一個平臺，可能不是“百度一下你就知道”，而是去各個細分平臺進行搜索。
這是一個很有意思的變化。比如很多人刷抖音，而我有一個朋友就跟我說，她在抖音上學做菜。糖醋排骨怎麼做，麪食花樣做法，幾乎搜啥有啥。而且用視頻方式學做菜，比圖文輕鬆易懂多了。用丁香園搜索醫學問題，用
現如今，搜索引擎的定義早已不再侷限於狹義的搜索引擎本身了，搜索可以說是在我們生活中方方面面都在普遍使用。百度CEO李彥宏也在第6屆烏鎮互聯網大會上再次強調：搜索在人工智能時代也將煥發出巨大的潛力。
圖2：抖音搜索框（圖片來源於網絡）
搜索引擎的泛化，並不讓人意外。搜索行爲的本質是獲取信息，而這也是信息獲取最敏捷的方式之一。
從數據到信息，人類想盡辦法提高對數據的利用效率。比如，幾年前開始流行的敏捷BI的概念，就在數據分析領域大行其道。
2013年，大數據時代來臨。企業急需更高效的數據分析平臺，於是滿足市場期望的"敏捷BI"出現了。
在對數據進行分析的過程中，傳統BI的做法是，IT人員事先根據分析需求來進行建模，提前彙總好數據，業務人員在前端查看分析結果報表。這種做法很成熟，持續了很多年，但是報表靜態、分析維度僵化、耗時較長、響應速度緩慢。
造成這些問題的本質原因是，過去的技術架構對海量數據的計算能力不足，需通過建模、二次表、Cube 提前進行數據運算彙總。
與傳統BI不同，敏捷BI採取輕量建模的方法，數據連進來直接可以進行分析，並且業務人員可以實時調整分析的維度和度量的計算方式，極大增加靈活性。
圖3：敏捷BI（圖片來源於網絡）
敏捷BI不必在開始時花很長的時間構思大而全的分析指標體系，而是低成本快速進行數據探索，幾分鐘就做好一個分析結果。
可是敏捷BI的發展真的到此就結束了嗎？如果止步於此，我覺得遠遠稱不上真的敏捷，因爲完全跟不上人腦的思維反應速度！
還記得我們上面提到的搜索嗎？試着重現一下你是如何通過搜索找到想要的信息的。
比如你想要購買一件新年禮物，你可能會相繼輸入：
1）新年 禮物
2）適合給男朋友的新年禮物
3）男朋友 新年 禮物 500-1000元
4）男朋友 新年禮物 500-1000元 實用 有趣
這纔是符合我們思維習慣的找到信息的方式！！和選擇禮物一樣，別指望一開始你就能找到正確的數據分析維度，你需要經過多維度的探索，才能夠找到問題的突破口，得出具有深刻洞見的圖表。而這些敏捷BI，其實只不過是在已經知道分析維度的前提下，進行的數據分析而已。真正的敏捷，是隨時響應、推翻、再次響應你的數據分析過程，直到找到正確的方向。
所以，把搜索框搬到數據分析系統中，纔是敏捷數據革命的未來？
Bingo！
圖4：搜索式數據分析（圖片來源於網絡）
而這個產品已經被創造出來了：DataFocus，首箇中文搜索式數據分析系統。將搜索技術創新性地運用到了數據分析領域，創造出了同時支持中英文自然語言搜索、屬於數據分析領域的搜索引擎。
DataFocus Cloud使用起來像谷歌、百度搜索一樣簡單，就是搜索即可，完全跟得上思維的響應速度。