BI和报表等于数据分析？终于有人讲清楚了它们的

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编辑导语：提到BI，大家可能会认为它主要应用于数据分析和可视化一侧，然而它的作用远不止如此。在本篇文章中，作者为我们分别介绍了报表式BI、传统式BI、自助式BI，并且在文末，为我们对商业智能和数据分析这两个容易混淆的概念进行了区分。

调研发现，很多人对BI的理解侧重于数据的分析和展示，BI更多地被等同于数据分析与数据可视化。因此在大多数企业中，BI更多地是指分析和前端展示工具，而不是一个完整的体系。

《商业智能白皮书》对商业智能BI工具的定义：以数据可视化和分析技术为主，具备一定的数据连接和处理能力的软件工具，使用者能通过可视化的界面快速制作多种类型的数据报表、图形图表。

按照技术发展和对用户需求的响应，当前BI工具可以分为报表式BI、传统式BI和自助式BI三类。

一、报表式BI

报表式 BI 工具主要面向企业信息部 IT人员，适用于各类固定样式的报表设计，通常用来呈现业务的明细数据和指标汇总，支持的数据量相对不大。

国内的报表式 BI 于1999 年左右开始起步，在 2013 年趋于成熟。

由于国内企业对于报表的格式自成一派，很多国外的报表工具在制作报表样式时，图形格式交互上都磨合困难，且一些表格的业务逻辑和国外不同。

所以解决中国式复杂报表经常成为企业选型的重点需求，当下，国内报表工具以帆软FineReport等代表已成主流。

报表式BI大多都采用类Excel的设计模式，虽然主要面向的对象是IT部门，但是业务人员也能快速学习和掌握，并在既定的数据权限范围内，制作一些基本的数据报表和驾驶舱报表。

例如FineReport自主研发的HTML5图表，可以满足不同人群的视觉展示需求，也可以进行一些简单的即席分析操作，如图表类型的切换、排序、过滤等。

代表工具：FineReport

二、传统式BI

传统式BI同样面向IT人员，随着数据仓库技术发展而来，相比于报表BI，更侧重于OLAP即席分析与数据可视化分析。

传统式 BI以Cognos等国外产品为代表，其优势是在大数据量上的性能和稳定性，劣势也十分明显：数据分析的能力和对业务的响应速度差些。

如今使用传统式BI的企业或机构中，83％以上的数据分析需求无法得到满足，很多企业重金打造的BI系统几乎成了摆设，收效甚微。

此外，因其架构重，项目耗资不菲、实施周期极长、项目风险大、对人才要求高等特征，也不利于传统BI的推广和普及。

代表工具：cognos

三、自助式BI

由于传统式BI的缺陷屡遭诟病，以及业务人员数据分析需求的增长，自助式 BI 开始快速成长起来。自助式BI面向业务人员，追求业务与IT的高效配合，让IT人员回归技术本位，做好数据底层支撑。

让业务人员回归价值本位，通过简单易用的前端分析工具，基于业务理解轻松地开展自助式分析，探索数据价值，实现数据驱动业务发展。

2014 年起，自助式BI工具迎来了高速发展，可视化数据分析、Self-BI在国内市场集中出现，传统式BI开始衰退。需要注意的是，自助式BI也有其适用范围，企业在选择时应综合考虑自身需求与自助式BI的特征。

自助式BI主要有以下几项优势：

1. 数据量的灵活性

尽管传统BI工具具备较好的大数据量处理性能，但是在一些数据量较小的企业就显得笨重，拥有更简单的思路却不能使用更简单的处理方式。

自助式BI则更加灵活，其具备大数据量处理能力，在面对小数据量时，分析更为轻松。

2. 产品采购的成本下降

采购传统BI工具的成本偏高，还有一些额外的培训、服务咨询成本。自助式BI产品工具只着重解决某些问题，不一定需要大而全。

3. 项目周期缩短、人南京小红书种草沐浴露力成本降低

以前项目周期主要消耗在ETL处理和数据仓库建模、性能优化等方面。如今，建模的要求不再那么高，性能优化在大多数场景下也不再是问题。项目周期从以前的按月或年为单位快速地减少到按天、周、月为单位。

4. IT 驱动逐步走向业务驱动

IT负责基础数据架构的整理和接口开放维护，业务人员自行进行快速的可视化分析和报表分析维护。

总而言之，当企业存在业务人员自主分析、解决重点关注问题、灵活应对小数据量业务、快速迭代项目周期等需求时，自助式BI将是一个明智的选择。

代表工具：FineBI

最后需要注意的是，三类BI产品分别适用于不同的场景，不是相互替代的关系。它们将长期共存，供企业按需选择，直到信息化基础条件发生根本的改变。

四、商业智能≠数据分析

商业智能和数据分析是两个容易混淆的概念。虽然它们之间存在不少类似的地方，商业智能软件也可以帮助业务人员进行数据分析，但数据分析绝不等同于商业智能。

数据分析是个过程，是个解决方式，对象常常是某个问题。比如分析某次促销活动的效果，就需要对UV、客单价、复购率等关键性的指标数据做监控。

还需要和过去的活动进行对比，从数据库里寻找最佳对照组进行建模，在SAS里做统计分析。

也就是说，数据分服务好的抖音代运营公司有析是利用数理统计等科学方法做假设验证，通常的工作就是对指标进行分析对比，KPI监控，异常指标分析，预测趋势，新河正规的朋友圈广告价格最终生成结果报告。专业的数据分析工具有R、Python等。

商业智能是一整套的解决方案，对象往往是企业的经营问题。利用企业在日常经营过程中生产的大量数据，并将它们转化为信息和知识，让每一个决定、管理细节、战略规划都有数据参考。

比如领导经常会关注销售、采购和财务状况，技术人员做好固定格式的数据报表（Dashboard/数据看板），领导打开就能查看，并且数据自动更新。

商业智能工具一般通过连接ERP、CRM、MES等业务系统的数据，并将这些数据有规则地汇总到数据仓库中，从而制作业务主题相关的分析报表，还可以对接大数据平台进行可视化的分析展示。

商业智能的作用一方面是将常规的分析过程固化并简化下来；另一方面是让业务的自助分析更为方便快捷。

简单来说商业智能BI是一套有关数据的解决方案，入口是数据，出口也是数据或者以数据为基础的报表呈现，更多强调的是解决方案。

数据分析更多的以人为主，对数据仓库产出的数据、或者其他渠道产出的数据做分析的过程。

前者强调怎么让数据合理的加工或者呈现出来，后者强调如何通过数据发现问题，有一个探索和思考的过程，这个思考的过程是工具本身不能替代的。

作者：商业智能研究，专注企业数据化运营和数字化转型，公众号：商业智能研究，分享有关企业数据建设的一切知识！

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