BI和報表等於數據分析?終於有人講清楚了它們的區別

編輯導語：提到BI，大家可能會認為它主要應用於數據分析和可視化一側，然而它的作用遠不止如此。在本篇文章中，作者為我們分別介紹了報表式BI、傳統式BI、自助式BI，並且在文末，為我們對商業智能和數據分析這兩個容易混淆的概念進行了區分。

調研發現，很多人對BI的理解側重於數據的分析和展示，BI更多地被等同於數據分析與數據可視化。因此在大多數企業中，BI更多地是指分析和前端展示工具，而不是一個完整的體系。

《商業智能白皮書》對商業智能BI工具的定義：以數據可視化和分析技術為主，具備一定的數據連接和處理能力的軟體工具，使用者能通過可視化的界面快速製作多種類型的數據報表、圖形圖表。

按照技術發展和對用戶需求的響應，當前BI工具可以分為報表式BI、傳統式BI和自助式BI三類。

一、報表式BI

報表式 BI 工具主要面向企業信息部 IT人員，適用於各類固定樣式的報表設計，通常用來呈現業務的明細數據和指標匯總，支持的數據量相對不大。

國內的報表式 BI 於1999 年左右開始起步，在 2013 年趨於成熟。

由於國內企業對於報表的格式自成一派，很多國外的報表工具在製作報表樣式時，圖形格式交互上都磨合困難，且一些表格的業務邏輯和國外不同。

所以解決中國式複雜報表經常成為企業選型的重點需求，當下，國內報表工具以帆軟FineReport等代表已成主流。

報表式BI大多都採用類Excel的設計模式，雖然主要面向的對象是IT部門，但是業務人員也能快速學習和掌握，並在既定的數據權限範圍內，製作一些基本的數據報表和駕駛艙報表。

例如FineReport自主研發的HTML5圖表，可以滿足不同人群的視覺展示需求，也可以進行一些簡單的即席分析操作，如圖表類型的切換、排序、過濾等。

代表工具：FineReport

二、傳統式BI

傳統式BI同樣面向IT人員，隨著數據倉庫技術發展而來，相比於報表BI，更側重於OLAP即席分析與數據可視化分析。

傳統式 BI以Cognos等國外產品為代表，其優勢是在大數據量上的性能和穩定性，劣勢也十分明顯：數據分析的能力和對業務的響應速度差些。

如今使用傳統式BI的企業或機構中，83％以上的數據分析需求無法得到滿足，很多企業重金打造的BI系統幾乎成了擺設，收效甚微。

此外，因其架構重，項目耗資不菲、實施周期極長、項目風險大、對人才要求高等特徵，也不利於傳統BI的推廣和普及。

代表工具：cognos

三、自助式BI

由於傳統式BI的缺陷屢遭詬病，以及業務人員數據分析需求的增長，自助式 BI 開始快速成長起來。自助式BI面向業務人員，追求業務與IT的高效配合，讓IT人員回歸技術本位，做好數據底層支撐。

讓業務人員回歸價值本位，通過簡單易用的前端分析工具，基於業務理解輕鬆地開展自助式分析，探索數據價值，實現數據驅動業務發展。

2014 年起，自助式BI工具迎來了高速發展，可視化數據分析、Self-BI在國內市場集中出現，傳統式BI開始衰退。需要注意的是，自助式BI也有其適用範圍，企業在選擇時應綜合考慮自身需求與自助式BI的特徵。

自助式BI主要有以下幾項優勢：

1. 數據量的靈活性

儘管傳統BI工具具備較好的大數據量處理性能，但是在一些數據量較小的企業就顯得笨重，擁有更簡單的思路卻不能使用更簡單的處理方式。

自助式BI則更加靈活，其具備大數據量處理能力，在面對小數據量時，分析更為輕鬆。

2. 產品採購的成本下降

採購傳統BI工具的成本偏高，還有一些額外的培訓、服務諮詢成本。自助式BI產品工具只著重解決某些問題，不一定需要大而全。

3. 項目周期縮短、人力成本降低

以前項目周期主要消耗在ETL處理和數據倉庫建模、性能優化等方面。如今，建模的要求不再那麼高，性能優化在大多數場景下也不再是問題。項目周期從以前的按月或年為單位快速地減少到按天、周、月為單位。

4. IT 驅動逐步走向業務驅動

IT負責基礎數據架構的整理和接口開放維護，業務人員自行進行快速的可視化分析和報表分析維護。

總而言之，當企業存在業務人員自主分析、解決重點關注問題、靈活應對小數據量業務、快速迭代項目周期等需求時，自助式BI將是一個明智的選擇。

代表工具：FineBI

最後需要注意的是，三類BI產品分別適用於不同的場景，不是相互替代的關係。它們將長期共存，供企業按需選擇，直到信息化基礎條件發生根本的改變。

四、商業智能≠數據分析

商業智能和數據分析是兩個容易混淆的概念。雖然它們之間存在不少類似的地方，商業智能軟體也可以幫助業務人員進行數據分析，但數據分析絕不等同於商業智能。

數據分析是個過程，是個解決方式，對象常常是某個問題。比如分析某次促銷活動的效果，就需要對UV、客單價、復購率等關鍵性的指標數據做監控。

還需要和過去的活動進行對比，從資料庫裡尋找最佳對照組進行建模，在SAS裡做統計分析。

也就是說，數據分析是利用數理統計等科學方法做假設驗證，通常的工作就是對指標進行分析對比，KPI監控，異常指標分析，預測趨勢，最終生成結果報告。專業的數據分析工具有R、Python等。

商業智能是一整套的解決方案，對象往往是企業的經營問題。利用企業在日常經營過程中生產的大量數據，並將它們轉化為信息和知識，讓每一個決定、管理細節、戰略規劃都有數據參考。

比如領導經常會關註銷售、採購和財務狀況，技術人員做好固定格式的數據報表（Dashboard/數據看板），領導打開就能查看，並且數據自動更新。

商業智能工具一般通過連接ERP、CRM、MES等業務系統的數據，並將這些數據有規則地匯總到數據倉庫中，從而製作業務主題相關的分析報表，還可以對接大數據平臺進行可視化的分析展示。

商業智能的作用一方面是將常規的分析過程固化並簡化下來；另一方面是讓業務的自助分析更為方便快捷。

簡單來說商業智能BI是一套有關數據的解決方案，入口是數據，出口也是數據或者以數據為基礎的報表呈現，更多強調的是解決方案。

數據分析更多的以人為主，對數據倉庫產出的數據、或者其他渠道產出的數據做分析的過程。

前者強調怎麼讓數據合理的加工或者呈現出來，後者強調如何通過數據發現問題，有一個探索和思考的過程，這個思考的過程是工具本身不能替代的。

作者：商業智能研究，專注企業數據化運營和數位化轉型，公眾號：商業智能研究，分享有關企業數據建設的一切知識！

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