商业智能与数据分析是一回事吗？

随着如今数据分析领域在全球范围内的普及，许多公司正在利用该领域的多种工具和技术来从数据那里获得洞察力。商业智能是分析公司广泛使用的概念，在可视化的数据分析，以便预测客户行为模式方面发挥着重要作用。因此，当谈到分析领域时，商业智能与数据分析如何选择则是一个相对艰难的选择，而且经常有人将这两个概念混为一谈。

今天，为了方便沟通，商业智能和数据分析可以互换使用。然而，这会在人们之间造成混淆，尤其是那些不了解分析领域中两个广泛使用的术语之间潜在区别的初学者。然而，现实情况是商业智能和数据分析有很大不同。两者都有不同的工作范围，并且需要不同的技能来帮助企业通过数据来驱动决策而蓬勃发展。在业务分析师监督数据需求并构建数据分析报告的同时，需要数据分析师进行深入分析。

本文为您提供了这两种技术的全面概述，并强调了它们之间的主要区别，以便您可以轻松地做出商业智能与数据分析的决策。这篇文章还为您提供了两个概念所涉及的分析类型和优缺点。

一、什么是商业智能？

商业智能是将原始数据转换为有意义的见解以推动业务决策的过程。它概述了业务流程，帮助公司分析其效率和生产力。商业智能专业人员的工作流程包括总结、报告、仪表板、图形、图表和其他形式的可视化。

1、商业智能有哪些类型？

根据 Gartner 前副总裁分析师 Cindi Howson 的说法，有两种类型的商业智能方法：传统商业智能、现代商业智能。

1）传统商业智能

传统 BI 提供简单的报告，其中准确性优先于洞察力的其他方面，传统BI广泛用于监管或财务报表或报告。

2）现代商业智能

现代商业智能中涉及的实践与快速洞察交付相关联，其中速度是强制性的，超过获得百分之一的正确信息。例如，电子商务公司可以通过使用商业智能快速识别不断变化的购买模式的趋势，来调整营销策略增加销售额。

2、商业智能的优势是什么？

商业智能提供了广泛的优势，使其成为当今竞争激烈的市场。其中一些好处是：

报告：借助商业智能平台，公司可以快速生成报告，以获得有关公司当前状态的新见解。例如，组织可以识别销售流程、运营成本等方面的模式。

实时洞察：借助众多商业智能工具，公司可以获得实时洞察，使他们能够快速响应以保持领先于竞争对手。

二、什么是数据分析？

数据分析是使用 Python 等复杂工具分析数据的过程，旨在帮助组织制定战略和战术业务决策。借助数据分析，公司可以挖掘商业智能可能无法获得的洞察力。数据分析是商业智能的高级版本。

1、数据分析的类型有哪些？

数据分析有 4 种类型：描述性数据分析、诊断数据分析、预测数据分析、透视数据分析。

1）描述性数据分析

描述性分析类似于商业智能实践，其中历史数据用于获得平均值、中值和平均值等洞察力。执行描述性分析不需要广泛的分析技能，并且可以轻松执行。

2）诊断数据分析

诊断分析是数据分析中的一个重要步骤，专注于评估不同变量之间的相关性以执行根本原因分析。借助诊断分析，组织可以找到阻碍其运营的因素或提供最大价值的变量。

3）预测数据分析

预测分析用于根据历史数据预测未来的表现。借助预测分析的洞察力，公司可以修改其运营方式以潜在地改变结果。

4）透视数据分析

透视分析用于根据公司愿意合并的变化来预测未来。例如，如果一家公司通过预测分析确定下一季度的销售额将下降，决策者可以改变策略并进行透视分析，以了解未来如何影响结果。

2、数据分析的优势是什么？

数据分析具有广泛的优势，使其成为当今市场上最热门的新兴行业之一。其中一些优点是：

高级见解：借助数据分析，公司可以进行深入分析，从而帮助他们有效地理解其业务运营。清楚地了解业务流程可以消除决策时的困惑。

面向未来：数据分析使公司能够获得洞察力，帮助发现业务流程中的缺陷，从而帮助他们做出改变未来结果的决策。

三、商业智能与数据分析怎么选择？

现在您已经对这两种技术有了基本的了解，让我们尝试回答商业智能与数据分析的问题。这里没有一刀切的答案，必须根据下面列出的业务需求、预算和参数来做出决定。以下笔者给出选择商业智能或数据分析比较的几个关键因素，供您参考：

1、工作范围

商业智能和数据分析之间最显着的区别在于工作范围。前者是关于获得运营洞察力，后者用于执行广泛的分析。使用商业智能的想法是构建仪表板并准备报告。但是，数据分析更进一步，通过发现不同变量之间的相关性来确定影响结果的因素。

商业智能将帮助您进行简单的分析，以全面了解业务运营。另一方面，数据分析可帮助您获得对业务运营的复杂见解。例如，借助商业智能，您可以获得同比销售业绩。但是，数据分析会告诉您为什么结果会有所不同。

2、低代码或无代码

商业智能和数据分析的编码要求完全相反。无需编码即可执行商业智能，因为有多种工具允许专业人员拖放数据以可视化和构建仪表板。然而，数据分析涉及使用编程语言来执行复杂的分析。专业人士必须使用 Python 或 R 等编程语言超越商业智能来发现有趣的模式。

但是，可以使用 Power BI、Tableau 和 QlikSense 等 BI 工具执行商业智能。尽管这些工具已经发展并包含了数据分析的功能，但深度分析的范围是有限的。尽管如此，商业智能工具因其易用性和快速周转时间而成为更直接的数据分析要求的首选平台之一。

3、数学科学

即使没有线性代数和概率等核心数学技能，您也可以成为商业智能专业人士。但是，数据分析师需要这些技能来以定制命令无法执行的方式评估数据。

商业智能工具确实具有命令功能，但您需要学习平台相关语言，例如Power BI 的数据分析表达式 (DAX)。但是，学习任何命令都超越了商业智能技能，并且属于数据分析师工作流程的范围。数学是数据分析不可或缺的一部分，它有助于全面分析数据。

4、统计学

商业智能主要与描述性统计有关，它有助于找到平均值、中位数和平均值。要超越简单的分析，您需要像推理统计这样的统计分析。数据分析折衷描述性和推理性统计数据，以更好地理解数据并通过预测分析找到洞察力。例如，借助商业智能，您可以展示公司当前和历史的销售业绩，但数据分析使您能够根据历史信息预测未来的销售情况。

统计数据还广泛用于执行不同的 A/B 测试，以帮助决策者就新功能的引入做出明智的决策。统计分析是数据分析的关键，可用于发现可能对客户体验或公司收入产生重大影响的关键见解。

5、数据类型

商业智能是在结构化数据上执行的，这些数据通过 Tableau 等工具进行分析。但是，数据分析不仅限于表格数据；分析师可以使用文本、音频和视频文件格式进行分析。分析师可以利用诸如“请求”和“美丽汤”之类的库来从网站上抓取结构化或非结构化信息。

借助数据分析，使用非结构化数据来发现洞察力非常普遍。例如，数据分析师可以使用 Tweepy 库从 Twitter 收集信息并生成词云以了解收集数据中的情绪。然而，商业智能用于利用表格数据进行描述性分析，从而限制了用例的范围。

6、数据质量

对于商业智能，数据仓库是强制性的，因为它可以转换数据以提高简化商业智能的信息质量。但是，数据分析不一定依赖于数据仓库进行分析。数据分析专业人员可以直接从数据湖或不同来源收集信息。数据整理是数据分析师的一项日常任务，商业智能专业人员不会执行此任务。

通常，数据分析师必须在开始分析之前提高数据质量。清理数据以使其适合分析是数据分析的核心部分，但这超出了商业智能的范围。

7、数据报告

商业智能报告大多根据业务用例在特定时间执行。尽管它也可用于临时报告，但通常其想法是简化定期报告。然而，数据分析在分析方面非常灵活，因为实施了几种新方法来优化报告。换句话说，商业智能用于生成非常标准化的报告，但通过数据分析，组织可以开辟道路以提出高级分析。

写在最后

本文讨论了两个非常相似的概念，商业智能和数据分析。文章简要概述了它们并解释了它们的类型和好处，还给出了判断它们中的每一个的参数。总体而言，商业智能与数据分析的决策取决于您正在执行的分析类型。

数据分析和商业智能似乎密切相关，但在所需技能方面却大不相同。但是，两者都有自己的优势，可以帮助组织通过数据驱动的洞察力在竞争激烈的世界中保持领先地位。

最后的最后

近年来笔者观察到，在国内“数据分析师”并不是一个常见的职位，在某招聘网站上，我们也能看到招聘“数据分析师”的公司不是没有，但基本都是IT公司在招这样的人才，而企业配置数据分析师的岗位寥寥。在企业数字化转型的大背景下，可以预见数据分析师缺口非常巨大，尤其是懂数据、懂IT、懂业务的复合型人才将是企业招聘的香饽饽！