一、商业智能BI的概念
商业智能是指将数据分析商业化、信息化,实现商业价值的企业信息化建设过程。“商业智能”(或商务智能)这个词其实诞生于上世纪90年代,经过几十年的发展演变,许多人会将商业智能看成一种解决方案,最终目标是为管理者提供决策支持。究其实际情况而言,解决方案是一种运用合理的方法、合理的工具手段,以合理的成本投入去解决企业一段时间范围内可预见难题的行动方案,是有保质期的。而商业智能是经过阶段性递进、持续优化的信息化建设过程,追求的是持续收益、长期决策支持,而不是短期见效。
二、数据分析的概念
通俗意义上来讲,“数据分析”并没有特定的应用场景,人们更喜欢将数据分析作为一种行为过程去讨论,或在其后加上诸如方法论这类的具体名词来定义。作为对数据进行研究的过程而言,数据分析将经历明确目标、收集、处理、探索、展现、发现问题这几个步骤。
三、商业智能BI和数据分析的区别
数据分析和BI都是一个很泛的概念,两者互相包容。一般的BI是集数据接入、数据处理、数据分析、数据可视化等功能为一体,可以说BI包括数据分析,而且BI更多是能够给企业一套完整的解决方案,数据分析没有强调解决的概念;另一方面,数据分析包括太多的东西,BI只是数据分析的一种体现。
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来免除企业中的瞎猜行为和无知状态,让每一个决定、管理细节、战略规划都有数据参考。比如领导通常关注销售、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),领导打开就能看,数据自动更新。
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,就要对UV、客单价、复购率等关键性的指标数据做监控。还要和过去活动做对比,从数据库里找最对照组进行建模,在SAS里做统计分析。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,生成结果报告
商业智能BI聚焦于实现商业价值,而数据分析只是一种系统化分析问题的方式,也可以说是一种工具。 商业智能BI主要目标是实现数据的交互(有时候是实时的),实现对数据的操作,使管理人员和分析人员能够进行合理的分析。数据分析的最终目的是实现业务增长,无论用怎样的方法,用数据证明的假设这一过程都能被称为数据分析。