商业智能和数据分析的区别

在过去的十年中，商业智能已经发生了革命性的变化：数据爆炸并变大，我们所有人都可以访问云。Excel表格在更加智能的数据可视化以及交互式业务数据大屏冲击下方面开始呈现倒退趋势，自助服务分析的兴起使数据产品链开始能被大多数人操作和学习。

在过去的十年中，商业智能已经发生了革命性的变化：数据爆炸并变大，我们所有人都可以访问云。Excel表格在更加智能的数据可视化以及交互式业务数据大屏冲击下方面开始呈现倒退趋势，自助服务分析的兴起使数据产品链开始能被大多数人操作和学习。在2022年，数据可视化分析工具和策略将变得越来越个性化。各种规模的企业都不再问是否需要使用商业智能数据分析功能，而是针对其特定业务的最佳数据分析解决方案是什么。企业不仅仅想要知道数据可视化是否可以改善分析，而是告诉我们每个数据故事的最佳呈现方法是什么，尤其是借助现代数据可视化大屏分析的帮助。这也将是协作交互式的数据大屏和人工智能结合发的一年，接下来就跟着我们一起来了解商业智能和数据分析的概念以及区别。

一、商业智能简介

商业智能也叫作BI或者商务智能。商业智能最早是在1996年提出的，当时的定义为：由数据仓库(或者叫做数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术和应用。现阶段，商业智能其实就是一种把企业现有的数据转化为信息，并帮助企业做出正确决策的工具。所以，从技术上讲，商业智能只是对数据仓库、OLAP以及数据挖掘等一些技术的综合运用。

二、数据分析简介

数据分析指用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析并不是一个新兴的概念，只是伴随着时代的发展，或者更准确的讲是互联网的浪潮的发展，推动它逐渐演化成了一个行业，行业的从业人员称为“数据分析师”，从业者的主要职责就是不断从杂乱无章的的数据挖掘出存在价值的有效信息，再通过所研究它们并找出内在规律，这些信息的最终的目的是辅助人们做出决策，管理科学上有一个专业名词就是“不断寻找最优解”的过程。
在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向。
商业智能和数据分析的区别

三、商业智能与数据分析的区别

1、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。
2、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。
3、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。
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。

四、BI工具推荐
亿信ABI是亿信华辰开发的一款全能型数据分析产品，融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能而打造的一站式数据分析平台。ABI从数据源接入，到数据采集、数据处理，再到数据应用，打通数据生命周期的各个环节，实现数据填报、处理、分析一体化，为用户提供一站式数据服务。利用DW/BI理论结合人工智能技术，通过丰富的数据分析手段，如：固定报表、Dashboard、大屏分析、移动分析、分析报告、幻灯片报告、自助分析等，全方位满足用户的数据应用场景。既可以为实施人员提供面向数据仓库的数据分析展现，也可以为业务人员提供自助式数据分析能力，还可以让开发人员灵活实现个性化功能扩展。