商业智能与数据分析是一回事？在企业数字化建设过程中，经常混淆使用的两个术语“商业智能”（BI）和“数据分析”，本文就来说说它们的区别。
1、工作范围
商业智能和数据分析之间最显著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没有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。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、中位数等。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BI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。借助数据分析，使用非结构化数据来发现洞察力非常普遍。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。
