商业智能BI和传统报表平台的区别确实很容易产生混淆，在一般用户看来，BI和报表有很多重合的地方，简单理解都是将数据进行展示和分析。但是，两者不管是在定义、业务场景、技术实现等多方面都有显著的差异。
很多人认为报表就是BI，但其实这仅是片面认知。实际上，报表只是BI的一部分，虽然BI应用的结果通常需要通过报表来展示，但是，BI绝对不仅仅是报表。BI是一个辅助决策的智能系统，它的核心就是帮助企业利用好数据，让决策管理者随时随地获取关键信息，让决策者基于数字决策，最终提高决策水平。
先来说说企业数据化转型经历的 4 个发展阶段，
1.Excel 阶段：这个阶段属于纯劳动力密集型的数据分析，数据分析师还被行业内戏称为“表哥表姐”；Excel 确实功能强大，但在数据分析上的局限性也非常明显，当数据量达到 5 万、10 万时就会非常卡顿，更承担不了多表关联等数据清洗这样的工作。
2.传统报表平台阶段：报表系统一般是会进行模型设计，把数据套用进相应的模板通过前端的图表来展示。能够实现固定报表的自动化，例如日报、周报、月报这样重复性报表的数据查询。但在响应业务变化进行底层模型的调整、以及在实时获取有效信息等方面都无法进行有效支持。
3.传统 BI 阶段：主要面向 IT 和专业的数据分析师，企业只有 5%左右的专业人士能进行自主分析。且部署开发周期长，需进行整体的架构设计，各个模块均需进行技术开发；有了数据之后也难以给予业务上的指导，以分析历史数据为主，无法支持动态更新。
4.智能 BI 阶段：面向不具备 IT 背景的业务人员，比传统 BI 更灵活易用，一定程度上摆脱了对 IT 部门的大幅度依赖。通过自主分析实现业务探索，通过实时追踪实现业务预警，以及一些偏 AI 化的智能应用，真正实现“人人都是数据分析师”的愿景。
那么，让我们再来对比一下传统报表平台与BI系统的区别。
报表只能实现查询，查询仅仅只能告诉你事实是什么？不管查询的界面是多么炫，多么简单，多么便捷。
而我们不仅仅需要知道发生了什么，还要知道为什么发生，这就需要分析。要实现分析有两个要素，一是任意维度；二是任意分析路径。
1、任意维度
报表可以实现多维度呀。什么是真正的任意维度？不就是任意维度任意组合嘛。报表可以的呀。但如果要实现多维度分析，要制作多少张报表？花费多少时间？然而，BI就可以轻松实现任意维度任意”动态”组合。
2、任意分析路径
有人会说只要设计好报表之间的参数传递，要实现报表之间的钻取是没有问题的，但是，暂且不说报表软件设置参数的传递有多麻烦，关键是，通过这种设置得到的分析路径是固定的，A报表——>B报表——>C报表。但事实上，决策者的分析思路是不确定的，虽然可以总结出一些常规的路径，但在实践中，总会需要走一些非常规的路径。
所以，报表系统进行数据分析已经落后于时代趋势，需要通过更具生产力的 BI，乃至智能 BI 来实现“业务主导的自主分析模式”。
