人人都在谈数据分析和商业智能，二者的区别你真的清楚吗？

随着大数据领域的不断发展，人们对于数据的价值愈加重视，数据分析能力也逐渐成为评判一家公司数字化发展的准绳。在谈论分析领域时，数据分析和商业智能更是作为高频词屡屡出现，但实际上，目前大多数人并不能清楚说明它们的区别，甚至会将二者混为一谈。今天，本文试图从各自定义出发，浅谈商业智能和数据分析的功能和差异。

随着大数据领域的不断发展，人们对于数据的价值愈加重视，数据分析能力也逐渐成为评判一家公司数字化发展的准绳。
在谈论分析领域时，数据分析和商业智能更是作为高频词屡屡出现，但实际上，目前大多数人并不能清楚说明它们的区别，甚至会将二者混为一谈。
今天，本文试图从各自定义出发，浅谈商业智能和数据分析的功能和差异。

01 什么是数据分析？

数据分析，是指对未经处理的数据进行检查，以得出此类信息的推论的研究。目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。
数据分析流程基本可以分为以下几个步骤：明确目标与需求、数据接入、数据处理、数据分析与探索、数据展现。分析结论和结果通过各种终端进行查看，用户从而发现数据中的问题，以及其中蕴含的规律和价值。
随着大数据的发展，数据分析早已渗透各行业各业，例如互联网、电商、金融、旅游、医疗健康等等，且各行业之间分析方法繁多，种类不尽相同。
目前，典型的数据分析应用主要体现在以下三个方面：

1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性；
2、模型选定分析：在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型；
3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

02 什么是商业智能？

商业智能即BusinessIntelligence，简称BI。1996年，Gartner正式将商业智能定义为：一类由数据仓库（或数据集市）、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的技术及其应用。
商业智能系统通常包括以下组成部分：

1．数据仓库：一个用于存储和管理各种来源的企业数据的中央数据存储设施。
2. ETL工具：一组用于抽取、转换和加载数据到数据仓库中的工具和技术。
3. 分析工具：一组用于探索、分析和解释数据的工具和技术，包括数据挖掘、报表、仪表板等。
4. 可视化工具：一组用于将数据可视化并呈现给用户以便更好地理解和使用的工具和技术。
商业智能在企业中的应用非常广泛，可以用于监测销售和客户行为、分析产品和服务的性能、优化供应链和物流、提高生产效率和质量、预测市场趋势和需求等方面。

03 数据分析和商业智能的区别是什么？

介绍完各自的定义和分析方法，想必大家对二者有了更深入的了解。那么言归正传，下面主要谈谈它们的区别是什么。
首先，从定义来看，数据分析一般指的是对进行数据研究、探索的方法和手段，侧重强调分析的过程；而商业智能则更强调一套整体解决方案：负责把企业提供的真实数据拿过来，进行全方位多角度的分析，目的是为企业提供辅助的决策。
从技能点来看，数据分析的关键技能，是通过高水平的科学能力、编程语言等进行分析、演示和转换数据的能力；商业智能则是通过数据收集和管理、数据仓库概念、理解各种数据源和交换应用程序、领域和业务信息，并结合对行业和领域的分析，把数据结果转化成商业信息，进而辅助我们作出切实可行的商用决策，最终投入实际应用。
一言以概之， 数据分析更像是一个进行数据处理的“工具人”，商业智能则是数据分析在辅助企业决策领域时的一套整体解决方案。
具体到使用工具上，数据分析的常用工具包括：Excel、R、SQL、Oracle 和 Python等。

商业智能领域，目前市场上也有很多成熟的BI解决方案。例如亿信华辰旗下的ABI，正是一款企业级BI工具。亿信ABI融合了从数据填报、数据处理与建模、指标管理、数据分析、挖掘与AI应用等核心功能，实现多维度的数据分析应用，让数据发挥价值，驱动业务运营。
同时，亿信ABI支持钻取、领导驾驶舱、3D可视化、大屏分析、报告分析、等多种分析方式，全方位强化分析能力，深度挖掘数据背后的价值。用户不需要太多专业的数据处理知识、统计学知识、算法知识就可以低门槛的获得更多、更全、更准确、更深入的数据分析结果，洞察数据关联，实现数据挖掘，辅助决策支持。