一、什么是BI（商业智能）？
商业智能 BI 实际上是一套由数据仓库、ETL、查询报表、可视化分析等组成的一个技术类解决方案。主要目的是将企业内各种不同的业务系统，例如ERP、OA、CRM、手工填报系统等打通，对数据进行有效的整合。最终通过合适的查询和分析工具，形成可视化的分析报表为企业提供管理决策支持。
在大部分的企业中，有很多不同的部门、不同的业务系统，数据也相应的分散在各个部门、各个业务系统、各个业务模块中，这个时候看数据的视角更多的是从个人或者部门来看的。现在我们就需要通过BI把这些数据打通，消灭数据孤岛，从企业整体的视角，从管理的视角来了解一个企业完整的经营运转情况。
二、bi商业智能分析
BI商业智能分析：企业数据洞察的关键
随着大数据时代的到来，商业智能分析已经成为企业不可或缺的工具。它能够帮助企业洞察数据，了解市场趋势，制定有效的战略。在这个充满竞争的时代，一个能够掌握商业智能分析的企业将会在市场中获得更多的机会。什么是BI商业智能分析？
商业智能分析是指通过数据分析工具和技术，对企业内大量的数据进行收集、处理、分析和呈现的过程。这个过程旨在帮助企业更好地理解市场和消费者，发现潜在的机会，并制定相应的策略。BI商业智能分析的优势
首先，商业智能分析能够帮助企业获得更深入的数据洞察。通过分析大量的数据，企业能够发现市场趋势，识别潜在的消费者需求，以及找出企业在运营过程中的问题。其次，商业智能分析能够提高企业的决策效率。通过提供清晰、准确的数据和分析结果，企业能够更快地做出决策，提高企业的运营效率和市场竞争力。如何进行BI商业智能分析
要进行BI商业智能分析，企业需要掌握以下关键步骤： 1. 数据收集：首先需要收集企业内各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和处理，去除重复、错误和不准确的数据。 3. 数据分析：使用各种数据分析工具和技术，对数据进行深入的分析，发现数据中的趋势、模式和关系。 4. 数据可视化：将分析结果以图表、图形和报告等形式呈现出来，以便于企业高层管理者和团队成员理解和使用。 5. 反馈与优化：根据数据分析的结果，对企业的战略、运营和产品进行反馈和优化，持续提高企业的竞争力和市场表现。选择合适的BI工具
在进行BI商业智能分析时，选择合适的BI工具非常重要。一些常见的BI工具包括Tableau、Power BI、Microsoft Power BI等。这些工具提供了丰富的功能和易用的界面，能够帮助企业快速地进行数据分析和可视化呈现。结语
商业智能分析是企业实现数字化转型和提升竞争力的关键工具。通过深入了解市场趋势、消费者需求和自身运营情况，企业能够制定更有效的战略，提高决策效率和运营效果。在未来的商业竞争中，掌握商业智能分析的企业将具有更大的优势。三、BI商业智能的市场现状如何？
先来说一下BI厂商的分派，按照重型BI和轻型BI（自助BI）分类：
传统商业智能工具：
一、SAP BO： (德国)
Business Objects是SAP公司前些年收购的一个产品，是传统商业智能工具的代表之一，在业内建立了强大、全面的合作伙伴社区，拥有多家合作伙伴，中国曾一度是这个产品推广最好的国家。
SAP BO的主要客户是SAP ERP用户，其他则通过OEM的方式，或者和集成商合作，价格较高，不适用于中小企业。
从产品体系架构上看，SAP BO是由一些列收购的工具组成，不同的BI功能适用于不同的场景，并非由一个统一的架构。BO虽然有着比较强大的OLAP功能，显示方式比较像excel，操作直观，上手容易，但报表效果较差，单一。BO缺少真正的OLAP服务器，没有MLOAP功能，如果要实现这个功能，就必须连接第三方的MLOAP服务器。BO 需要在不同的工具中单独进行安全性鉴定，无法在不同工具间进行同步。
二、IBM Cognos （美国）
Cognos是传统商业智能工具的领先者，自从被IBM公司拿47亿美元收购以后，更是如虎添翼，号称是业内唯一完整整合所有BI功能的商业智能平台。Cognos在国内占领的份额不少，功能全面，学习者众多，但最近几年状态有所下滑，从它的中国官方论坛——Cognos商业智能社区的访客数、发帖量可见一斑。
Cognos集成度较低，每种应用都对应单独的使用界面，但SDK开放程度不足，许多功能无法二次开发，所提供的web API相当有限，没有真正的web客户化能力，不能嵌入到现有系统中。Cognos的快速用户新建报表能力并不强大，可以在分析的基础上添加表头构成报表，B／S下可以对分析结果作为报表进行保存。Cognos的OLAP功能很强大， 操作反应速度快，但是初次上手比较难，web页面访问条件查询报表时操作不便。对于旋转、切片、钻取操作，Cognos都支持多，功能也很强大，但用户较难接受，易用性不强。当然，在熟练使用后，可以做的分析有很多，支持任意角度的分析操作。Cognos图表样式较少，OLAP模式下不能制作列表，且只能进行简单的过滤查询操作。
三、Oracle BIEE：（美国）
BIEE是中规中矩的传统商业智能产品，没有鲜明特色，也没有突出的缺陷，整个商业智能解决方案和Oracle产品线紧密的绑定在一起，不够开放。BIEE是由一系列收购而来的独立产品组成的，不同的BI功能需要不同的工具，通常都有着不同的操作界面和相对对立的后端平台，用户经常需要在不同的工具间切换。不同工具间的操作风格也略有差异，用户需要花时间来学习和适应。
由于 BIEE 本身没有 OLAP Server，当用户需要进行 OLAP 分析时，系统需要将数据从数据库服务器中完全取出，抽取到其他 OLAP Server 的服务器进行处理。另外，对于维度上的汇总分析的操作，BIEE 需要发送到数据库服务器端去执行，而当数据量比较大时，一般的关系型数据库对这种汇总请求的处理的效率是比较低的。所以执行维度汇总分析的操作时，BIEE 会对数据库产生较大的压力。
从图表方面来说，BIEE 能支持常见的图表，满足企业日常图表的需要。从 WEB 界面的功能、易用性的角度来看， BIEE 报表 都能做美观程度好，但对于复杂报表，BIEE 的支持程度不好，另外 BIEE 本身的一些功能需要第三方集成，会增加企业在网络安全方面和客户端维护方面的成本。
新型自助式商业智能工具
在最近几年的Gartner商业智能和分析平台报告中，以Tableau为代表的新型自助式商业智能工具倍受推崇，主要是这类工具解决了传统BI解决不了的问题：项目实施周期长，灵活性不足，当需求变更时，就必须改底层，需要IT人员重新建模活修改已有的分析模型。已经不满足用户的数据的需求。而新型自助式商业智能工具则不同，无须建模，IT可以快速提供数据给用户，用户可以自助分析，几分钟就做好一个数据分析。以下几个自助式BI工具，都具备这些特征，就不单独讲解了。
四、Tableau：（美国）
Tableau是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，用户只需要简单配置，拖拖拽拽，就可以做出数据分析。Tableau的理念是，界面上的数据越容易操作，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解的越透彻。
整体来看，Tableau具备以下优势：一是学习成本低，可以快速上手；二是对于不太掌握统计原理的人，也能完成非常有价值的分析，做到IT和数据分析高手才能完成的工作。三是功能丰富，数据可视化独具特色，大数据处理速度也非常快。Tableau虽然具备强悍的分析功能，但是数据抓取功能很弱，数据处理能力差，需要实现准备好数据，所以可以认为是面向数据分析师的前端工具。
五、FineBI ：（中国）
FineBI是几年前帆软公司推出的，在国内口碑和发展不错，有时候和FineReport组合搭配构成企业完整商业智能解决方案推给用户，能面向企业不同阶层提供方案，是相当有竞争力的。
FineBI通过大数据引擎FineIndex，可以自动建模，傻瓜式操作，用户只需在Dashboard中简单拖拽操作，便能制作出丰富多样的数据可视化信息，进行数据钻取、联动和过滤等操作，自由分析数据。FineBI面向企业IT部门、业务人员，提供企业级管控下的业务人员自助式数据分析，向下帮助IT做好数据管控，向上充分利用底层数据，支撑前端业务数据应用。
和Tableau面向数据分析师不同，FineBI面向普通的业务人员，数据分析过程更人性化，更简单和易用，并为企业提供了全面的数据管理和用户管理策略。但正式因为这样的定位，数据分析功能全面实用，但中规中矩，没有那么多突出亮点。
六、Qlikview：（瑞典，美国上市）
Qlikviw曾是连续七年全球增产速度最快的BI产品，Gartner曾把它列在Leaders象限和Tableau并列为Magic Product。和Tableau的重点倾向不同，Qlikview是一个完整的商业智能软件，可以让IT人员和业务人员构建和部署强大的数据分析应用。
Qlikview的主要特点是开发和使用简单，但是和Tableau 、FineBI相比，操作性能差一些，总的来说，它可以让自助数据分析和所有信息都有一个灵活的直观的展现。Qlikview通过AQL架构提供灵活、强大的分析能力时，AQL架构改变了需要OLAP立方体的需求。
Qlikview的缺陷也很明显，受限于用户数（也就是说价格）和设计报表的复杂程度，只能用于少数几个管理层人员，广大的中层干部的报表问题，其实是没有解决，而且是很难用QlikView去解决的。
目前市场上，传统型BI工具在慢慢退化，以Tableau、FineBI一类的自助式BI工具在崛起。主要是企业对BI应用的意识起来了，产品也越来越趋向于使用轻量简单的。但是这一领域的企业地区额狠毒哦，该如何选择？
站在产品的企业的角度，可以从领先能力、产品能力、服务能力以及价格能力去着手衡量。可通过海比研究给出的一套《BI选型指标体系》来判断。
1、 领先能力=行业地位+领先性
比如公司在行业中的低位、市场占有率、公司在该领域的专注性以及技术的领先性。商业智能目前的市场格局不算大，可扩展到报表领域去衡量。
2、 产品能力=公司产品线+核心产品功能+解决方案
一般来讲，公司的产品线越完整，相关产品的整合能力越强，越好。但是，最重要的还是产品的功能是否实能解决企业最关注的的问题，是否能覆盖更多行业，BI解决的是行业通用性的问题，解决能力越强，产品越优秀。
3、 服务能力=服务专业能力+维护能力
BI的实施很考察人员的专业性，过去由于国外IT巨头的称霸，很多产品的项目都承包给第三方实施，造成服务脱节。现在很多涌现的国内软件公司一般都会有专业的实施团队，本地化服务很占优势，所以这一点不妨考虑本土产品，这一点，我叫认可帆软的FineBI
4、 价值能力=成功案例+性价比
选型前可看看同行业的企业伙伴们用的是什么类的BI工具，使用情况如何。包括从功能费用、项目实施费用综合考虑来看的性价比。
四、商业智能bi行业现状
在当今数字化时代，随着数据量的爆炸性增长，商业智能（BI）已经成为企业重要的战略工具之一。商业智能不仅是一种技术，更是一种对数据的洞察力和决策能力。本文将探讨商业智能在当前行业的现状以及未来的发展趋势。
商业智能行业现状分析
首先，让我们来看一下商业智能行业目前的现状。随着云计算、大数据以及人工智能等技术的不断发展，商业智能行业正迎来前所未有的机遇和挑战。
在过去几年中，商业智能软件市场呈现出持续增长的趋势。越来越多的企业意识到数据对于业务成功的重要性，因此对商业智能工具的需求不断增加。各大厂商纷纷推出各具特色的商业智能解决方案，为市场注入了新的活力。
同时，随着人工智能技术在商业智能中的应用日益广泛，商业智能行业也在不断演进。以机器学习和数据分析为基础，商业智能系统能够更准确地预测未来趋势，帮助企业制定更加科学的决策。
商业智能发展趋势展望
未来，商业智能行业将会有哪些发展趋势呢？
首先，随着物联网技术的发展，商业智能系统将更加注重跨平台的集成和数据的实时分析。企业将能够通过商业智能系统实时监控生产过程，及时发现问题并做出调整。
其次，随着深度学习技术的不断进步，商业智能系统将具备更强大的数据处理和分析能力。企业可以通过商业智能系统挖掘更深层次的数据洞察，发现潜在的商机，并及时调整战略。
另外，随着区块链技术的发展，商业智能系统的安全性和可信度将得到进一步提升。区块链的去中心化特性可以有效防止数据篡改和信息泄露，保障企业数据的安全。
结语
综上所述，商业智能作为一种数据驱动的决策工具，在当前行业中扮演着越来越重要的角色。随着技术的不断发展和创新，商业智能行业将会迎来更多的机遇和挑战。
企业要抓住时代的机遇，不断更新自己的商业智能战略，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。商业智能行业的未来充满希望，让我们共同期待并努力拓展。
五、bi 商业智能 大数据
商业智能和大数据在当今商业环境中的重要性
在当今数字化时代，随着信息技术的飞速发展，商业智能和大数据已经成为企业获取竞争优势以及经营决策的重要工具。商业智能是指通过数据分析、数据挖掘等技术手段，帮助企业管理者更好地了解市场动向、客户需求，并做出有效的战略决策的能力；而大数据则是指海量数据的采集、管理、处理和分析，从中挖掘出有价值的信息。
随着互联网的普及和移动互联网的快速发展，企业面临着越来越复杂的商业环境。传统的商业模式和经营理念已经无法适应市场的变化，企业需要依靠科技手段来提升自身的竞争力。商业智能和大数据作为现代企业管理的重要工具，可以帮助企业管理者更好地了解市场和客户，预测未来发展趋势，制定有效的营销策略，并最终实现业务目标。
商业智能和大数据的应用领域
商业智能和大数据的应用领域非常广泛，涵盖了金融、零售、制造、医疗等各行各业。在金融领域，商业智能和大数据被广泛应用于风险管理、信贷评估、投资决策等方面，帮助金融机构提高效率、降低风险。在零售领域，商业智能和大数据可以帮助零售商更好地了解消费者的购买行为、喜好和需求，从而制定个性化的营销方案，提升销售额。
在制造业领域，商业智能和大数据可以帮助企业优化生产流程、提高生产效率，降低成本。在医疗领域，商业智能和大数据可以帮助医疗机构更好地管理医疗资源、优化诊疗流程，提高医疗质量。总的来说，商业智能和大数据可以在各行各业中发挥重要作用，帮助企业实现数字化转型，提升竞争力。
商业智能和大数据的优势
商业智能和大数据具有许多优势，这也是它们受到广泛关注和应用的重要原因之一。首先，商业智能和大数据可以帮助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息，帮助企业管理者做出更准确的决策。其次，商业智能和大数据可以帮助企业更好地了解市场和客户，制定个性化的营销策略，提升销售额。此外，商业智能和大数据可以帮助企业优化生产流程、降低成本，提高效率。
另外，商业智能和大数据还可以帮助企业发现新的商机和增长点，开拓市场，实现可持续发展。同时，商业智能和大数据可以帮助企业管理者更好地了解自身的优势和劣势，帮助企业制定长期发展战略。总的来说，商业智能和大数据具有诸多优势，可以帮助企业应对挑战，保持竞争力。
商业智能和大数据的挑战
虽然商业智能和大数据具有许多优势，但是它们也面临着一些挑战。首先，商业智能和大数据需要海量的数据支撑才能发挥作用，如何获取和管理这些数据是一大难题。其次，商业智能和大数据需要高超的技术水平和专业知识来进行数据分析和挖掘，人才的培养是一项长期任务。
另外，商业智能和大数据涉及到大量的隐私数据和商业机密， 数据安全和隐私保护是一大挑战。同时，商业智能和大数据的应用成本也较高，对企业来说是一项不小的投入。还有,商业智能和大数据需要与企业现有的信息系统进行整合，如何实现信息系统的无缝对接也是一项挑战。
商业智能和大数据的发展趋势
随着科技的不断进步和商业环境的不断变化，商业智能和大数据的发展也在不断演进。未来，商业智能和大数据将更加普及和深入到各个行业领域，成为企业管理的重要工具。同时，商业智能和大数据的技术也将不断升级，更加智能化、自动化，为企业管理者提供更加精准的决策支持。
另外，随着人工智能和机器学习等技术的发展，商业智能和大数据将与这些技术相结合，为企业带来更多的创新和突破。未来，商业智能和大数据还将涉及到更多的领域，如物联网、区块链等新兴技术，为企业带来更多的发展机遇。
总的来说，商业智能和大数据是当今企业发展的重要驱动力量，它们将继续发挥着重要作用，推动企业迈向数字化转型和智能化发展。随着技术的不断创新和商业环境的不断变化，商业智能和大数据也将不断升级和完善，成为企业发展的强大支撑。
六、商业智能“BI”是什么意思？
商业智能BI是指是从系统数据中提取有效的信息，从浩瀚的信息中及时地发现有价值的知识，为企业决策层的思维决策和战略发展提供有力服务，尽量减少管理决策中凭经验、拍脑袋的风险和隐患，从而充分提高企业市场快速反应力与竞争力的软件解决方案。 而今伴随着企业信息化发展的浪潮汹涌，组织流程的固化、改进，知识的积累、应用，技术的创新、提升，作为商业智能管理的系统软件BI也在不断求新求变，在推进企业信息化建设中继续建功立业。 BI新走向之一：融合加强，演变成门户化 CIO必须清楚认识，未来的商业智能BI趋势将是基于全面信息集成的服务，将是一种企业级跨部门运作的基础信息系统，可以联结企业各个岗位上的各个工作人员，可以联结企业各类信息系统和信息资源，真正实现跨平台，最后演变成门户化，而不是以前单一、隔离、枯燥的系统。 在基于企业战略和流程的大前提下，BI应可通过类似门户的技术对各个业务系统进行整合，使得BI与OA、CRM、ERP、SCM以及其它系统之间能实现融合集成，系统之间的结构化数据能通过门户管理平台互相调用、展现，全面提供决策支持、知识挖掘、商业智能等一体化服务，实现企业数字化、知识化、虚拟化。这时BI或已远远超出传统BI的范畴，演变成为企业综合性强大管理支撑平台，换为企业知识门户EKP、管理支撑平台MSS等名称或更能体现其价值。CIO应努力推动企业BI向综合平台、门户化方向发展。 BI新走向之二：日趋傻瓜，体现人性化 未来BI的门户将更加强调人性化，功能日趋傻瓜，强调易用性、稳定性、开放性，强化人与人沟通、协做的便捷性，重视对于众多信息来源的整合，并进一步完善可以拓展的管理支撑平台框架，从而改变以往人去找系统的现状，实现系统找人的全新理念与功能。这对今后未实施应用BI的企业CIO进行选型应有指导意义，并作为一个方向推广应用BI建设。 今后的BI系统能让合适的角色在合适的场景、合适的时间里获取合适的知识、数据，充分发掘和释放人的潜能，并真正让企业的数据、信息转变为一种能够指导人行为的意念、能力。其实人性化也即一种自动化，充分体现管理系统的最大价值与作用。 BI新走向之三：移动BI将成为新战场 目前中国已正式步入了3G时代，同时，3G全新时代的到来，对于无线商务、移动信息化而言，则昭示了一种更美好的希望与前景，这对BI亦是一样的。因此CIO也必须认识、重视3G时代的BI，把握其走向。 2010年，全球移动用户数量已经突破50亿，而中国移动用户也达到7亿之巨，可以预见，今后一两年，利用新技术，移动协同应用将成为BI未来增长点。 目前信息终端应用正在全面推进融合，3G无线移动技术在中国的应用已在全面建设推广，它使融合了计算机技术、通信技术、互联网技术的移动设备将成为个人办公必备信息终端，在此载体上的移动BI协同应用将是管理的巨大亮点。用户可以通过智能手机提交数据，并获取分析报告，实现无处不在、无时不在的实时动态管理，这将给传统BI带来重大的飞跃。因此企业CIO应积极利用现代手机移动技术，充分发挥3G技术在BI的功用，让BI移动办公、无线掌控将可信手拈来，随时随处可行。 BI新走向之四：在云中部署BI，成为主流方向 云计算对CIO们已不再陌生了，甚至耳熟能详了。目前云计算概念方兴未艾，云计算功能极其强大，未来两三年将是云端运算服务年，也将是最热门软件的名词和发展潮流，以云为基础的商业智能在线服务将成为全新的商业智能部署的主流方向。CIO应全面知了云计算未来走势。 目前云计算的重要性已经能够影响到未来各个BI厂商未来的生存线。从某种意义而言，只有产品是面向云规模架构设计并符合云运营模式的BI软件才能获得用户企业的青睐，在今后持续取得成功。对一些数据储存巨大、运维服务繁重但又实力不强、技术不全面的企业来说，云计算模式将是包括BI在内等管理系统的应用方向，CIO应积极推动未来的BI朝云计算方向发展。 尽管BI向云迁移的过程中仍然面临许多的挑战，但随着越来越多的企业将其业务应用置于云端，在云中部署BI已不是一个可望不可及的理想目标。据悉， BI专业厂商Informatica已经进行了向用户交付云服务的尝试。此前该公司发布的Informatica BI数据集成平台已经能同时部署在预装系统或云网络之中，为用户企业提供云端集成服务。 BI新走向之五：SaaSBI日渐雄起，受中小企业青睐 IDC机构预测，SaaS BI将成为今后一两年BI市场的一大热点，也是各大BI厂商角逐的焦点。因为传统的BI工具过于昂贵，且建设过程较为复杂，从中小企业的自身状况和当前经济形势分析，低费用高效的SaaS租用模式无疑已成为中小企业CIO推行BI的重要选择，将给企业带来了良好的发展平台。 因此Gartner机构预计到2012年，25-30%的企业将使用软件即服务SaaS这种业务模式，15-20%的中小企业组织将通过SaaS获得具行业特色的分析应用软件，SaaS BI将成为BI投资组合应用的标配。 然而基于现阶段的SaaS的发展状况看，该商业模式的应用仍尚不成熟，还需大力培育、推广，只有到相对比较成熟、完善的情形之下，BI才能借助该模式的力量达到星火燎原的目标。这点需要CIO注意。因此时下，BI应用还是会以传统模式为主。 BI新走向之六：可视化技术呈亮点，交互式分析助推BI 目前，有越来越多的企业CIO不再满足于传统较为单一、呆板的图像展现和交互式的图像展现，因为更多的分析需求需要借助图像OLAP这种多维分析模式来完成，比如噪音数据、数据集趋势等。这点对CIO应用BI为企业管理决策很重要。据称，Oracle已经率先开展了数据可视化分析的先河，为用户提供可视化数据探索服务。这种类型的分析手段也将是未来BI领域的又一亮点、一大趋势。 同时，BI传统的过滤、上钻、下钻、比较等功能也难于满足一些特殊企业用户及CIO的管理分析要求。因此新一轮的BI高级分析需求已经在不同行业悄然升温。在未来的BI平台中，预测、分摊、假设模拟、数据挖掘等交互式技术将成为新一轮的BI系统升级改造方向。据称，集成整合Essbase服务技术的Oracle商务智能平台已能为用户提供面向策略级、未知信息的分析预测能力和个性化自助式定制等。 BI新走向之七：外部信息将整合到内部BI中，内外网信息并联互动 从时下BI领域的演变情况来看，企业CIO所应用、依赖的信息、数据均是来源于企业 内部信息系统中的数据材料，并籍此进行分析加工、做出决策。然而从长期而言，单凭对内部数据的挖掘并加以运用仍显不够的，CIO有时尚需对更多的外部信息、数据加以收集、归纳和分析，逐步形成外部支撑平台，将外部信息整合到内部BI中，并使内网和外网能互联互通丰富、动态的信息而不是静态的报告或者计算数据，以此得到更全面科学的决策依据。 未来的BI将融合了协同、知能、门户、无线等精髓，并日趋经济简捷高效，将不断绽放新花，焕发出迷人的光彩。不管是BI厂商的CIO还是用户企业的CIO，只有抓住这些发展趋势、技术潮流，加以研发推广，才能更好地为国内企业决策管理服务，抢得竞争先机。
七、商业智能BI是什么意思？
商业智能 BI 实际上是一套由数据仓库、ETL、查询报表、可视化分析等组成的一个技术类解决方案。主要目的是将企业内各种不同的业务系统，例如ERP、OA、CRM、手工填报系统等打通，对数据进行有效的整合。最终通过合适的查询和分析工具，形成可视化的分析报表为企业提供管理决策支持。
在大部分的企业中，有很多不同的部门、不同的业务系统，数据也相应的分散在各个部门、各个业务系统、各个业务模块中，这个时候看数据的视角更多的是从个人或者部门来看的。现在我们就需要通过BI把这些数据打通，消灭数据孤岛，从企业整体的视角，从管理的视角来了解一个企业完整的经营运转情况。
八、BI（商业智能）未来的发展前景如何？
工作业务相关，这几年接触BI较多，借此浅聊下我对BI工具以及市场的看法，原创禁止转载。
1、BI并不玄乎，本质就是实现简单数据分析和可视化的工具
很多人觉得BI玄乎，其实很大程度是因为BI厂家给造的名词太多了，敏捷BI、智能BI、自助式BI等...
同时，BI翻译过来的商业智能，看起来每个字都懂，但其实真问你是啥，没几个人说的清楚。加上BI又常跟大数据、数据中台、数据分析组合在一起聊，让人更难理解、分清BI是用来干嘛的？
要一句话跟外行人解释清楚，估计只能用“高级版Excel”来粗暴解释。
但其实看本质，BI对个人来说就是个数据分析工具，通过制作可视化图表来实现storytelling。只不过国内BI很依赖项目实施，所以倒逼国内的BI更像是一套企业端到端的数据解决方案，而不是工具本身，这也是为什么有人说BI是工具、有的人又说是解决方案的原因。
但总归来说，BI就是通过数据分析来帮企业了解企业的情况，辅助企业做好决策，提高数据分析效率，和Excel可以说是某种程度上的一样，因为事情还是一样的事情，只是环境变了，需要应用更高效的方式和工具罢了。
2、BI在国外大行其道，但为什么在国内却很难广泛用起来？
1）BI的使用思维方式与国人的数据思维方式相悖，“给满山跑的野人卖西服”是很有挑战的
“给满山跑的野人卖西服”是在陈果老师的文章里学到的，在这引用下，真心觉得比喻的很恰当。
BI的思维方式：是业务人员基于已有的业务问题，先做业务假设，再对IT人员已经处理过的结构化数据去做数据分析验证，整个过程中对使用者的思维要求高，强调的是“探索式”
国人数据思维方式：中国上至老板下至基层管理，都习惯看固定的报表/图表，业务指标也都是定死的，整个分析过程强调的是“结果导向式”
相悖的两种思维方式，注定导致在给市场做BI教育的初期是条艰难的路。毕竟业务人员的数据思维方式要是没更改过来，就不会去主动操作，他们还是会更喜欢从报表门户上把报表下载下来，然后用EXCEL去做各种处理和分析，因为这样已经足够应付工作了。那么，面向业务人员的BI工具必然只能被闲置着，无法发挥应有的作用。
总结归纳一下，BI高要求的使用和思维门槛和欠缺操作能力及思维固化的业务人员间的落差，是导致国内BI无法快速发展的重要原因之一。
2）国内大多数企业信息化建设都没做清楚，数据基建差限制BI发展
国内企业的数据建设之差真的难以想象，我认识的一家国企的IT部门，前年才打算开始做信息化建设（疫情一拖，估计现在还是规划中...）
在国内企业这种数据环境下，BI无法发展起来是显而易见，毕竟BI是一个对已预处理的数据，进行数据分析和结果可视化展现的工具，连数据都没有，何谈预处理，何谈数据分析、展现？
就目前而言，用BI用的比较好的都是本身企业/行业自带“数字”基因且从业人员综合素质较高的，例如金融、互联网、零售、医药等。
3）有意上BI的企业，缺少行业标杆案例，暂时没有看到BI带来的明显价值，不敢投入过多
企业看重投入产出比，上一套BI少至几w，高至几十万，撇开这两年疫情行情差的原因，就单从目前企业使用BI的情况来看，BI的必要性也是远低于预期的。
当然随着企业数字化转型的普及深入和探索性需求的不断增加，BI软件还是有机会，反正我个人是看好的，只不过这条路不好走，需要BI厂家做好市场普及和教育。
4）比起买BI产品，部分企业认为多投人力更能直接看到效果，更省钱
国外BI能用起来，有部分原因是企业养不起一支专门为业务人员取数的IT团队，因此只能自力更生，用BI就可以只雇1-2个IT整数，剩下让业务人员自行分析即可，成本管控倒逼企业必须上BI，这样BI自然有了市场能发展起来。
而国内的人力便宜，多雇几个表哥表姐也多花不了几个钱，但做出来的报表是肉眼可见变多。从大多数老板的角度看，这样是最能直接看见成效的，BI的项目实施周期长，可能需要半年到一年才能看出效果，比起这个时间成本还是直接堆人更实在。
所以如果你是IT经理想上BI，最先搞定的不是工具选型，而是先要跟你的老板讲清BI价值，并且建议选择轻型BI，在某个数字化程度较好的部门（一般是财务）开展起来，立标杆，先让老板看到效果，肯定价值后，再由点及面在其他部门展开。
码字太累人了，先留个坑，有BI还有啥想探讨的可以在评论区沟通，感兴趣的也可以点赞收藏一下，更新后能看到。
九、什么是商业智能（BI）？举例说明？
1.概念： 目前，商业智能通常被理解为将企业能够得到的数据转化为情报，并帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料、来自企业所处行业和竞争对手的数据、以及来自其它外部环境中的各种数据。为了将数据转化为情报，需要利用数据仓库、联机分析处理OLAP工具和数据挖掘等技术。2.举例说明： 我们可以通过一个例子来通俗地说明商业情报的意义：通用汽车公司看到了一则福特汽车降价报道，这是一条消息。如果通用汽车利用这条消息把自己公司同档次车型的价格与之对比，从而得出出一个结论：福特汽车降价将使得其价格比通用汽车同档次车型便宜7％，这种结论使得消息变成了一条对该企业有用的信息。在此基础上，如果通用公司能够进一步分析预测出由于价格便宜7%，将导致福特公司在同档次汽车市场上占有率提高15%，这个结论对于企业来说就是一条非常有价值的情报了，这种情报往往会导致企业做出相应的决策。如果能够利用IT技术把“信息”转化为“信 息”并最终升华为“情报”，那么这套相应的IT系统就可以说是商业智能系统。十、商业智能BI能给企业带来哪些好处？
商业智能BI能给企业带来的好处其实还是看与企业所在行业的契合度的，但是目前大数据时代，大多数行业都开始发现数据的潜在价值，并且对于数据分析的需求也越来越大了，所以，商业智能，也就是BI对于企业带来的好处也是越来越多的，毕竟商业智能BI在挖掘数据价值方面还是有先天优势。
例如：BI可以对本来杂乱的数据进行维度上的分类，对比，分析与展现，可以提高数据的利用率；BI可以根据数据对风险进行预估，辅助决策者进行决策，合理规避风险；BI可以更直观的展现数据，通过地图、统计图、表格的联动，让使用者更直观的了解数据的价值。
具体你也可以取接触一些BI产品，比如亿信BI，了解BI产品的功能可以帮助你更好的理解BI的使用场景。