商业智能（BI）是什么意思？为什么现代企业都强调BI？

在当今这个数据浩如烟海的时代，企业如何有效地从庞大的信息库中汲取有价值的洞察，为决策提供明确指引，已成为业界迫切需要解决的问题。BI（商业智能）技术应运而生，它作为一种强大的信息化工具，能够帮助企业轻松地将堆积如山的数据转化为对业务有实质性帮助的信息。通过智能化的数据分析和前瞻性预测，BI不仅显著提升了企业的运营效率，还使决策过程更加敏捷和精准。本文将从BI的基本概念入手，追溯其发展历程，深入剖析其核心功能，并探讨它如何为企业带来实实在在的好处。此外，我们还将推荐几款市场上备受好评的BI工具，助您在商业竞争中占得先机。

一、BI商业智能的概念及发展历程

1865年，在《商业趣闻百科全书》中，理查德·米勒·德文斯首次提出了“商业智能”（简称BI）这一创新词汇。他通过这个词详细阐述了银行家亨利·福尼斯如何巧妙运用信息收集与分析的手法，在市场竞争中抢得先机，进而实现盈利。这一案例不仅展示了商业智能的原始形态，也预示了数据驱动决策在现代商业中的核心地位。

1958年，IBM计算机科学家汉斯·彼得·卢恩（Hans PeterLuhn）撰文讨论了商业智能的潜力。

而在据此十年后，仍只有那些具备专业技能的人才能把数据转换成可用的信息。那时，来自多个来源的数据通常储存在筒仓中，研究报告呈碎片化，彼此脱节，可以作出多种不同的解读。埃德加·科德（Edgar Codd）认识到，这是个严重的问题。1970年，他发表文章，建立了“关联式数据库模型”，这个模型被全世界所采纳。而决策支持系统（DSS）是第一个数据库管理系统。很多历史学家都认为，现代版的商业智能是从DSS数据库演化而来。

80年代，商业人士发现了商业智能的价值，于是BI供应商的数量大增。那期间，各种各样的工具纷纷面世，目标是以更简单的方式访问和组织数据。联机分析处理（OLAP）、主管信息系统（EIS）和数据仓库应运而生，与DSS协同工作。

1988年，在罗马举行的多路数据分析大会结束后不久，商业智能开始作为一个技术概念出现。在这场大会上得出的结论促使人们开始简化BI分析，并使之对用户更加友好。BI企业大量涌现，每家新公司都提供新的BI工具。在那个时期，BI有两项基本功能：产生数据和提供报告，并以适当的方式组织和呈现数据。

20世纪末、21世纪初，BI服务开始提供简化的工具，降低决策者对工具的依赖度。这些工具更易于使用，而且提供所需的功能。现而言之，商业智能（Business Intelligence）是指通过对企业内部和外部数据的收集、整理、分析和挖掘，帮助企业管理者做出更明智的决策的一种技术和工具。

二、BI商业智能的主要功能

普遍而言，BI整体运作流程包含数据准备、数据处理、数据分析、数据共享四个阶段。

• 数据准备：数据来源很多，但不管是在数据库中还是在业务系统中，首先就是把这些数据连接到BI中。
• 数据处理：有了数据，但这些数据仍旧是杂乱、不易于分析的。通过行列转化、过滤、分组汇总、左右合并等功能对数据进行处理，只留下有用的数据。
• 数据分析：准备好数据之后就可以开始进行数据分析了，简单一点的像排序、累计占比计算、异常值高亮、下钻查看不同维度数据等，复杂一点的像可视化仪表盘搭建、业务建模分析等。
• 数据共享：当数据以最合适的方式制作出来之后，再通过链接或者目录权限设置，直接分享查看。

为了流畅跑通四个阶段，BI工具便至少需要设计四个以上的功能要素，拿如今市占率最高的产品FineBI为例，其拥有六大核心功能，分别为：数据管理、数据编辑、超强函数能力、数据可视化、分享协作和数据开发。

1.数据管理：缩短路径，分析更加丝滑

1）创建分析主题

数据分析链路，从获取数据，到处理数据、分析数据、分享数据，每个节点都至关重要，任一节点阻塞或中断，都会影响过程中的分析体验和最终的分析结果呈现。

面向分析用户，FineBI以“分析主题”为一个分析单元，整合分析链路各个节点，转化为添加数据、组件分析、仪表板展现三大元素，通过tab块实现快速切换，精简分析路径，提升分析效率。

2）连接多源数据库

• 关系型数据库：MySQL、Oracle，SqlServer、DB2、Sybase、Informix等主流的关系型数据库;支持SQL取数据表或视图，亦支持存储过程；
• 多维数据库：Essbase、SSAS、SAP BW、Hadoop等；
• 非关系型数据库：支持MongoDB等非关系型数据；
• 文件数据源：Excel文件、TXT文件、CSV、XML文件的数据；
• 其他数据源：支持程序数据源、json数据、SAP数据源等。

3）创建数据空间

将公共数据和个人分析区分为两个模块，以更好地管理企业的数据资源和用户的个人数据。

公共数据顾名思义，就是将公共使用的数据统一存放的地方。公司内部可以将复用度很高的表，添加或发布到公共数据集中。在这类公共数据的空间下，可以添加：

• Excel数据集：将本地的 Excel 表上传到 BI 中；
• SQL数据集：可以在 FineBI 中写简单的 SQL 语句对数据库中的数据简单处理后添加到 BI 中；
• 数据库表：将数据库里的整张表不做处理直接添加到BI 中；
• 被发布的自助数据集：用户可以将主题中的自助数据集发布到公共数据中供其他用户使用。

同时，公共数据空间还支持将个人分析的结果发布到公共数据中。这样，用户在个人分析过程中得到的有价值的分析结果可以与其他用户共享，进一步丰富公共数据资源。

2.数据编辑：处理数据和Excel一样简单易用

1）数据表筛排增改

排序，过滤，更改字段名称等，直接表头操作，还支持shift和ctrl键多选哦！

从其他表中添加列、行列转换，简单几步就能处理成想要的格式。

2）数据快速校验

行数统计、去重记数、求和、求平均… …，一边分析一边校验，及时发现问题，快速调整计算。

3）支持回溯和添加分析步骤

记录数据分析每一步操作，添加备注、回溯修改和插入新的步骤，减少返工成本。

3.超强函数能力：实现任意复杂逻辑指标计算

1）常规函数

包括逻辑函数，如IF、AND、SWITCH、OR等；数学和三角函数，如MIN、MAX、RAND等；日期函数，如MONTH、YEAR、TODATE；文本函数，如SUBTITUTE、FORMAT、LEFT等。

用户可以根据字段类型，或计算逻辑选择想要的函数进行计算。

2）聚合函数

不同的聚合函数对应不同的汇总方式，汇总方式包括「求和，平均，中位数，最大值，最小值，标准差，方差，去重计数，计数」。随着用户分析维度的切换，计算字段会自动跟随维度动态调整。

3）Def函数

分析函数包括def、def-add、def-sub和earlier函数。分析函数结合原来的基础函数后，能够实现基于有限数据输出任意层级任意复杂度的计算指标，覆盖了更多复杂的业务场景，解决用户方案实现难题。

4.数据可视化：问题洞察，快人一步

1）可视化图表

有些高阶的图形，如箱线图、桑基图，Tableau不学个一年半载根本画不出，因为它的图形界面中根本没有，但是FineBI这方面就做的很好，降低了高阶图形的门槛。

2）仪表盘设计

• 支持分析组件间的数据联动。
• 支持点击数据实现仪表板跳转功能。
• 支持设置标题的样式以及隐藏标题的过滤组件功能。
• 提供了易用的自适应布局，自动根据屏幕的大小和分辨率进行适应。

5.分享协作：团队互助，实现最大产出

BI工具协作分析功能的好处在于，同一个问题或者业务主题，可以多人协同编辑和分析，可以大大提高协同作业的效率。

在BI工具中，可以协作一个文件夹，用于存放团队共同分工的数据分析项目：

还可以协作一个主题分析，和团队成员共同输出和维护一份数据分析报告，比如年终总结报告：

6.数据开发：为业务分析提供高质量数据

面向IT或数据团队，提供更专业的数据开发模块，通过灵活的ETL数据开发和任务引擎预先处理数据,为上层应用提供质量更高、更利于展示与分析的数据。

• ELT、ETL双核引擎:灵活覆盖数据处理相关场景，实现效能最大化。
• 拖拽式流程化开发:无代码实现拖拽式快速开发，搭建过程更清晰，任务开发更高效。
• 高性能计算:定时同步引擎和离线计算引擎，以最轻量级的架构实现高性能数据处理。
• 非结构化数据处理能力:可实现API、XML、JSON等非结构化数据的加工处理。
• 实时多表批量同步、API管理等更多功能。

三、BI商业智能对企业的益处

1.对已有数据的可视化展示

通常情况下，企业的数据是复杂的，无法一眼识别信息的。而BI则是将企业日常经营过程中产生的数据或者预先制好的报告用柱状图、折线图、漏斗图等可视化的方式表现出来，让业务人员能够识别重要信息。另外，通过钻取、联动、跳转等功能，能够进一步根据指标维度去查看进一步信息，找到产生问题的根源。

2.对当前数据的监控预警

通常情况下，我们会通过颜色变化或者预警线设置的方式来进行“异常”检测。当业务人员从可视化图表中发现数据异常的时候，就需要有目的性的进行分析，通过关联报表的检查、不同维度报表的钻取查找可能存在的问题。最终，业务人员还可以通过一次或者多次的维度和指标图表构建，逐步形成一种比较可靠的、固化的分析模型。这个阶段的业务人员不再是被动接受来自图表中反映的信息，而是通过”异常”数据来定位到背后的一个业务问题，数据和业务在这个层次开始有了直接对应关系，并利用数据图表之间的逻辑性关系寻找解决方法，提高企业的经营效率。

3.对未来业务的科学预测

预测未来业务通常是通过建模分析实现，精通业务变化的业务人员通过制作合适的可视化模型找出业务中潜在的问题或者实现更优解的调整方式，接着反哺业务决策，形成良性过程。业务建模更加讲究自主性和探索性，能够最大程度发挥BI的作用。

四、常用的BI商业智能工具

• FineBI：FineBI是一款功能强大的国产商业智能工具，提供了丰富的数据可视化和分析功能，能够帮助用户从数据中快速发现业务洞察，并支持多种数据源的连接和整合，使得数据分析更加高效准确。

• Tableau：Tableau是一款领先的可视化分析工具，具有直观的用户界面和丰富的图表选项，能够将复杂的数据转化为易于理解的可视化图表，帮助用户更好地理解数据背后的故事，支持实时数据分析和互动式报告。
• PowerBI：PowerBI是微软推出的商业智能工具，具有强大的数据整合和分析能力，可以快速将数据转化为富有洞察力的报表和仪表盘，支持自助式数据分析和团队协作，是企业决策的重要辅助工具。
• IBM Cognos：IBM Cognos是IBM旗下的商业智能和企业绩效管理平台，提供了全面的数据分析和报告功能，支持多维数据分析和预测建模，帮助企业管理者更好地监控业务状况并做出明智的决策。
• Qlik：Qlik是一款以关联式数据模型为基础的商业智能工具，具有强大的数据发现和探索功能，能够快速发现数据之间的关联性和隐藏的模式，帮助用户进行深入的数据分析和洞察。
• Domo：Domo是一款云端的商业智能平台，集成了数据整合、可视化、预测分析等功能，支持多种数据源的连接和实时数据监控，提供了简单直观的用户界面，使得数据分析更加轻松高效。
• Spotfire：Spotfire是由TIBCO推出的商业智能工具，具有先进的数据可视化和分析功能，支持大规模数据的处理和实时数据的分析，能够帮助用户从海量数据中快速发现关键信息，并支持智能化的数据探索和预测分析。