BI≠数据分析≠数据可视化,详解报表式 BI、传统式 BI 和自助式BI

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:10,229 次浏览
2024-04-02 17:42:58

对于BI(Business Intelligence,商业智能)的解释,无论是在维基百科还是百度百科,你能搜到的都大差不差,都是告诉你BI是什么:BI一个是利用XXX技术进行数据分析以辅助决策,提升决策效率的工具/方案。

可惜的是,经调研发现,很多人对BI的理解却是侧重于数据的分析和展示,BI更多地被大家直接等同于数据分析与数据可视化。

这其实是错误的。

帆软数据应用研究院等在文献研究和企业调研的基础上,结合我国的市场环境,对BI是什么做出如下的定义:

BI 是在打通企业数据孤岛,实现数据集成和统一管理的基础上,利用数据仓库、数据分析与数据可视化技术,将指定的数据转化为信息和知识的解决方案,其价值体现在满足企业不同人群对数据查询、分析和探索的需求,从而为管理和业务提供数据依据和决策支持。

所以,简单来说,BI是工具/平台/系统/解决方案。

一、BI是什么详解

商业智能BI≠数据分析

BI和数据分析是两个容易混淆的概念,虽然它们之间存在不少类似的地方,商业智能软件也可以帮助业务人员进行数据分析,但数据分析绝不等同于商业智能。

数据分析是个过程,是个解决方式,对象常常是某个问题。比如分析某次促销活动的效果,就需要对UV、客单价、复购率等关键性的指标数据做监控。还需要和过去的活动进行对比,从数据库里寻找最佳对照组进行建模,在SAS里做统计分析。也就是说,数据分析是利用数理统计等科学方法做假设验证,通常的工作就是对指标进行分析对比,KPI监控,异常指标分析,预测趋势,最终生成结果报告。专业的数据分析工具有R、Python等。

BI商业智能是一整套的解决方案,对象往往是企业的经营问题。利用企业在日常经营过程中生产的大量数据,并将它们转化为信息和知识,让每一个决定、管理细节、战略规划都有数据参考。比如领导经常会关注销售、采购和财务状况,技术人员做好固定格式的数据报表(Dashboard/数据看板),领导打开就能查看,并且数据自动更新。商业智能工具一般通过连接ERP、CRM、MES等业务系统的数据,并将这些数据有规则地汇总到数据仓库中,从而制作业务主题相关的分析报表,还可以对接大数据平台进行可视化的分析展示。

商业智能的作用一方面是将常规的分析过程固化并简化下来,另一方面是让业务的自助分析更为方便快捷。简单来说商业智能BI是一套有关数据的解决方案,入口是数据,出口也是数据或者以数据为基础的报表呈现,更多强调的是解决方案;数据分析更多的以人为主,对数据仓库产出的数据、或者其他渠道产出的数据做分析的过程。前者强调怎么让数据合理的加工或者呈现出来,后者强调如何通过数据发现问题,有一个探索和思考的过程,这个思考的过程是工具本身不能替代的。

商业智能BI≠数据可视化

BI和数据可视化是另一对容易混淆的概念,根据信通院的《大数据白皮书》的定义可知,在整个大数据技术体系中,BI与数据可视化是交叉关系。

数据可视化通过图表、图形、仪表板和报表等方式,将数据以视觉化的形式展现出来,以帮助用户更好地理解和解释数据可视化。实现数据可视化的工具有很多,简单的图表,Excel、Python Matplotlib基本上就可满足需求了,如果希望配置成例行图表,则需要通过商业BI软件来完成,比如FineBI、PowerBI和Tableau等。对于仪表盘和报表,一般则是用Excel、FineBI、PowerBI,Finereport等工具来实现。

商业智能BI包括数据仓库、数据挖掘、数据分析和预测建模等,其中的数据展示就是数据可视化的部分,也就是上文的技术人员制作固定的数据报表/仪表盘给领导看。因此,商业智能BI的一个出口就是数据可视化呈现,呈现形式是报表或者仪表盘。

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二、BI的具体细分

按照不同的功能模式,当前的 BI 又可以细分为报表式、传统式和自助式三类。

报表式BI

报表式 BI 主要面向 IT 人员,适用于各类固定样式的报表设计,通常用来呈现业务指标体系,支持的数据量不大。国内的报表式 BI 于 1999 年左右开始起步,在 2013 年趋于成熟。由于国内企业对于报表格式的纠结和坚持,非常多的企业对表格式报表情有独钟,国内企业的报表格式自称一派,很多国外的报表工具在制作报表样式时,图形格式交互上都磨合困难,且一些表格的业务逻辑和国外不同,所以解决中国式复杂报表经常成为企业选型的重点需求。当下,国内报表工具以帆软FineReport等代表已成主流。

报表式 BI 大多采用类 Excel 的设计模式,虽然主要面向的对象是 IT 人员,但是业务人员也能快速学习和掌握,并在既定的数据权限范围内,制作一些基本的数据报表和驾驶舱报表。例如FineReport自主研发的HTML5图表,可以满足不同人群的视觉展示需求,也可以进行一些简单的即席分析操作,如图表类型的切换、排序、过滤等。

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代表工具:FineReport

传统式BI  

传统式 BI 同样面向的是 IT 人员,随着数据仓库技术发展而来,相比于报表BI,更侧重于 OLAP(Online Analytical Processing,联机分析处理),即席数据分析与数据可视化分析。

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传统式 BI 以 IBM 的 Cognos、SAP 的 BO 等国外产品为代表,其优势是面对大数据量时具有高性能和高稳定性,劣势也十分明显——数据分析的能力和灵活性差。根据 Forrester 的报告,如今采用传统式 BI 的企业或机构中,83% 以上的数据分析需求无法得到满足,这表明很多企业重金打造的 BI 系统几乎成为摆设,收效甚微。此外,项目耗资不菲、实施周期极长、风险大、对使用者技术要求高等特点,也不利于传统式 BI 的推广和普及。

代表工具:Cognos

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自助式BI  

自助式 BI 也叫敏捷 BI。由于传统式BI的缺陷屡遭诟病,以及业务人员数据分析需求的增长,自助式 BI 开始快速成长起来。自助式 BI 产品较多,国外产品有 Power BI、Tableau、Qlikview,国内产品有 FineBI 等。自助式BI面向业务人员,追求业务与IT的高效配合,让IT人员回归技术本位,做好数据底层支撑;让业务人员回归价值本位,通过简单易用的前端分析工具,基于业务理解轻松地开展自助式分析,探索数据价值,实现数据驱动业务发展。

自 2014 年起,可视化数据分析、自助式 BI 在国内高速发展,传统式 BI 开始衰退。但是,需要注意的是,自助式 BI 也不是万金油,企业在选择工具时应综合考虑自身需求及自助式 BI 的特点。

与传统式 BI 相比,自助式 BI 主要有以下几项优势,这也是自助式 BI 被称为敏捷 BI 的原因:

快速部署。传统式 BI 系统从总体架构的设计到具体的部署环节,通常需要花费几个月的时间。而自助式BI 系统的部署不需要经历漫长而复杂的设计和建模过程,只需要不到一周的时间,企业就可以迅速进行数据分析和可视化项目的建设。

快速、灵活地应对需求。传统式 BI 给 IT 人员带来较大的压力,大量需求堆积导致无法快速、灵活地响应。而采用自助式 BI,IT 人员只需要负责整理基础数据架构,维护和开发接口,业务人员可以自行进行快速的可视化分析和报表分析。

产品采购成本相对较低。传统式 BI 产品的采购成本偏高,还有一些额外的培训和咨询服务成本。自助式BI 产品只着重解决某些问题,功能不一定大而全,因而相对便宜。

工具使用起来简单、易上手。传统式 BI 面向 IT 或者数据等技术部门,对技术背景有一定要求,学习曲线陡峭,工具操作难度大;而自助式 BI 面向的对象是业务人员,工具操作简单、容易上手,一般通过简单的鼠标操作即可进行数据分析。

总而言之,对于业务人员需要进行自主分析,解决重点关注问题,灵活应对业务需求,快速完成部署等场景,自助式 BI 是一个不错的选择。

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代表工具:FineBI

需要强调的是,这三类 BI 各有优劣,分别适用于不同的场景,不是绝对的相互替代的关系。它们,尤其是报表式和自助式 BI,将长期共存,供企业按需选择,直到信息化基础条件发生根本改变。参考 Gartner 所倡导的双模 IT 模式,建议企业根据自身数据应用成熟度来判断哪一类 BI 哪个更适合自己,或者是否需要结合使用。以下图 的双模 IT 下的帆软 BI 体系为例,报表式 BI 面向 IT 人员,可用于固定的、大型的 BI 项目,自助式 BI 面向业务人员,可应对灵活、动态的分析需求。

很显然在目前的信息时代,借助类似于FineBI的这些工具,可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多,选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下,都建议选择市面上较主流的产品,比较容易达到好的效果,目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的,就是帆软BI软件——FineBI。

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商业智能BI产品更多介绍: www.finebi.com

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