细究报表式 BI、传统式 BI 和自助式BI
调查发现，许多人对BI的理解主要集中在数据分析和显示上，BI更等同于数据分析和数据可视化。因此，在大多数企业中，BI更多地指的是分析和前端显示工具，而不是一个完整的系统。
《商业智能白皮书1.0》定义了商业智能工具：商业智能工具(BI)，即狭义的商业智能，是指基于数据可视化和分析技术，具有一定数据连接和处理能力的软件工具。用户可以通过可视化界面快速生成各类数据报表、图形和图表，在一定的安全要求和权限设置下，企业不同人群可以在PC终端、移动终端、会议屏幕等终端上查询、分析和探索数据。
按照帆软多年的经验，根据技术发展和对用户需求的响应，目前BI工具可以分为报表式 BI、传统式 BI 和自助式BI三类。
报表式BI
报表式BI工具主要针对企业信息部的IT人员。适用于各种固定样式的报表设计。通常用于呈现业务的明细数据和指标汇总。支持的数据量相对较小。国内报表式BI始于1999年左右，2013年接近成熟，由于国内企业报表格式千差万别，很多国外报表工具在制作报表样式时难以在图形格式交互中运行，有些表格的业务逻辑与国外不同，因此，解决中国式复杂报表往往成为企业选型的关键需求。目前，国内报表工具如帆软FineReport已成为主流。
报表式BI大多采用类似Excel的设计模式。虽然主要对象是IT部门，但业务人员也可以易于上手，并在已建立的数据权限内制作一些基本的数据报表和驾驶舱报表。例如，FineReport自主开发的HTML5图表可以满足不同人群的视觉显示需求，还可以进行一些简单的即席分析操作，如图表类型切换、排序、过滤等。
代表工具：FineReport
传统式BI
传统式BI也面向IT人员。随着数据仓库技术的发展，OLAP即席分析和数据可视化分析逐渐超过了报表BI。传统式BI以Cognos和其他国外产品为代表。它的优点是数据量大，性能稳定，缺点也很明显：数据分析能力差，对业务的响应速度慢。根据forester报告，使用传统式BI的企业或机构超过83%的数据分析需求无法得到满足，许多企业花大力气打造的BI系统几成花瓶，入不敷出。此外，由于其架构重、项目昂贵、实施周期极长、项目风险高、对人才要求高，不利于传统式BI的推广和普及。
代表工具：cognos
自助式BI
由于对传统式BI缺陷的不满和业务人员数据分析需求的增长，自助式BI开始快速发展。自助式BI面向业务人员，追求业务与IT的高效合作，使IT人员回归技术层面，做好数据的底层支持；让业务人员回归价值本位，通过简单易用的前端分析工具，轻松进行基于业务理解的自助分析，挖掘数据价值，实现数据驱动的业务发展。
自从2014年以来，自助式bi工具有了快速发展。可视化数据分析和自助式BI在国内市场上大量出现，传统式BI开始衰落。应该注意的是，自助式BI也有其应用范围。在选择时，企业应综合考虑自身的数据分析需求和自助式BI的特点。自助式BI具有以下优点：
数据量的灵活性，虽然传统的BI工具对大数据量的处理性能比较好，但在一些数据量小的企业里就比较繁琐，有简单的思路而难用更简单的处理方法，自助式BI更灵活，它有海量的数据处理能力，面对少量的数据，分析更容易。
降低了购买产品的成本。购买传统BI工具的成本很高，另外还有一些额外的培训和服务咨询费用。自助式BI产品工具只专注于解决某些问题，不一定要大而全。
缩短了工程周期，降低了人工成本。过去，项目周期主要消耗在ETL处理和数据仓库建模、性能优化等方面。如今，建模不再那么难搞，性能优化在大多数场景中也可以轻松运行了。项目周期由以前的按月或按年单位迅速缩减为按日、按周、按月单位。
IT驱动因素正逐渐转向业务驱动因素。IT负责基础数据架构整理和界口开放维护，业务人员自行进行快速可视化分析和报表分析维护。
总之，在有业务人员自主分析、解决关键问题、灵活应对小数据业务、快速迭代项目周期等数据分析需求的情况下，自助式BI将是明智的选择。
代表工具：FineBI
最后，值得注意的是，这三种类型的BI产品适用于不同的场景，不能相互替代。它们将长期并存，供企业根据需要选择，直到信息化的基本条件得到根本改变。
商业智能≠数据分析
商业智能和数据分析虽然是两种概念，但容易混淆。虽然它们之间有很多相似之处，但商业智能软件也可以帮助业务人员进行数据分析，但数据分析不能和商业智能打上等号。
数据分析是一个过程，也是一个解决方案，对象往往是某个问题。例如，要分析促销的效果，我们需要监控关键指标，如UV、客户单价、复购率等。我们还需要与过去的活动进行比较，从数据库中找到最好的对照组进行建模，并在SAS中进行统计分析。换言之，数据分析使用数理统计等科学方法来验证假设。通常的工作是分析比较指标，监控KPI，分析异常指标，预测趋势，最后生成结果报告。专业的数据分析工具包括R、Python等。
商业智能是一套完整的解决方案，其对象往往是企业的管理问题。利用企业在日常运营过程中产生的大量数据，并将其转化为信息和知识，使每一项决策、管理细节和战略规划都有数据参考。例如，领导者经常关注销售、采购和财务状况。技术人员制作固定格式的数据报表（仪表板/数据看板），领导可以自助查看，数据还能随时自动更新。商务智能工具一般将ERP、CRM、MES等业务系统的数据连接起来，并按规则将这些数据汇总到数据仓库中，形成与业务主题相关的分析报表，也可以通过连接大数据平台来进行可视化的分析显示。
商业智能一方面巩固和简化了常规分析过程，另一方面使业务自助分析更加方便快捷。简而言之，商业智能BI是一套与数据相关的解决方案。入口是数据，出口是数据或基于数据的报表展示，更强调解决方案；数据分析更加以人为本，它是分析数据仓库或其他渠道输出的数据的过程。前者强调如何合理地处理或呈现数据，后者强调如何通过挖掘数据发现问题。有一个探索和思考的过程，而这恰恰是工具本身无法取代的。
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