為什麼要花時間來解釋「什麼是BI」這個並不新鮮的問題?
是因為我們發現還是有不少使用者來問,逐漸也發現這問題的答案可能並沒有問題本身普及得開。因此,今天通過這篇文章幫助大家認識、理解BI。
入門:弄明白,到底什麼是BI?
進階:BI與大數據、資訊化、數位轉型的區別?
深挖:BI這麼好,是否所有企業都應該上BI?
1、BI的定義
BI,全稱為business intelligence,商業智慧,指的是一套完整的解決方案,用來將企業中現有的數據進行有效的整合,快速準確的提供報表並提出決策依據,幫助企業做出明智的業務經營決策。BI本質確實是這樣,即「從數據中獲取知識,輔助決策」。
通俗點說,就是企業在資訊化建設後(例如上了MES、OA、ERP等業務系統),經過多年,在內部積累了大量的業務數據,但這些數據沒道理放著不用對吧,那怎麼用?這就是BI發揮作用的時候。企業可以用BI來從這些數據中獲取知識,幫助企業知道如何根據這些數據來做出下一步的決策。
但為了易於理解,在對文獻研究和對300+CIO調研的基礎上,結合市場環境,我們對BI做出了更精確的定義:
BI是在打通企業數據孤島、實現資料整合和統一管理的基礎上,利用資料倉儲、數據視覺化與分析技術,將指定的數據轉化為資訊和知識的解決方案。
其價值體現在滿足企業不同人群對於數據查詢、分析和探索的需求,從而為管理和業務人員提供數據依據和決策支援。
2、BI整體運作流程
BI整體運作流程包含資料準備、資料處理、資料分析、資料分享四個階段。
BI與大數據、資訊化、數位化的區別?
在上一段,我們知道了BI的官方定義,但還是對BI沒有實際感知怎麼辦? 並且還經常把BI與大數據、資訊化、數位轉型混淆在一起,只知道它們都是跟數據相關的技術,但具體差別在哪,其實並不清楚。
因此在進階處,我們會帶你理清BI和這些詞的本質區別,幫助你進階理解BI到底是什麼,能做什麼。
先給結論:
BI是大數據領域下的一部分。
但BI側重於讓不懂技術的業務人員帶著業務問題去做數據分析,透過數據找出業務所在問題,同時沉澱出好的分析方法和知識在BI內。而大數據則偏向於挖掘數據、找到企業中的數據價值並應用在實際場景中,會包含一些演算法的內容。
具體點說:
從包含關係上來看,BI屬於大數據領域的範疇,因此BI有時候也會被稱為“大數據BI”。
同時,根據信通院的《大數據白皮書》的定義可知,在整個大數據技術體系中,BI工具與數據視覺化、數據探勘一同位於資料分析應用技術中,而數據分析應用技術又位於大領域技術體系下(如下圖所示)。
因此:大數據>>數據分析應用技術>>BI工具,BI概念小於大數據。
先給結論:
BI和資訊化不屬於同類詞,BI是工具/平臺/系統/解決方案,而資訊化是描述企業數據發展階段的名詞。
聯絡起來說,也就是企業一般會在透過資訊化積累一定的業務數據後,再上BI系統,即在資訊化建設的中後期應用BI。
具體點說:
大多數企業中的資訊化本質是:數據採集→流程管理→數據展示,從這個角度來看,你可以理解BI系統其實也是一類資訊化系統。
所以有些企業也會利用BI工具去開發一些資訊化系統,用於補足定製業務系統的缺失。
先給結論:
企業發展過程是從基礎資訊化→數位化,而BI則是承接企業從資訊化→數位轉型的最佳工具,幫助企業發揮在資訊化階段所積累的數據價值,從而推動加速企業的數位轉型程序。
具體點說:
就是讓企業的“死數據”透過BI變為“活數據”,讓企業的決策不再是拍腦袋決定出來的,而是有數可依。
這道題其實沒有標準答案,因為在不同數據發展階段的企業,所面臨的數據問題是不同的。
就大多數企業而言,其存在的情況是數據基礎建設差(數據無法採集收集存放),連最基礎的資訊化都沒做好,就想一步登天到數位轉型到大數據,有的還直接上了套大數據系統,結果根本用不起來。
造成這種情況的根本原因是對自我認知不足,不清楚自己需要什麼,也沒想明白自己該如何按階段發展。
而目前,業內比較認可的企業數據發展階段是:
將企業日常手工事務性繁重的工作→業務系統工作的過程,選擇適合企業應用的各類業務系統,例如OA、ERP、MES等,先把數據系統化地儲存起來。
即建立不同業務系統中數據交流的橋樑,以便於中層管理者進行資訊統計。
具體點說,就是做好企業報表,可以用到例如像FineReport這種企業級數據視覺化管理工具,將經營過程中的複雜數據和流程進行梳理與整合,形成一套企業報表系統,做好數據的收集、處理、展示。
在做完資訊化建設後,多數企業已經不滿足報表的展示了,會開始想上BI,開始讓業務人員去學著做數據分析,這是因為只有業務人員最懂業務,最能讓已有的業務數據發揮價值。
這時候也就是BI開始發揮作用的階段,即從管理層層面為企業提供管理依據、提升業務分析效率,從IT層面整合多系統數據,打通數據壁壘,提高報表製作效率,解放IT人員開發報表時間。
企業導入商業智慧(BI)時,常因不同場景與階段需搭配不同工具。以下針對五大關鍵應用場景,推薦高效能的對應解決方案:
核心需求: 製作固定格式報表(財務報表、銷售日報)、處理複雜查詢、實現精細化權限管控、支援大規模報表併發與列印。
推薦工具:FineReport - 專為複雜報表與查詢設計,提供強大的報表設計器與填報功能,能輕鬆連接各類資料庫,生成靜態/動態報表,滿足高併發、高精度列印與嚴謹權限管理需求,是報表開發人員的首選利器。
核心需求: 建立即時監控的視覺化戰情室、整合多來源資料於單一畫面、實現圖表聯動鑽取、支援行動端查看。
推薦工具:這裡可以根據dashboard的場景需求和技術能力選擇不同的BI戰情室工具。
兩者皆支援多資料源整合與行動端應用,讓決策者隨時掌握營運脈動
核心需求: 賦能業務人員自主探索資料、無需IT協助即可製作分析圖表、快速回答業務問題、支援即席分析。
推薦工具:FineBI - 其核心優勢在於強大的自助分析能力。透過直覺的拖曳介面、豐富的視覺化類型(50+種)和智慧資料探索功能(如智慧聯動、鑽取),讓業務、行銷、運營等非技術人員也能獨立進行多維度分析,釋放資料價值,加速決策循環。
核心需求: 整合清洗分散的原始資料、轉換資料格式、建立資料模型、自動化資料處理流程。
推薦工具:FineDataLink - 作為專業的資料整合與調度平台,提供圖形化介面實現低程式碼/無程式碼的 ETL/ELT 流程設計。能高效處理多源異構資料的抽取、清洗、轉換與載入任務,確保進入BI分析的資料是準確、一致且即時的,是BI專案資料管線的堅實後盾。
核心需求: 建立企業級統一資料儲存庫、整合歷史與即時資料、支援高效查詢分析、提供穩定的資料底座。
推薦方案: 資料倉儲是BI系統的核心基礎架構。雖然Fine系列產品本身不是資料庫引擎,但FineDataLink能高效構建與填充資料倉儲,而FineReport和FineBI則能完美對接各類主流資料倉儲與資料湖(如Hadoop, Greenplum, AWS Redshift, GCP BigQuery, Azure Synapse等),進行高效的資料查詢與分析。選擇合適的底層資料倉儲引擎,搭配Fine系列應用層工具,能打造端到端的BI解決方案。
在本文,主要講明瞭BI商業智慧的定義,以及BI與大數據、資訊化、數位轉型的區別,也淺講了企業數據管理可能存在的問題,以及正確發展階段及其應該使用的工具。
而帆軟已在商業智慧領域深耕了17年,從一開始的報表工具FineReport到BI工具FineBI再到現在的低程式碼工具簡道雲、數據整合工具FineDataLink,整套產品矩陣都是為了讓企業的數據更好發揮價值,讓資料真正成為生產力。
在為使用者提供真正有價值的服務路上,我們一直保持初心,踏踏實實打磨產品,也虛心希望多接收大家的疑問和建議,因此如果有BI相關方面的問題,也歡迎大傢俬信或者在評論區留言。
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