BI和報表等於資料分析?終於有人講清楚了它們的區別

2021-10-25 11:03:32 字數 2655 閱讀 6892

調研發現,很多人對bi的理解側重於資料的分析和展示,bi更多地被等同於資料分析與資料視覺化。因此在大多數企業中,bi更多地是指分析和前端展示工具,而不是乙個完整的體系。

《商業智慧型***》對商業智慧型bi工具的定義:以資料視覺化和分析技術為主,具備一定的資料連線和處理能力的軟體工具,使用者能通過視覺化的介面快速製作多種型別的資料包表、圖形圖表。

按照技術發展和對使用者需求的響應,當前bi工具可以分為報表式bi、傳統式bi和自助式bi三類。

報表式 bi 工具主要面向企業資訊部 it人員,適用於各類固定樣式的報表設計,通常用來呈現業務的明細資料和指標彙總,支援的資料量相對不大。

國內的報表式 bi 於1999 年左右開始起步,在 2013 年趨於成熟。

由於國內企業對於報表的格式自成一派,很多國外的報表工具在製作報表樣式時,圖形格式互動上都磨合困難,且一些**的業務邏輯和國外不同,所以解決中國式複雜報表經常成為企業選型的重點需求。當下,國內報表工具以帆軟finereport等代表已成主流。

報表式bi大多都採用類excel的設計模式,雖然主要面向的物件是it部門,但是業務人員也能快速學習和掌握,並在既定的資料許可權範圍內,製作一些基本的資料包表和駕駛艙報表。

例如finereport自主研發的html5圖表,可以滿足不同人群的視覺展示需求,也可以進行一些簡單的即席分析操作,如圖表型別的切換、排序、過濾等。

代表工具:finereport

傳統式bi同樣面向it人員,隨著資料倉儲技術發展而來,相比於報表bi,更側重於olap即席分析與資料視覺化分析。

傳統式 bi以cognos等國外產品為代表,其優勢是在大資料量上的效能和穩定性,劣勢也十分明顯:資料分析的能力和對業務的響應速度差些。如今使用傳統式bi的企業或機構中,83%以上的資料分析需求無法得到滿足,很多企業重金打造的bi系統幾乎成了擺設,收效甚微。

此外,因其架構重,專案耗資不菲、實施週期極長、專案風險大、對人才要求高等特徵,也不利於傳統bi的推廣和普及。

代表工具:cognos

由於傳統式bi的缺陷屢遭詬病,以及業務人員資料分析需求的增長,自助式 bi 開始快速成長起來。自助式bi面向業務人員,追求業務與it的高效配合,讓it人員回歸技術本位,做好資料底層支撐;

讓業務人員回歸價值本位,通過簡單易用的前端分析工具,基於業務理解輕鬆地開展自助式分析,探索資料價值,實現資料驅動業務發展。

2014 年起,自助式bi工具迎來了高速發展,視覺化資料分析、self-bi在國內市場集**現,傳統式bi開始衰退。需要注意的是,自助式bi也有其適用範圍,企業在選擇時應綜合考慮自身需求與自助式bi的特徵。自助式bi主要有以下幾項優勢:

總而言之,當企業存在業務人員自主分析、解決重點關注問題、靈活應對小資料量業務、快速迭代專案週期等需求時,自助式bi將是乙個明智的選擇。

代表工具:finebi

最後需要注意的是,三類bi產品分別適用於不同的場景,不是相互替代的關係。它們將長期共存,供企業按需選擇,直到資訊化基礎條件發生根本的改變。

商業智慧型和資料分析是兩個容易混淆的概念。雖然它們之間存在不少類似的地方,商業智慧型軟體也可以幫助業務人員進行資料分析,但資料分析絕不等同於商業智慧型。

資料分析是個過程,是個解決方式,物件常常是某個問題。比如分析某次**活動的效果,就需要對uv、客單價、複購率等關鍵性的指標資料做監控。

還需要和過去的活動進行對比,從資料庫裡尋找最佳對照組進行建模,在sas裡做統計分析。也就是說,資料分析是利用數理統計等科學方法做假設驗證,通常的工作就是對指標進行分析對比,kpi監控,異常指標分析,**趨勢,最終生成結果報告。專業的資料分析工具有r、python等。

商業智慧型是一整套的解決方案,物件往往是企業的經營問題。利用企業在日常經營過程中生產的大量資料,並將它們轉化為資訊和知識,讓每乙個決定、管理細節、戰略規劃都有資料參考。

比如領導經常會關注銷售、採購和財務狀況,技術人員做好固定格式的資料包表(dashboard/資料看板),領導開啟就能檢視,並且資料自動更新。

商業智慧型工具一般通過連線erp、crm、mes等業務系統的資料,並將這些資料有規則地彙總到資料倉儲中,從而製作業務主題相關的分析報表,還可以對接大資料平台進行視覺化的分析展示。

商業智慧型的作用一方面是將常規的分析過程固化並簡化下來,另一方面是讓業務的自助分析更為方便快捷。簡單來說商業智慧型bi是一套有關資料的解決方案,入口是資料,出口也是資料或者以資料為基礎的報表呈現,更多強調的是解決方案;

資料分析更多的以人為主,對資料倉儲產出的資料、或者其他渠道產出的資料做分析的過程。前者強調怎麼讓資料合理的加工或者呈現出來,後者強調如何通過資料發現問題,有乙個探索和思考的過程,這個思考的過程是工具本身不能替代的。

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