王良南公司各种管理系统的诞生目的简单来说，无疑是为了更方便我们的日常工作上线CRM系统，就是为了更方便地管理客户等等。在企业上线越来越多的管理系统而不能满足日益增长的分析需求的情况下，开发一个BI系统就显得尤为重要。

　　现如今普遍认知是：BI（Business Intelligence）中文称为商业智能，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

　　商业智能始于决策支持系统，随着早期计算机的普及，它得到了快速发展。IBM后来提出了“数据仓库”的概念。同时，硬件的扩展，软件的升级，数据库的广泛应用，使商业智能得以真正的兴起。那么，bi工具是什么意思呢？

　　BI工具即商业智能分析工具，是指使用一套方法和技术来准备、呈现和帮助分析数据的工具。将企业中已有的数据转换为知识，从而帮助企业做出明智的商业决策。这里说到的数据包括订单、库存、交易账目、客户和供应商等数据，它们来自于企业业务系统，企业所在行业和竞争对手，以及来自于企业所在的其他外部环境。

　　BI工具可以被视为收集、管理和分析商业信息的过程，目的是让企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们作出对企业更为有利的决策。BI工具一般由数据仓库，在线分析处理，数据挖掘，数据备份与恢复等部分组成，涉及软件、硬件、咨询服务和应用等方面。

　　所以，将BI工具视为一个解决方案应该更合适。BI工具的关键是从企业不同系统的数据中提取有用的数据并加以处理，以确保数据的正确性，然后抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装入（Load），即ETL流程，整合到一个企业级的数据仓库中，获得企业数据的一个全局视图，在此基础上，使用适当的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对数据进行分析和处理（此时，信息变成用于辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策提供支持。

　　BI工具支持数据采集与补录。通过表单填报、表格填报实现数据的采集与补录，支持添加校验及流程审批，可保障数据完整性，提升数据分析质量，也可轻松打造采集与分析一体化的业务应用系统。

　　BI工具可以进行数据处理。比如集数据建模及ETL设计的功能于一体，可预先对数据源进行整合及处理，帮助政府和企业构建数据仓库，提高数据质量，实现数据融合。

　　BI工具可以实现自助式分析。完全面向业务人员的敏捷BI分析功能。系统自动建模，通过鼠标拖拽维度和指标，即可实现数据看板、Word报告、PPT报告等数据分析结果，实现业务驱动的数据分析模式。

　　BI工具支持移动终端在线办公。通过移动端实现数据的采集与分析应用，用户可以选择移动端APP来对数据进行浏览和分析，实现移动采集、分析、审批一站式办公。

　　当前国内开展信息化工作的企业，绝大多数还是使用报表软件，主要是为了解决企业内部对数据统计和显示的需求。BI软件应用集中在信息化程度较高的行业，如银行、零售企业、电子商务、网络公司等。而且由于国外企业信息化走的比我们早，对于BI的应用早已非常普及，同时国外的信息化软件也都趋向于bi化和智能化。

　　近年来，BI越来越多地与大数据联系在一起，BI工具既需要提供大数据处理能力，也需要能够与大数据平台实时对接进行数据分析计算。

　　从2012年开始，中国BI产业一直保持着高速发展，尽管企业外部环境在2018年变得越来越复杂，但BI产业并没有受到明显影响，仍然强劲地实现了25.8%的年增长率。这个增长速度，大约是中国软件产业和GDP增长速度的2倍。

　　但从总体上看，中国BI行业市场规模仍然较小，2018年仅有16.6亿元(不含项目建设和项目运营)的纯软件销售收入，未来发展潜力巨大。

　　密密麻麻的表格堆砌了大量数据，到底有多少业务人员仔细看每一个数据?到底这些数据代表了什么信息、什么趋势?级别越高的领导，越需要简明的信息。

　　定制好的报表过于死板。例如，我们可以在一张表中列出不同地区、不同产品的销量，另一张表中列出不同地区、不同年龄段顾客的销量。业务问题经常需要多个角度的交互分析。

　　报表系统列出的往往是表面上的数据信息，但是海量数据深处潜在含有哪些规则呢?什么客户对我们价值最大，产品之间相互关联的程度如何?越是深层的规则，对于决策支持的价值越大，但是，也越难挖掘出来。

　　业务系统很多，数据存在于不同地方。太旧的数据(例如一年前的数据)往往被业务系统备份出去，导致宏观分析、长期历史分析难度很大。

　　随着时代的发展，传统报表系统已经不能满足日益增长的业务需求了，企业期待着新的技术。值得注意的是，数据分析和数据挖掘系统的目的是带给我们更多的决策支持价值，并不是取代数据报表。报表系统依然有其不可取代的优势，并且将会长期与数据分析、挖掘系统一起并存下去。

　　BI可视化是数据中台构建比较重要的一个环节，数据资产化之后主要是通过数据服务以及BI可视化对外提供价值。介绍了这么多关于BI的相关知识，最后也给大家推荐5款好用的商业智能BI平台。

　　成立于1998年，位于陕西，数据治理和数据分析服务提供商。主要向企业客户提供以数据资产管理、数据分析与挖掘、数据开发应用为主的大数据产品及增值解决方案。TempoBI（商业智能平台）是面向业务人员的自助式数据分析平台，内含三十余种计算函数，十余种业务计算规则，图形化预测分析，提供集数据接入、数据准备、数据可视化分析于一体的完整解决方案。

　　成立于2006年，位于江苏，大数据BI和分析平台提供商。FineBI是新一代自助大数据分析的BI工具。通过数据分析看板，企业可以直观发现、分析、预警数据中所隐藏的问题，及时应对业务中的风险，发现增长点。通过自助数据集功能，普通业务人员也能对数据做筛选、切割、排序、汇总等，自助灵活地达成期望的数据结果。

　　成立于2009年，位于浙江，云计算服务商。Quick BI可无缝对接各类云上数据库和自建数据库，提升数据分析和报表开发效率，0代码鼠标拖拽式操作交互，业务人员也能轻松实现海量数据可视化分析。

　　成立于2012年，位于北京，大数据技术产品与服务商。具备从数据应用方案咨询、数据治理、数据仓库建设、数据可视化分析、数据深度应用，到数据平台实施运维服务的端到端服务能力。2019年，发布国内首款全功能免费的桌面智能数据分析工具Yonghong Desktop。2021年，面向中小型企业，推出Yonghong Desktop＆X+Viewer终身免费的数据分析全场景闭环产品组合。由此，构建了满足不同用户的全方位BI产品矩阵。

　　成立于2016年，位于浙江，一站式智能分析平台与服务提供商。产品包括：数据分析平台、数据开发平台、云应用。其中，数据分析平台适用于企业数据接入、智能ETL、可视化自助分析、数据大屏、数据门户等数据分析和决策场景。通过5A数字化战略，即敏捷化、场景化、自动化、增强化、行动化，从敏捷分析到智能决策，分步构建企业数据决策大脑。

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