咒法解禁有人说：“我通过一个软件，能自动生成决策者想要的报表，然后再配上一些仪表盘和图表，不就可以了吗?也不见得需要BI。报表软件多简单，哪像BI要规划数据仓库，要ETL，还要建模型，多麻烦”。下面从三个角度来讲讲BI商业智能与报表软件的区别：

　　报表工具一般连接的是事务处理型数据库，不能实现多维分析的操作；当然，目前有些报表工具用链接传参的方式实现所谓的钻取，实现复杂，还会有性能的问题。

　　BI工具一般连接的是多维模型数据库，可以很容易实现各种多维分析的操作，如钻取、旋转和切片等；还能很容易地实现基于指标和维度的拖拽分析和自助分析。

　　以上两个工具也都可以连接对方的数据库，但发挥不了相应的功能；比如报表工具连接多维数据库后，多维分析操作、拖拽分析和自助分析还是实现不了。

　　报表系统一般接入在某个业务系统数据库上，为MIS系统提供灵活的报表查询实现。当然，报表系统在数据量小时也可以连接若干业务系统数据库，实现跨库的关联查询，但这个查询是由报表工具来实现的，实现起来的复杂度和性能依赖于报表工具的能力。

　　BI系统主要包括数据仓库/数据集市、ETL、数据分析、BI应用等多个组成部分和实施过程，最终BI应用中除了有报表展现外，还有多维分析、自助分析、数据挖掘等功能。

　　BI工程相对比较复杂，投资比较大，实施周期相对比较长，见效相对较慢，但效果比较好，尤其是在数据整合的数据质量、报表口径统一化、应用性能上有很大的优势。

　　从发展过程看，一般先是上了报表系统，发现报表系统的若干问题后，再上BI系统。

　　再来以Excel报表和亿信BI（原）来举例，对比一下报表软件与BI系统的区别：

　　Excel报表应用场景主要是业务报表制作，比如一些企业固定的月报，季报和关键数据指标的统计、展示和分析。主要功能分为三大类：数据展示(报表)、数据查询(参数)和数据录入(填报)，还有报表管理。数据展示报表可分为表格类和图表类。

　　而亿信华辰的拳头产品亿信BI有领导驾驶舱、图形化建模、自助式即席分析、智能钻取分析等多项功能。他可以构建大型的综合的数据分析平台，也可以作为小型的个性化的解决方案。相比报表，侧重点在于分析，优势在于操作简单、能够处理大量数据，可以实现任意维度、任意分析路径快速实时分析。

　　关于亿信华辰亿信华辰是中国专业的智能数据产品与服务提供商，一直致力于为政企用户提供从数据采集、存储、治理、分析到智能应用的智能数据全生命周期管理方案，帮助企业实现数据驱动、数据智能，已积累了8000多家用户的服务和客户成功经验，为客户提供数据分析平台、数据治理系统搭建等专业的产品咨询、实施和技术支持服务。

　　只要你入门数据分析师，必然会听到两个高频词：“报表工具”和“BI商业智能”。

　　然而报表工具跟BI到底有什么区别，很多人并不明白两者的概念和区别，以为报表就是BI，BI就是报表，其实这是相当错误的理解。造成这种错误观念的原因主要是两者都是大数据时代下的分析工具，两者的功能有所重合，想要搞清楚两者之间的区别，就要从报表工具和BI商业智能工具的具体应用场景上去分析。

　　报表工具：顾名思义就是制作各类数据报表、图形报表的工具，甚至还可以制作电子发票联、流程单、收据等等。BI商业智能：不单单是一个工具，更应该是一种解决方案。百度百科给出的解释是：商业智能是提取企业各业务运作系统的数据，然后进行清理、抽取、转换和装载，即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、OLAP工具等对其进行分析和处理，最后将结果呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

　　报表主要是IT开发人员制作并且服务于业务流程，比如销售报表、供应链生产报表。而BI商业智能也能做报表，但BI的报表形式更简单，操作起来自然更方便，报表的字段大多拖拖拽拽到维度框指标框中，形成报表，使用者有IT人员也可以是业务分析者。

　　老李以国产主流的FineReport和FineBI举例，前者是报表平台工具，后者是商业智能BI，如果有哪块理解的不正确，欢迎指正讨论。

　　FineReport的定位是企业级的数据可视化平台，常用的场景是业务报表制作，比如一些企业固定的月报，季报和关键数据指标的统计、展示和分析，主要面向IT开发者，或者某些企业专门设置的报表开发人员，需要一定的数据库知识和少量的JS知识，帮助IT人员在快速响应业务需求的同时解放自身劳动力。

　　主要功能分为三类：数据录入(填报)、数据查询和数据展示(报表、可视化大屏)还有报表权限管理

　　FineBI的定位是人人都可学会的数据分析工具，面向的用户是零技术基础的业务人员，所以在报表制作难度上大大降低，但换来的代价是，不能制作复杂的报表。但不同于传统做表的方式，其目的在于将大数据量级的数据快速进行分析展示，制成驾驶舱。

　　相比报表，BI的侧重点在于基于问题导向的分析，例如销售数据、人员流失数据分析，快速搭建各种业务模型（杜邦分析法、KANO模型等），优势在于操作简单、数据处理量大，能够分析快速。BI的可视化图表更侧重分析作用，主要是通过数据可视化更直观地发现业务运营过程中存在的问题，以更好地帮助业务人员调整工作策略。

　　功能上：有简单报表（汇总表和明细表）、Dashboard和自助数据分析功能

　　如果领导用FineReport查看数据，那么领导可以知道当月总销售额、各个销售员的业绩、哪个产品卖得最好等等，主要是通过统计已知数据，了解总体和细节上的事实。

　　如果领导用FineBI查看数据，领导不光知道销售额、销售员业绩，还可以基于这个报表进行更自由的探索分析，比如分地区、分产品分门店查看，比如使用不同的图表（折线图、饼图、柱状图等）来获取不同视角下的结论，甚至还能对未来做出预测，比如产品A销量可观，预计10号之后库存枯竭，请及时备货等。所以BI提供了是更深度的分析和更智能的决策辅助，这是和报表的核心区别。

　　目前国内开展信息化工作的企业中，绝大部分还是使用的报表软件，主要用以解决企业内数据统计和展示的需求。而BI软件应用情况则相对小众，集中在信息化水平较高的行业中，比如银行、零售企业、电商、互联网公司这些。而国外企业因为信息化走的比我们超前，对于BI的应用已然很普遍了，同时国外的信息化软件也都趋向BI化和智能化。

　　FR是企业级web报表工具，侧重于报表的展示，告诉决策者：过去发生了什么，什么正在发生。FineBI是自助大数据分析的工具，侧重于数据分析。

　　FR和BI可以进行相互融合和集成在一个工程之中，做数据展现。日常运作的报表系统建议FR，如果做长期战略决策，侧重进行数据分析，更着重于商业趋势和业务单元的联系而非具体的数据和精确度本身，用BI。

　　报表开发和BI开发有什么区别呢？ 简单来说，就是用户需要什么报表，于是就到系统中找表、找数据，通过SQL查询数据集构建一个大宽表来支撑到可视化报表的呈现。做的稍微好一点的，会在数据源和报表之间简单分下层。后面用户需要什么报表，就写SQL拼数据集，整个过程是面向报表开发的。

　　而真正的BI开发不仅仅SQL要写的很溜、ETL也不错、报表也能出，更多的是会非常注重业务建模。预先建模并不会考虑用户要的报表页面长得什么样，而考虑什么样的分析模型可以支撑到不同的业务分析场景。用户要看什么数据，这是度量、指标，用户要从什么角度来看，这是维度，而维度和指标就构建了一个小的分析模型，在数据仓库的表现就是数据仓库建模。 通常 BI 开发人员关注的是这些模型的优化，更加注重分析维度、指标、模型的复用性，和支撑未来业务变化的稳定性和扩展性，所以BI更加面向业务分析，而非报表开发。

　　很多人入门数据分析师或者投身大数据行业的时候，必然会听到的两个词就是“报表工具”和“BI商业智能”。“做报表，做BI”是数据团队的最常见工作。不知道作为企业内数据团队的一员的你，是否也常常遇到如下问题：

　　很多人会下意识地以为报表就是BI，BI就是报表。其实这是错误的理解，而造成这种错误观念的原因主要是两者都是大数据时代下的分析工具，两者的功能有所重合，想要搞清楚两者之间的区别，就要从报表工具和BI商业智能工具的应用场景上分析。

　　报表是数据展示工具，商业智能BI是数据分析工具。报表工具，顾名思义就是制作各类数据报表、图形报表的工具，甚至还可以制作电子发票联、流程单、收据等等，进行数据的展示。

　　BI商业智能，它不单单是一个工具，更应该是一种解决方案。百度百科的解释是：商业智能是提取企业各个运作系统的数据，然后进行清理、抽取、转换和装载，即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、OLAP工具等对其进行分析和处理，最后将结果呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

　　两者最明显的区别，报表主要是IT开发人员制作并且服务于业务流程，比如销售报表、供应链生产报表。而BI商业智能也能做报表，但BI的报表形式更简单，操作起来自然更方便，报表的字段大多拖拖拽拽到维度框指标框中，形成报表，使用者有IT人员也可以是业务分析者。一般来说，BI与报表有以下4个方面的区别：

　　假设老板需要对一份有20个维度的销售明细数据进行任意维度的查看。维度有省、市、区、经度、纬度等区域字段，以及商品编号、商品名称、商品类型等商品属性字段等。报表可以实现多维度数据展示，却无法支持任意维度任意组合。有N个维度，制作N张报表的形式虽然可以勉强支持，但工作量直接翻了N倍；就算不考虑后期运维成本，如果每张报表再考虑配置数据权限，是N*N指数级工作量的增长。2）任意分析路径分析路径，不仅仅指代通过钻取改变分析的颗粒度。除此之外，数据分析需要对多维形式组织起来的数据进行联动、钻取、维度切换等各种分析操作，以便剖析数据。毕竟，领导们看数的需求是无法预先设置的，真正的“任意分析”是满足老板随心所欲想要什么就有什么的看数需求。且不说报表配置参数有多曲折繁琐，这一切，都不是靠报表系统配置一些常规的分析路径就能够满足的。3）实时分析如何实时掌握今年618的销量情况？如何自定义业务核心指标并保持实时更新，让管理部门迅速发现问题？如何实现异常数据自动预警，以便企业及时调整规划？如何统计公司内部任务安排情况（例如研发开发排期），协助领导进行人员等资源调配？首先，单纯的报表系统实现不了“实时数据”的支持，再者，实时数据≠实时分析，企业更渴望的是“实时分析”。实现准实时、分钟级实时数据的更新，同时支持复杂计算与分析才是老板的刚需。4）报表系统无法实现的地方报表系统可以连接多维数据库，但无法实现拖拽分析和自助分析；报表系统一般接入在某个业务系统数据库上提供查询功能，也可以实现跨库关联查询，但实现的复杂度和性能依赖报表工具的能力，除了数据展现以外，数据挖掘、性能优化、权限管控上都无法支持。由此可见，报表，只是数据的一种展现工具，是静态的、固化的。所谓报表工具，例如国外的水晶报表，这类产品的本质是统计和展现数据，并提供基础的分析功能（排序、总计、方差等），报表目的是帮助用户掌握和了解数据，让使用者通过观察企业数据，知道当下发生了什么事情，着重于短期的运作支持。而BI的重点在于商业数据的分析，它是立体多方面的，集成了数据统计、数据展示、数据分析和挖掘、数据预警等一系列整体的解决方案。在企业经营的过程中，决策者不仅仅需要知道发生了什么，还要知道为什么发生，以及通过已知去推断未来可能会发生什么。总结来说，BI侧重于数据分析，是业务、数据、数据价值应用的过程，是一整套完整的解决方案。报表侧重数据展现，报表只是BI中的一个组成模块，报表无法替代BI。

　　1.使用受众和价值不同：报表模块通常面向执行层的一线业务人员，用来解决业务性问题，例如财务记账、销售填报、客户录入等固定模板的业务统计。BI更多是面向数据分析人员、业务管理人员、决策层管理人员，甚至利益相关方（如面向参观者的展示），重点解决业务分析、决策分析、动态展示的问题。

　　2.使用灵活度不同：报表模块是通常是写死的、静态的；但BI是相对灵活的、可变的。具体来说，通常报表模块是固定报表，数据需要导出到excel中再进行二次加工，即便是图2的功能，图形展示也无法随需而变。但BI上的数据分析和呈现，灵活度高、自主性高，通常可以通过拖拽、下钻、联动，自助生成千变万化的报表和图表。3.数据覆盖范围不同：报表模块的数据通常仅限于本业务系统的相关数据，但时效性强，数据直接，准确度较高；BI却通常是基于数仓的，通过访问和抽取“多个”业务系统的数据，把这些数据汇聚起来，按照一定的业务分析主题，进行业务分析模型的建设和可视化分析报表的开发，从而实现跨系统、跨板块数据的联动和打通。BI数据时效性通常差一些，在ETL过程中对数据完整性准确性也有一定考验。当然，两者都是基于业务领域所产生的数据，用于业务结果查看、业务数据分析。特别是，很多“高级”的业务系统自带的“报表模块”，从外观和功能，越来越像BI了。专业BI的时效性和准确度也大大增强。报表是“业务数据化”的过程，将业务通过数据的形式记录下来，达到了数据沉淀的效果。BI是“数据业务化”的过程，在报表收集原始数据的基础上应用业务决策分析。举例来说，如果领导用报表查看数据，那么领导可以知道当月总销售额、各个销售员的业绩、哪个产品卖得最好等等，主要是通过统计已知数据，了解总体和细节上的事实。如果领导用BI查看数据，领导不光知道销售额、销售员业绩，还可以基于这个报表进行更自由的探索分析，比如分地区、分产品分门店查看，比如使用不同的图表（折线图、饼图、柱状图等）来获取不同视角下的结论，甚至还能对未来做出预测，比如产品A销量可观，预计10号之后库存枯竭，请及时备货等等。所以BI提供的是更深度的分析和更智能的决策辅助，这是和报表核心区别。三、企业如何选择适合自己的BI？至此，相信大家已经了解到BI是数据化建设的趋势。不同的行业，不同的企业，其BI需求是不同的。企业首先明确自己的业务类型、企业规模、目前的经营状况。对于数据知识发现的方法和手段多种多样，前提是要对业务本身有深刻理解，同时清楚地知道BI的终极目标，然后再考虑BI的可扩展性、售后服务以及迭代更新模式等。以下总结的BI选型关注的要点，供大家参考：1）轻量型：很多BI平台重在开发，对研发资源的要求高且对接慢，后期维护繁琐。如果企业没有相应的资源支持，建议选择轻量的平台，能够快速上手，维护成本低。2）方便易懂：数据分析的结果最终是要赋能业务端，但是业务端用户尚缺乏专业的数据分析能力，建议对BI的选择要考虑产品的易用性和学习成本。3）创新灵活：我们很难预估未来数据分析需要什么样的程度，所以在选择之前一定要足够考虑BI平台的创新能力，例如是否有异常检测、智能诊断、AI预测引擎、算法扩展等功能模块。最后，关于BI商业智能的更多了解，欢迎关注使用MagicBI~

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