108 170 51 50的解答，向大家介绍了什么是商业智能BI，为什么需要商业智能BI，如何搭建BI架构，以及面对市面上众多的BI厂商如何做出选择。

　　BI是商业智能（Business Intelligence）的简称，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。

　　商业智能的概念最早是在1996年由Gartner提出，定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。

　　ERP为企业带来的是流程的信息化，主要面向的是业务人员，更多的是解决企业业务性问题，例如，财务记账、填写表单、对原材料的领用记录等。ERP规范了业务流程、提高了生产效率、降低了运营成本，从某种意义上讲归属于业务系统。

　　与ERP不同的是，BI更多的是面向中高层企业管理者，更多的是解决企业战略性、决策性问题，例如，如何进行战略分解，如何安排生产进度等，属于决策系统。BI是一切数据业务化的过程，通过对数据的深入分析，应用于业务、指导业务、辅助业务更好地进行。

　　报表，就是用表格、图表等格式来动态显示数据。市面上有一些报表工具，它们可以用来制作各种数据报表、图形报表，展示数据。

　　BI，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策，它的重点在于数据分析。

　　报表的出具过程：传统报表：首先是业务人员提出报表需求，由统计人员将企业中存在于不同系统的数据进行统计，再由IT部门人员出具报表。所以，报表主要面向业务人员、统计人员和IT开发人员，一个报表的生成，需要三个部门的人员参与、配合。

　　而BI与报表有很大的不同，BI（数据分析）主要面向业务人员，一个报表的生成，仅仅需要业务人员进行简单的拖拉拽即可生成，操作简单、侧重分析。相比报表而言，节约了人力成本、系统自动取数、计算，准确性更高。

　　总之，BI能够实现许多报表无法快速完成的任务，让数据成为一种宝贵的资产，帮助企业从不同视角看数据，最大程度地挖掘出数据背后的价值，帮助企业做出最佳的决策。

　　BI支持数据可视化，帮助企业更快、更有效地查看和理解数据。都说上BI是用于决策，那么BI到底能输出哪些可视化内容呢？

　　增加收益：通过BI能够实现对数据的深度分析，有效将数据转化为知识，辅助企业科学决策。如，根据大数据分析，找到客户的实际需求，提升用户体验；根据产品的特点和卖点，找到目标客户群，并根据目标客户偏好的渠道进行营销，以提高产品成交率，实现精准营销。

　　降低成本：通过钻取、穿透等功能，实现对数据结果的追根溯源，找到企业在经营过程中存在的问题，改善问题实现降本增收的效益。例如通过分析云实现对财务和人力的管理，从而控制各项成本、费用的支出，实现降低成本的作用。

　　提高效率：传统分析中，需要IT技术人员通过写复杂SQL语句的方式制作报表，不仅沟通成本高、开发时间长，而且报表响应业务的速度慢，不能即时响应。以分析云为代表的商业智能敏捷BI，改变了传统报表分析过程，基于语义层，业务人员能够通过拖拉拽快速实现报表制作，根据实际需求灵活、快速做出高质量数据分析，让报表更贴近业务需求。

　　防范风险：商业智能BI能够实现智能预警功能，对偏离了正常范围的数值进行主动预警，系统会通过邮件等形式通知到管相关负责人，助力企业规避风险，减少安全漏洞。

　　谈起数据分析，脑海里第一浮现的可能是Excel。虽然Excel软件操作简单、易用性强，但是对于企业而言，用Excel进行数据处理会有许多局限性：

　　总之，Excel是面向个人用户的，而BI是面向企业级用户，当数据量较小时，Excel还能应对，一旦当业务比较复杂、数据量比较多时，Excel的弊端会越来越明显。

　　很多中小企业普遍认为“大数据离我们太远了，只有大企业、大集团才需要数据分析”，但实际上在数字化、智能化时代的大背景下，无论是大企业还是中小企业，只有把握住数据的风口，才能不被大数据的浪潮所吞噬。

　　近几年经济下行，市场环境存在诸多不确定性因素，中小企业的生存和发展面临着更加严峻的挑战，正是因为中小企业的资金、财力有限，才更需要进行数据分析，把有限的资源实现最优化的配置，中小企业亟需通过数字化手段实现突围升级。

　　对于中小企业而言，性价比是一个重要的考虑因素。分析云预置用友U8、用友NC、用友T+、金蝶K3、金蝶EAS等主流ERP的财务、供应链分析主题，开箱即用，大大缩短实施周期，最大限度帮助企业降低实施成本，快速、低成本获取数据分析能力！

　　很多人觉得BI就是烧钱，企业上了BI项目，就像进了一个无底洞，要不停的填坑…还有人觉得BI部署，成功率不会超过30%，需求说的天花乱坠，可是一半都实现不了…

　　企业在做BI时，必须要有全局观，实现跨部门之间的数据共享，统一分析型主数据，将战略目标分解量化，从而构建分析主题，这样才是企业分析体系建设的正确路线。

　　对于市面上的一些BI产品，从实施的角度上讲，它们并没有在底层真正打通数据仓库的数据，这就导致了报表需求一旦发生变化，BI产品就要重新实施。

　　分析云的语义层技术则成功解决了这一难题。语义层技术，通过对数据库里的有关数据项定义，把数据库中的数据定义成有明确的业务含义的名称，业务人员所面对的不再是数据库中的表、字段和它们之间复杂的关联、计算关系，而是所熟悉的业务术语和指标名称。

　　在分析上，业务人员基于“语义层”可以通过简单拖拉拽快速构建业务分析，实现业务人员做分析。

　　在后期维护上，语义层技术更是起到了关键性作用，业务发生调整，只需IT人员在后台修改取数逻辑、重新定义需求即可，前端报表不用重新制作，能够大大节约你的维护成本！

　　不仅需要注重产品的实用性和可靠性，还需要关注产品的创新性和拓展性。另外，简单、灵活、易用，是BI被广泛推广应用的基础，也是BI选型的必要条件。

　　BI的成功落地，必然伴随着对业务的重新梳理和深度理解。企业选择BI厂商时，也必然需要一套完整的数据分析解决方案，只有专业的BI服务商才能提供如此专业的一站式服务。

　　具有较强的创新性与拓展性，通过不断地优化升级，为用户带来更好的体验，帮助企业更加高效、流畅地分析数据。另外，分析云能够与企业的实际业务很好结合，基于企业的客观情况进行部署，发挥BI的最大价值。更重要的是，分析云团队核心人员均有10年以上在大型集团公司从事大数据服务经验，凭借着优秀的方案咨询能力、需求解读能力以及落地的技术实施能力，分析云赢得了广大用户的支持与信任。

　　分析云能提供面向企业业务场景的一站式大数据分析解决方案，基于大数据、移动互联网、人工智能等先进技术，全面支撑企业业务创新，随时随地透视经营，辅助企业科学决策，加速企业数据化转型升级，助力企业进行精准营销、战略管控、风险预警等。