翁帆前夫互联网时代信息技术的飞速发展使得企业的信息化程度不断提高，企业数据呈现出爆发式增长的态势。相应地，企业数据量越大，数据问题就暴露得越明显，数据驱动决策的需求也愈发强烈。在这样的时代背景下，商业智能（Business Intelligence，简称BI）成为了信息化热词，我们经常能听到企业说“上BI”、“建设BI系统”、“构建BI决策平台”等内容。

　　相信除了相关的研究学者，绝大部分的人很难给出一个确定的答案。其实早在1958年，IBM的研究员Hans Peter Luhn就将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。”

　　在1996年，加特纳（Gartner）集团一锤定音，正式将商业智能定义为：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。

　　而我们之所以无法给出准确的商业智能定义，主要有两个方面的原因。一方面，随着信息技术的发展，20多年来商业智能的内容也发生了一些变化，但是商业智能的定义仍然停留在上个世纪；另一方面，与欧美发达国家相比，我国的信息化水平较为落后，除去互联网和各行业龙头企业，国内真正兴起BI热潮也是在近几年。因此，业内对BI没有统一的定义认知也在情理之中。

　　那么对于今天的商业智能，大众有着怎样的理解和认知呢？围绕这一疑问，帆软数据应用研究院对770多家企业的1400多名从业人员进行了调研。通过对调研数据的整理、清洗和分析，我们发现了一些有价值的结论，下面将对分析过程和结论进行详细的介绍。

　　首先我们利用python对调研得到的数据进行了整理和清洗，去除掉脏数据后，最终得到了890条数据。

　　接着，我们根据被调研人员职位的不同，将被调研人员分为IT部门从业人员和业务部门从业人员两类，并打上数据标签。

　　最后，我们通过python的分词库jieba和词云库wordloud生成了三幅被调研者对BI定义认知的词云图，即整体认知、IT部门从业人员认知和业务部门从业人员认知。

　　被调研人员对BI定义的整体认知可以理解为“数据”、“分析”、“数据分析”、“报表”、“业务”、“企业”、“决策”、“智能”、“工具”、“展示”、“可视化”等关键词。

　　首先，关键词“企业”、“决策”和“工具”说明大众对于BI的作用和目的有着比较准确的理解，就是辅助企业决策的工具。

　　其次，“数据”、“分析”、“数据分析”等关键词则体现了大众对BI认知的侧重点在于数据分析这一功能上，甚至将BI等同于数据分析工具。其实BI还包含了数据仓库、数据ETL等功能，覆盖了数据处理到展示的整个流程。而且底层的数据仓库建设也非常重要，能为后续的数据分析提供强有力的支持，能让数据分析结果更为准确。

　　另外，关键词“展示”和“可视化”也揭示了BI的另一项重要功能，即数据可视化。通过数据可视化将数据分析结果以更直观明了的方式进行展示，能为决策者提供更清晰更深入的见解。

　　最后，一个比较独特的关键词“报表”也从某种程度上反映了我国的BI建设现状。按照BI的定义，报表工具也是BI的一部分，不过并不能完全代表BI。但是我国企业信息化水平整体偏低，很多企业的决策支撑仍然以报表为主，所以报表也是BI在我国企业内的一个主要表现形式。

　　被调研人员中，IT部门和业务部门从业人员对BI定义认知的关键词与整体认知类似，核心都是“数据”、“决策”和“数据分析”，这里我们主要来看这二者之间的差异。

　　第一，从词云图中关键词的大小来看，IT部门从业人员对BI的认知更为统一，业务部门从业人员则较为分散。这一结果也和业务部门的多样性有关，不同业务部门的人员有着不同的理解。

　　第二，IT部门重技术，业务部门重价值。IT部门从业人员认知词云图中，出现了“技术”、“挖掘”、“应用”等词，并且“智能”一词并没有和“商业智能”捆绑在一起，而是作为单独的关键词出现的。在业务部门从业人员认知词云图中，“价值”、“可视化”、“整合”等关键词是IT部门从业人员认知图中出现较少的。所以说IT部门更倾向于将BI定义为技术，而业务部门则更注重商业价值。

　　第三，IT部门从业人员认知词云图中出现了关键词“暂无”，这说明有一小部分的IT从业人员对BI的定义没有明确的理解和认知，或者企业并没有进入BI系统建设阶段，因此IT人员没有深入接触过BI。

　　第四，IT部门和业务部门从业人员认知词云图中都提到了“数据挖掘”，不过出现的次数都非常少。数据挖掘作为更深入的数据分析方法，在面对大量数据时，能提供更具洞察力的见解，也是BI的一项重要功能。然而就当前国内情况来看，数据挖掘仍处于泡沫和技术炒作阶段，并没有得到实质的应用。但是不可否认，数据挖掘是未来的一个主要趋势。

　　最后，值得注意的是，业务部门从业人员认知词云图中，出现了“帆软”一词。作为国内专业的大数据BI和分析平台提供商，帆软专注商业智能和数据分析领域，致力于为全球企业提供一站式商业智能解决方案。帆软推出的商业智能产品FineBI的一个核心优势就是业务人员自助分析，所以业务人员接触的较多，说起BI也就很自然地想到帆软了。

　　根据大众认知调研结果和分析结论，结合现有的BI定义，我们可以来重新定义商业智能：

　　商业智能（BI）是利用技术手段或方法，将数据转化为知识，用以支撑企业决策、发掘商业价值的一套解决方案。以数据为中心，BI的核心功能主要有数据仓库、数据ETL、数据分析、数据挖掘和数据可视化。

　　调研表明大众对BI的理解集中在数据分析和数据可视化层面，因此，报表制作与展示和业务人员自助分析是BI在国内企业中的两大主要应用场景。而数据挖掘只能说是未来的一个趋势，目前对国内企业来说仍是泡沫。

　　那么中国企业需要做的，便是重视底层数据仓库的建设，逐步提升数据分析和可视化的水平，向更深层次过渡，从而构建完整的BI体系，让数据成为生产力，产出更大的价值。