為什麼要花時間來解釋「什麼是BI」這個(ge)並不(bu)新鮮的問題?

是(shi)因(yin)為我(wo)們(men)發現還(huan)是(shi)有(you)不少使用者來(lai)問(wen)，逐(zhu)漸也發現這(zhe)問(wen)題的答案(an)可能並(bing)沒(mei)有(you)問(wen)題本(ben)身(shen)普(pu)及(ji)得開。因(yin)此，今天通過這(zhe)篇文章幫助大家認(ren)識(shi)、。

入門：弄明白，到底什麼是BI？

進階：BI與大數據、資訊化、數位轉型的區別？

深挖：BI這麼好，是否所有企業都應該上BI？

一、什麼是BI商業智慧？

1、BI的定義

BI，全稱為business intelligence，商業智慧，指的是一套完整的解決方案，用來將企業中現有的數據進行有效的整合，快速準確的提供報表並提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。BI本質確實是這樣，即「從數據中獲取知識，輔助決策」。

通俗點說，就是(shi)企(qi)業(ye)在資訊化建設後(hou)（例如(ru)上了MES、OA、ERP等業(ye)務系統），經(jing)過多年，在內部積累了大量的(de)(de)業(ye)務數(shu)據(ju)，但(dan)這些(xie)數(shu)據(ju)沒(mei)道理放著(zhu)不用對(dui)吧(ba)，那怎麼用？這就是(shi)BI發揮(hui)作用的(de)(de)時候。企(qi)業(ye)可以用BI來從這些(xie)數(shu)據(ju)中獲取(qu)知(zhi)識，幫助企(qi)業(ye)知(zhi)道如(ru)何(he)根據(ju)這些(xie)數(shu)據(ju)來做出下一步(bu)的(de)(de)決策。

但為了(le)易(yi)於理解，在(zai)對文獻研究和對300+CIO調研的基礎上，結(jie)合市場環境，我們對BI做出了(le)更精確的定義：

BI是在打通企業數據孤島、實現資料整合和統一管理的基礎上，利用資料倉儲、數據視覺化與分析技術，將指定的數據轉化為資訊和知識的解決方案。

其價值體(ti)現在(zai)滿足企業(ye)不同人群對於數(shu)據查詢、分析和(he)探(tan)索(suo)的需求，從而為(wei)管(guan)理(li)和(he)業(ye)務人員提供數(shu)據依(yi)據和(he)決策支援。

2、BI整體運作流程

BI整體運作流程包含資料準備、資料處理、資料分析、資料分享四個階段。

• 資料準備：資料來源很多，但不管是在資料庫中或是在業務系統中，首先就是把這些資料連接到BI中。
• 資料處理：有了數據，但這些數據仍舊是雜亂、不易於分析的。透過行列轉換、過濾、分組匯總、左右合併等功能對資料進行處理，只留下有用的資料。
• 資料分析：準備好資料之後就可以開始進行資料分析了，簡單一點的像排序、累計佔比計算、異常值高亮、下鑽查看不同維度資料等，複雜一點的像是視覺化儀錶板搭建、業務建模分析等。
• 資料共享：當資料以最合適的方式製作出來之後，再透過連結或目錄權限設置，直接分享查看。

二、BI與大數據、資訊化、數位化的差別？

BI與大數據、資訊化、數位化的區別？

在上一(yi)段，我們知(zhi)道了BI的(de)官方定義，但(dan)還是對BI沒有實際感(gan)知(zhi)怎(zen)麼(ma)辦? 並(bing)且還經常(chang)把(ba)BI與(yu)大數(shu)據、資訊化、數(shu)位轉型混淆在一(yi)起，只知(zhi)道它們都(dou)是跟數(shu)據相關的(de)技術，但(dan)具體差別(bie)在哪(na)，其(qi)實並(bing)不清(qing)楚。

因此在(zai)進階處，我(wo)們會帶你理(li)清BI和這些(xie)詞的本質(zhi)區別，幫助你進階理(li)解BI到(dao)底是什麼，能做什麼。

1、BI和大數據

先給結論：

BI是大數據領域下的一部分。

但BI側重於讓不懂技術的業務人員帶著業務問題去做數據分析，透(tou)過數據(ju)找出業務所在(zai)(zai)問(wen)題，同時沉澱(dian)出好的分析方(fang)法和知識(shi)在(zai)(zai)BI內(nei)(nei)。而大數據(ju)則偏向於挖掘數據(ju)、找到企業中(zhong)的數據(ju)價值(zhi)並(bing)應用在(zai)(zai)實(shi)際場(chang)景中(zhong)，會包(bao)含一(yi)些演(yan)算法的內(nei)(nei)容。

具體點說：

從包含關係上來看，BI屬於大數據領域的範疇，因(yin)此(ci)BI有時候也會被稱為“大數(shu)據BI”。

同時，根據(ju)(ju)(ju)信通院的《大數據(ju)(ju)(ju)白皮書》的定義可知(zhi)，在整個大數據(ju)(ju)(ju)技(ji)術(shu)體系中，BI工(gong)具與數據(ju)(ju)(ju)視(shi)覺化、數據(ju)(ju)(ju)探勘一同位於資料分析(xi)應(ying)用(yong)技(ji)術(shu)中，而數據(ju)(ju)(ju)分析(xi)應(ying)用(yong)技(ji)術(shu)又位於大領域技(ji)術(shu)體系下(xia)（如(ru)下(xia)圖所示）。

因此：大數據>>數據分析應用技術>>BI工具，BI概念小於大數據。

2、BI和資訊化

先給結論：

BI和資訊化不屬於同類詞，BI是工具/平臺/系統/解決方案，而資訊化是描述企業數據發展階段的名詞。

聯絡(luo)起來說，也就是(shi)企(qi)業(ye)一般會在(zai)透過資訊化積累(lei)一定(ding)的業(ye)務數據(ju)後，再上(shang)BI系統，即在(zai)資訊化建設的中(zhong)後期應用BI。

具體點說：

大多數企業中的資訊化本質是：數據採集→流程管理→數據展示，從這個角度(du)來看，你可(ke)以理解(jie)BI系統其實也是(shi)一類資訊化(hua)系統。

• BI系統的數據採集是接入企業各類業務系統數據
• BI系統的流程管理是數據處理和分析流程
• BI系統的數據展示則比一般的資訊化系統更牛

所以有些(xie)企業也會利(li)用BI工具去開(kai)發一些(xie)資訊化系(xi)統(tong)，用於補足定製業務(wu)系(xi)統(tong)的缺(que)失。

3、BI和數位轉型

先給結論：

企業發展過程是從基礎資訊化→數位化，而BI則是承接企業從資訊化→數位轉型的最佳工具，幫助企業發揮在資訊化階段所積累的數據價值，從而推動加速企業的數位轉型程序。

具體點說：

就是讓(rang)企業(ye)的“死數據(ju)”透過BI變為“活數據(ju)”，讓(rang)企業(ye)的決(jue)(jue)策不(bu)再是拍腦袋(dai)決(jue)(jue)定出(chu)來的，而(er)是有數可依。

三、BI這麼好，是否所有企業都該上BI？

這道題其實沒有標準答案(an)，因為在不(bu)同(tong)數據(ju)發(fa)展階段的(de)企業(ye)，所面臨的(de)數據(ju)問(wen)題是不(bu)同(tong)的(de)。

就(jiu)大(da)(da)多數(shu)企業而言，其存在的情況是數(shu)據(ju)基礎建設差（數(shu)據(ju)無(wu)法採(cai)集收集存放），連(lian)最基礎的資訊化都沒(mei)做好，就(jiu)想一步登天到數(shu)位轉型(xing)到大(da)(da)數(shu)據(ju)，有的還直接上了套(tao)大(da)(da)數(shu)據(ju)系統，結果根本用(yong)不起來。

造成這種情況的根本原因是對(dui)自(zi)(zi)我認知(zhi)不足，不清楚(chu)自(zi)(zi)己(ji)需要什麼，也沒(mei)想(xiang)明(ming)白自(zi)(zi)己(ji)該如何按(an)階(jie)段(duan)發(fa)展(zhan)。

而(er)目(mu)前，業內比較認可(ke)的企業數(shu)據發展階段是：

第一階段：基礎業務數據資訊化

將企業日常手工事務(wu)性繁重的(de)工作(zuo)→業務(wu)系統工作(zuo)的(de)過程(cheng)，選擇適合企業應(ying)用的(de)各類業務(wu)系統，例如OA、ERP、MES等，先把數據(ju)系統化地儲存(cun)起來(lai)。

第二階段：解決數據孤島，實現內部資訊透明

即建(jian)立不同業務系統中(zhong)數據交(jiao)流的(de)橋樑，以(yi)便於中(zhong)層管理(li)者進行資訊統計。

具體點說，就是做好(hao)企(qi)業(ye)(ye)報表(biao)，可以用到例如像這種(zhong)企(qi)業(ye)(ye)級數(shu)據視(shi)覺化管理(li)工具，將(jiang)經營(ying)過(guo)程(cheng)中的複雜數(shu)據和流程(cheng)進行(xing)梳理(li)與整合，形成一套企(qi)業(ye)(ye)報表(biao)系(xi)統，做好(hao)數(shu)據的收集(ji)、處理(li)、展示。

第三階段：數位轉型，讓已有的數據發揮應用價值

在做(zuo)(zuo)完資訊化建(jian)設(she)後(hou)，多數(shu)企業(ye)已經不滿足報表的展示了，會開(kai)始想上BI，開(kai)始讓(rang)(rang)業(ye)務人員去學著做(zuo)(zuo)數(shu)據分析，這是因為(wei)只有(you)業(ye)務人員最(zui)懂業(ye)務，最(zui)能讓(rang)(rang)已有(you)的業(ye)務數(shu)據發揮價(jia)值。

這(zhe)時候也就是BI開(kai)始發(fa)揮(hui)作用的(de)階段，即從(cong)管理層層面為企業提(ti)供管理依據(ju)、提(ti)升業務分(fen)析效(xiao)率(lv)，從(cong)IT層面整合多系(xi)統(tong)數據(ju)，打通(tong)數據(ju)壁壘，提(ti)高報表製作效(xiao)率(lv)，解放IT人員開(kai)發(fa)報表時間。

四、BI工具推薦

企業導入商業智慧（BI）時，常因不同場景與階段需搭配不同工具。以下針對五大關鍵應用場景，推薦高效能的對應解決方(fang)案：

1、BI報表與查詢工具 (Reporting & Querying)：

核心需求： 製作固定格式報表（財務報表、銷售日報）、處理複雜查詢、實現精細(xi)化(hua)權限管控、支援大規模報表併(bing)發與列印(yin)。

推薦工具： - 專為複雜報表與查詢設計，提供強大的報表設計器與填報功能，能輕鬆連接各類資料庫，生成靜態/動態報(bao)表(biao)，滿(man)足高(gao)併發(fa)、高(gao)精(jing)度列(lie)印與(yu)嚴(yan)謹權限管(guan)理需(xu)求(qiu)，是報(bao)表(biao)開(kai)發(fa)人員的首選(xuan)利器。

2、BI戰情室工具 (Dashboard & Data Visualization)：

核心需求： 建立即時(shi)監控的視覺(jue)化戰情(qing)室、整合多(duo)來源資料(liao)於(wu)單一(yi)畫(hua)面、實現圖表聯動鑽取、支援行動端查看。

推薦工具：這裡可以根據dashboard的場景需求和技術能力選擇不同的BI戰情室工具。

• FineReport： FineReport的FVS模組(zu)擅長打造高度定制化、資訊密集的長官戰情室，適合 IT部門開發使用

• FineBI ：則以直觀的拖拉拽方式，快速構建美觀、互動性強的儀表板，適合零基礎背景的事業部門使用。

兩(liang)者皆(jie)支援多資料源整(zheng)合與行動端應用，讓決策者隨(sui)時掌握營運脈動

3、自助式BI分析工具 (Self-Service BI Analytics)：

核心需求： 賦能業務人員自主探(tan)索資料、無需IT協助即(ji)可製(zhi)作分(fen)析(xi)圖(tu)表(biao)、快速回答(da)業務問題、支援(yuan)即(ji)席(xi)分(fen)析(xi)。

推薦工具：- 其核心優勢在於強大的自助分析能力。透過直覺的拖曳介面、豐富的視覺化類型（50+種）和智慧資料探索功能（如智慧聯動、鑽取），讓業務、行銷、運營等非技術人員也能獨立(li)進行多維度(du)分(fen)析，釋放資料(liao)價值，加速決策循環。

4、資料準備工具 (Data Preparation / ETL)：

核心需求： 整合清(qing)洗分散的原始資(zi)料、轉(zhuan)換資(zi)料格式、建立資(zi)料模型、自動化資(zi)料處理流(liu)程。

推薦工具：FineDataLink - 作為專業的資料整合與調度平臺，提供圖形化介面實現低程式碼/無程式碼的 ETL/ELT 流程設計。能高效處理多源異構資料的抽取、清洗、轉換與載入任務，確保進入BI分析的資料是準確、一致且即時的，是BI專案資料管線(xian)的堅(jian)實後盾。

5、資料倉儲 (Data Warehouse)：

核心需求： 建立企業(ye)級(ji)統(tong)一資(zi)料儲存庫、整合(he)歷(li)史與即(ji)時資(zi)料、支援(yuan)高效查(cha)詢分(fen)析、提(ti)供穩定的資(zi)料底座。

推薦方案： 資料倉儲是BI系統的核心基礎架構。雖然Fine系列產品本身不是資料庫引擎，但FineDataLink能高效構建與填充資料倉儲，而FineReport和FineBI則能完美對接各類主流資料倉儲與資料湖（如Hadoop, Greenplum, AWS Redshift, GCP BigQuery, Azure Synapse等），進行高效的資料查詢與分析。選擇合適的底層資料倉儲引擎，搭配Fine系列應用層工具，能打造端到端的BI解決方案。

五、小結

在本文，主要講明瞭BI商業智慧的定義，以及BI與大數據、資訊化、數位轉型的區別，也淺講了企業數據管理可能存在的問題，以及正確發展階段及其應該使用的工具。

而帆軟已在商業智慧領域深耕了17年，從一開始的報表工具到BI工具再到現在的低程式碼工具簡道雲、數據整合工具FineDataLink，整套產品矩陣(zhen)都是為了讓企業(ye)的(de)數據更好發(fa)揮(hui)價值，讓資料真正成為生(sheng)產力(li)。

在為使用(yong)者(zhe)提供真(zhen)正(zheng)有(you)價值的服務(wu)路上(shang)，我們一直保持初心，踏踏實(shi)實(shi)打磨產品，也虛心希望(wang)多接收大(da)家的疑問和建議，因此如果有(you)BI相關(guan)方面的問題，也歡迎大(da)傢俬信(xin)或者(zhe)在評論(lun)區留言。