怎样理解BI商业智能？它与数据分析有什么区别？

今天小编要给大家介绍的是BI商业智能，相信大家都有接触过，那就直接来看干货吧。

一、什么是BI商业智能

1.商业智能简介

商业智能也叫作BI或者商务智能，全称为：Business Intelligence。

商业智能最早是在1996年提出的，当时的定义为：由数据仓库(或者叫做数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术和应用。现阶段，商业智能其实就是一种把企业现有的数据转化为信息，并帮助企业做出正确决策的工具。所以，从技术上讲，商业智能只是对数据仓库、OLAP以及数据挖掘等一些技术的综合运用。

2.商业智能架构

商业智能系统一般包括：带有源数据的数据仓库、业务分析(用于操作挖掘、分析数据仓库中数据的工具集)、用来监测和分析绩效的企业绩效管理(Business Performance Management，BPM)以及用户界面(例如，仪表板)这4个主要部分。

3.常用商业智能分析工具

(1)Tableau

Tableau 可以帮助帮助我们快速进行数据的分析、可视化以及分享。 而且操作简单，直接拖放，不需要深厚的编程基础。

(2)PowerBI

微软提供的一款强大的数据统计分析以及数据可视化的商业智能分析工具。 简单便捷，支持从 Excel 电子表格或本地数据库创建快速见解。

(3)FinBI

FinBI能够支持多种数据源，我们可以选择任意维度分析，而且图表风格清爽美观。

(4)QlikView

人人都可以自助分析的商业智能分析工具，可以支持多种数据源的介入，仅仅拖放就能创建出可视化图表，而且通过 QlikView 的关联数据索引引擎，我们能够轻松实现不同的数据库的组合，并以此生成多样的可视化图表，表现见解。

(5)Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server包含有很多功能，例如分析服务，集成服务，主数据服务，报表服务等。并且我们可以把分析服务和报告服务在独立服务器上进行部署。

二、什么是数据分析

数据分析是一种过程，是从数据中提取、转换、加载、建模、绘制结论，最终为决策提供支持的过程。根据不同工作流程所处的阶段以及分析需求角度的不同，可以划分成四个类型：描述性分析(Descriptive analysis)、诊断性分析(Diagnostic analysis)、预测性分析(Predictive analysis)以及处方式分析(Prescriptive analysis)。这四种类型的关系是不断递进的，分析方法越是复杂，分析结果的价值也会更大。

三、商业智能与数据分析

1.商业智能聚焦于实现商业价值，而数据分析只是一种一种系统化分析问题的方式也可以说是一种工具。

2.商业智能，主要目标是实现数据的交互(有时候是实时的)，实现对数据的操作，是管理人员和分析人员能够进行合理的分析。数据分析的最终目的是实现业务增长，无论用怎样的方法，用数据证明的假设这一过程都能被称为数据分析。

3.现在大数据时代的企业，能够数据分析减少试错，减少错误决策带来的成本，弄清楚业务增长的原因。而商业智能就是将前面所说的，尽可能的实现自动化 和简化 。