關于BI，就從過往的了解，大家困惑的點主要集中于BI和大數據的區別，BI的一些技術問題，以及BI的具體實施。這里歸納成4個問題。

問題1：什么是大數據BI？什么是自助式BI？和傳統BI有何區別？

大數據BI有這樣幾類特性：能對接hadoop一類的大數據平臺，做數據分析；能處理大數據量（億級以上），響應速度快，比較考驗的是BI的數據處理計算性能和數據庫性能。

傳統BI：通常指企業內部大而全的統一報表或分析平臺，代表性的老牌BI工具廠商如IBM等均包含豐富的功能模塊，比較適合于打造一體化的大而全的統一平臺。傳統BI一般面向IT研發人員，他們多集中在企業的技術部門，傳統BI的打造方式基本如下：

自助BI：面向的是不具備IT背景的業務分析人員，與傳統BI相比更靈活且易于使用，而且一定程度上擺脫對IT部門的大幅度依賴。不同于以往“IT主導的報表模式”，轉而向“業務主導的自助分析模式”發展。自助BI通常的應用場景。

問題2：BI的多維數據模型和OLAP是什么，實用價值在哪？

試想一下分析業務數據時場景，經常會從不同的角度來審視業務的衡量指標。例如分析銷售數據，可能會綜合時間周期、產品類別、分銷渠道、地理分布、客戶群類等多種因素來考量。這些分析角度雖然可以通過報表來反映，但每一個分析的角度生成一張報表，各個分析角度的不同組合又生成不同的報表，每嘗試分析一次，就得抽一次數，這會使得IT人員的工作量相當大。

而OLAP的作用就是盡可能將所有的維度條件及聚合值都準備好，供使用者在分析時可以按照任意維度來分析。

以BI的實際應用來講，拿到數據，可能需要下鉆到比較粗的粒度觀察數據，比如從日期時間維度、從地域品類維度來分析數據，對應到BI的操作上，就是拖拽維度、過濾排序、維度切換，鉆取等操作，cube或者數據倉庫就要響應這種操作，這就使用到了下鉆、切邊、切塊、轉軸等功能。

問題3：BI如何選型，需要考慮哪些點？

站在產品的企業的角度，可以從領先能力、產品能力、服務能力以及價格能力去著手衡量。可通過海比研究給出的一套《BI選型指標體系》來判斷。

1、領先能力=行業地位+領先性

比如公司在行業中的低位、市場占有率、公司在該領域的專注性以及技術的領先性。商業智能目前的市場格局不算大，可擴展到報表領域去衡量。

2、產品能力=公司產品線+核心產品功能+解決方案

一般來講，公司的產品線越完整，相關產品的整合能力越強，越好。但是，最重要的還是產品的功能是否實能解決企業最關注的的問題，是否能覆蓋更多行業，BI解決的是行業通用性的問題，解決能力越強，產品越優秀。

3、服務能力=服務專業能力+維護能力

BI的實施很考察人員的專業性，過去由于國外IT巨頭的稱霸，很多產品的項目都承包給第三方實施，造成服務脫節。現在很多涌現的國內軟件公司一般都會有專業的實施團隊，本地化服務很占優勢，所以這一點不妨考慮本土產品。

4、價值能力=成功案例+性價比

選型前可看看同行業的企業伙伴們用的是什么類的BI工具，使用情況如何。包括從功能費用、項目實施費用綜合考慮來看的性價比。

問題4：如何實施BI？

實施BI的前提，最重要的是基礎數據的統一。比如貨品信息，客戶信息，公司內部信息。缺少的數據雖然可以臨時補，但是隨著公司業務的擴展，這種數據化運營的方式需要不斷精細，數據管理的規范任務要落實到業務員的考察，如果得到領導的支持會更容易推動。有了這些齊全的數據，BI的實施才有保障。

然后是業務的統一。比如銷售模式，采購模式，結算方法，質量管理的統一。比如銷售模式不統一，有的分公司先結算后配送，有的公司先配送后結算，業務形式不統一，口徑不統一，就會造成數據的時間差。

其次是業務部署。每個公司的業務部署不同，有的是集中部署有的是分銷部署，如果BI是放在總部實施，需要將各地分散的數據統一起來，建立數據倉庫，保持基礎數據的統一，但其中，如何提高速度，如何優化配合方式，這點需要研究。

BI人才儲備是否足夠，需要業務人員和信息人員的積極配合，這個效果才能夠比較良好的推動，而且還能夠持續的發展。為了讓技術和業務人員更好地貼合，要將技術和業務有效結合，最大效率的把報表和BI系統的功能發揮出來。

對于上BI，還有其他考慮，比如價格預算，比如是否用開源，比如后續開發和維護，這里做個統一的解釋。

明確業務需求：強烈的業務需求，明晰的業務目標，能否抓住核心是一個項目成敗的關鍵。

“產品+定制+服務”的建設思路：是否要選擇開源的產品？如果你有很強的開發能力，可以考慮。但建議專業的事情還是交給專業的工具來做，傳統企業不比互聯網企業，互聯網企業是以數據來驅動的，與傳統企業的模式不一樣，再說，后續維護也是成本啊。業務項目建設如果不借助比較成熟的產品工具，從技術代碼進行創新式的開發，不經過迭代以及檢驗很難規避風險，很難形成一個成熟的產品。如果覺得國外BI產品“龐大”，完全可以選擇億信BI這一類輕量化的工具。

最后，就是認清技術力量的現狀，不妨建議敏捷開發、迭代開發和重構，注重技術和管理的配合。