接觸過大數據的人對BI和
數據倉庫可能不陌生，但是卻不知道BI和數據倉庫有什么區別。實際上這個問題的背后能反映出來大數據領域內的人員對BI的理解還是有些不準確和偏差，這個問題實際上從概念上把BI和數據倉庫人為的割裂了。這種情況其實也比較正常，因為大家對BI的第一印象就是各種炫酷的可視化圖表、報表，再加上市面上有很多輕量的前端可視化BI分析工具，就造成大家對BI的認知就停留在可視化這部分了。準確的來說，
商業智能BI不僅僅包含前端可視化分析、報表展現的能力，更包含了底層數據倉庫的建設過程。
一、BI（商業智能）BI指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。是分析數據并獲取洞察力、從而幫助企業做出決策的一系列方法、技術和軟件。
二、數據倉庫
數據倉庫是一個集成的、面向主題的、反映歷史變化、相對穩定的數據集合，用于支持管理決策和信息的全局共享。
? ? 集成指的是據倉庫中的信息不是從各個業務系統中簡單抽取出來的，而是經過一系列加工、整理和匯總的過程，因此數據倉庫中的信息是關于整個企業的一致的全局信息。
面向主題指的是，數據倉庫中的數據都是按照主題進行組織的，比如：收入、客戶、銷售渠道等等。而不是不是像業務支撐系統那樣是按照業務功能進行組織的。
反應歷史變化是指數據倉庫內的信息并不只是反映企業當前的狀態，而是記錄了從過去某一時點到當前各個階段的信息。通過這些信息，可以對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。
相對穩定指的是數據倉庫中保存的數據是一系列歷史快照，不允許被修改。用戶只能通過分析工具進行查詢和分析。
三、BI與DW的關系
BI商業智能，可以定義為一個系統方案，從數據倉庫，到ETL(
數據清洗)，OLAP分析，以及深度的數據挖掘，前端報表展現。在具體企業數據分析項目中，會將它們中的若干個結合起來，實現一個完整的企業數據分析技術方案。BI商業智能，現在也更多定義成一個
數據分析工具。涵蓋數據抽取、數據建模、數據清洗、OLAP分析、數據挖掘，以及面向主題的分析報表管理，更像是一個應用。
而數據倉庫是一個大的
數據存儲集合，出于企業的分析性報告和決策支持目的而創建，按照分析的主題對業務數據進行篩選與整合。倉庫中的數據來源于各種mysql、mangoDB、以及業務系統庫中的數據，最終輸出成各種業務報表，分析報表，或者用于企業的數據分析、數據挖掘。知名的商業數據倉庫有Oracle、DB2、Teradata。
如果是把BI商業智能堪稱一個方案，那數據倉庫就是其中的一環，這也是傳統BI的方案。如果把BI商業智能定義為一個應用，那數據倉庫就是下面的數據層，提供基于分析的數據支撐。
四、如何搭建合適的BI方案
億信ABI一站式數據分析平臺是億信華辰歷經十五年匠心打造的國產化BI工具，技術自主可控。能一鍵連接百種數據源，包括文件數據源及接口數據源。多樣的建模方式和豐富的數據處理組件高效便捷地實現了數據倉庫的構建及數據的抽取、清洗、轉換等操作。打通從數據接入、到數據建模與處理、再到數據分析與挖掘整個數據應用全鏈路，可滿足企業經營中各類復雜的分析需求，幫助企業實現高效數字化轉型。
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