隨著如今數據分析領域在全球范圍內的普及，許多公司正在利用該領域的多種工具和技術來從數據那里獲得洞察力。商業智能是分析公司廣泛使用的概念，在可視化的數據分析，以便預測客戶行為模式方面發揮著重要作用。因此，當談到分析領域時，商業智能與數據分析如何選擇則是一個相對艱難的選擇，而且經常有人將這兩個概念混為一談。

今天，為了方便溝通，商業智能和數據分析可以互換使用。然而，這會在人們之間造成混淆，尤其是那些不了解分析領域中兩個廣泛使用的術語之間潛在區別的初學者。然而，現實情況是商業智能和數據分析有很大不同。兩者都有不同的工作范圍，并且需要不同的技能來幫助企業通過數據來驅動決策而蓬勃發展。在業務分析師監督數據需求并構建數據分析報告的同時，需要數據分析師進行深入分析。

本文為您提供了這兩種技術的全面概述，并強調了它們之間的主要區別，以便您可以輕松地做出商業智能與數據分析的決策。這篇文章還為您提供了兩個概念所涉及的分析類型和優缺點。

一、什么是商業智能？

商業智能是將原始數據轉換為有意義的見解以推動業務決策的過程。它概述了業務流程，幫助公司分析其效率和生產力。商業智能專業人員的工作流程包括總結、報告、儀表板、圖形、圖表和其他形式的可視化。

1、商業智能有哪些類型？

根據 Gartner 前副總裁分析師 Cindi Howson 的說法，有兩種類型的商業智能方法：傳統商業智能、現代商業智能。

1）傳統商業智能

傳統 BI 提供簡單的報告，其中準確性優先于洞察力的其他方面，傳統BI廣泛用于監管或財務報表或報告。

2）現代商業智能

現代商業智能中涉及的實踐與快速洞察交付相關聯，其中速度是強制性的，超過獲得百分之一的正確信息。例如，電子商務公司可以通過使用商業智能快速識別不斷變化的購買模式的趨勢，來調整營銷策略增加銷售額。

2、商業智能的優勢是什么？

商業智能提供了廣泛的優勢，使其成為當今競爭激烈的市場。其中一些好處是：

報告：借助商業智能平臺，公司可以快速生成報告，以獲得有關公司當前狀態的新見解。例如，組織可以識別銷售流程、運營成本等方面的模式。

實時洞察：借助眾多商業智能工具，公司可以獲得實時洞察，使他們能夠快速響應以保持領先于競爭對手。

二、什么是數據分析？

數據分析是使用 Python 等復雜工具分析數據的過程，旨在幫助組織制定戰略和戰術業務決策。借助數據分析，公司可以挖掘商業智能可能無法獲得的洞察力。數據分析是商業智能的高級版本。

1、數據分析的類型有哪些？

數據分析有 4 種類型：描述性數據分析、診斷數據分析、預測數據分析、透視數據分析。

1）描述性數據分析

描述性分析類似于商業智能實踐，其中歷史數據用于獲得平均值、中值和平均值等洞察力。執行描述性分析不需要廣泛的分析技能，并且可以輕松執行。

2）診斷數據分析

診斷分析是數據分析中的一個重要步驟，專注于評估不同變量之間的相關性以執行根本原因分析。借助診斷分析，組織可以找到阻礙其運營的因素或提供最大價值的變量。

3）預測數據分析

預測分析用于根據歷史數據預測未來的表現。借助預測分析的洞察力，公司可以修改其運營方式以潛在地改變結果。

4）透視數據分析

透視分析用于根據公司愿意合并的變化來預測未來。例如，如果一家公司通過預測分析確定下一季度的銷售額將下降，決策者可以改變策略并進行透視分析，以了解未來如何影響結果。

2、數據分析的優勢是什么？

數據分析具有廣泛的優勢，使其成為當今市場上最熱門的新興行業之一。其中一些優點是：

高級見解：借助數據分析，公司可以進行深入分析，從而幫助他們有效地理解其業務運營。清楚地了解業務流程可以消除決策時的困惑。

面向未來：數據分析使公司能夠獲得洞察力，幫助發現業務流程中的缺陷，從而幫助他們做出改變未來結果的決策。

三、商業智能與數據分析怎么選擇？

現在您已經對這兩種技術有了基本的了解，讓我們嘗試回答商業智能與數據分析的問題。這里沒有一刀切的答案，必須根據下面列出的業務需求、預算和參數來做出決定。以下筆者給出選擇商業智能或數據分析比較的幾個關鍵因素，供您參考：

1、工作范圍

商業智能和數據分析之間最顯著的區別在于工作范圍。前者是關于獲得運營洞察力，后者用于執行廣泛的分析。使用商業智能的想法是構建儀表板并準備報告。但是，數據分析更進一步，通過發現不同變量之間的相關性來確定影響結果的因素。

商業智能將幫助您進行簡單的分析，以全面了解業務運營。另一方面，數據分析可幫助您獲得對業務運營的復雜見解。例如，借助商業智能，您可以獲得同比銷售業績。但是，數據分析會告訴您為什么結果會有所不同。

2、低代碼或無代碼

商業智能和數據分析的編碼要求完全相反。無需編碼即可執行商業智能，因為有多種工具允許專業人員拖放數據以可視化和構建儀表板。然而，數據分析涉及使用編程語言來執行復雜的分析。專業人士必須使用 Python 或 R 等編程語言超越商業智能來發現有趣的模式。

但是，可以使用 Power BI、Tableau 和 QlikSense 等 BI 工具執行商業智能。盡管這些工具已經發展并包含了數據分析的功能，但深度分析的范圍是有限的。盡管如此，商業智能工具因其易用性和快速周轉時間而成為更直接的數據分析要求的首選平臺之一。

3、數學科學

即使沒有線性代數和概率等核心數學技能，您也可以成為商業智能專業人士。但是，數據分析師需要這些技能來以定制命令無法執行的方式評估數據。

商業智能工具確實具有命令功能，但您需要學習平臺相關語言，例如Power BI 的數據分析表達式 (DAX)。但是，學習任何命令都超越了商業智能技能，并且屬于數據分析師工作流程的范圍。數學是數據分析不可或缺的一部分，它有助于全面分析數據。

4、統計學

商業智能主要與描述性統計有關，它有助于找到平均值、中位數和平均值。要超越簡單的分析，您需要像推理統計這樣的統計分析。數據分析折衷描述性和推理性統計數據，以更好地理解數據并通過預測分析找到洞察力。例如，借助商業智能，您可以展示公司當前和歷史的銷售業績，但數據分析使您能夠根據歷史信息預測未來的銷售情況。

統計數據還廣泛用于執行不同的 A/B 測試，以幫助決策者就新功能的引入做出明智的決策。統計分析是數據分析的關鍵，可用于發現可能對客戶體驗或公司收入產生重大影響的關鍵見解。

5、數據類型

商業智能是在結構化數據上執行的，這些數據通過 Tableau 等工具進行分析。但是，數據分析不僅限于表格數據；分析師可以使用文本、音頻和視頻文件格式進行分析。分析師可以利用諸如“請求”和“美麗湯”之類的庫來從網站上抓取結構化或非結構化信息。

借助數據分析，使用非結構化數據來發現洞察力非常普遍。例如，數據分析師可以使用 Tweepy 庫從 Twitter 收集信息并生成詞云以了解收集數據中的情緒。然而，商業智能用于利用表格數據進行描述性分析，從而限制了用例的范圍。

6、數據質量

對于商業智能，數據倉庫是強制性的，因為它可以轉換數據以提高簡化商業智能的信息質量。但是，數據分析不一定依賴于數據倉庫進行分析。數據分析專業人員可以直接從數據湖或不同來源收集信息。數據整理是數據分析師的一項日常任務，商業智能專業人員不會執行此任務。

通常，數據分析師必須在開始分析之前提高數據質量。清理數據以使其適合分析是數據分析的核心部分，但這超出了商業智能的范圍。

7、數據報告

商業智能報告大多根據業務用例在特定時間執行。盡管它也可用于臨時報告，但通常其想法是簡化定期報告。然而，數據分析在分析方面非常靈活，因為實施了幾種新方法來優化報告。換句話說，商業智能用于生成非常標準化的報告，但通過數據分析，組織可以開辟道路以提出高級分析。

寫在最后

本文討論了兩個非常相似的概念，商業智能和數據分析。文章簡要概述了它們并解釋了它們的類型和好處，還給出了判斷它們中的每一個的參數。總體而言，商業智能與數據分析的決策取決于您正在執行的分析類型。

數據分析和商業智能似乎密切相關，但在所需技能方面卻大不相同。但是，兩者都有自己的優勢，可以幫助組織通過數據驅動的洞察力在競爭激烈的世界中保持領先地位。

最后的最后

近年來筆者觀察到，在國內“數據分析師”并不是一個常見的職位，在某招聘網站上，我們也能看到招聘“數據分析師”的公司不是沒有，但基本都是IT公司在招這樣的人才，而企業配置數據分析師的崗位寥寥。在企業數字化轉型的大背景下，可以預見數據分析師缺口非常巨大，尤其是懂數據、懂IT、懂業務的復合型人才將是企業招聘的香餑餑！