在很多人入門數據分析師或者投身大數據行業的時候，必然會聽到的兩個詞就是“報表工具”和“BI商業智能”。然而很多人并不明白兩者的概念和區別，以為報表就是BI，BI就是報表。其實這是相當錯誤的理解，造成這種錯誤觀念的原因主要是兩者都是大數據時代下的分析工具，兩者的功能有所重合，想要搞清楚兩者之間的區別，就要從報表工具和BI商業智能工具的應用場景上分析。

01 BI商業智能與報表軟件有什么區別？

報表是數據展示工具，商業智能BI是數據分析工具。報表工具顧名思義就是制作各類數據報表、圖形報表的工具，甚至還可以制作電子發票聯、流程單、收據等等。商業智能不單單是一個工具，更應該是一種解決方案。百度百科給出的解釋是：商業智能是提取企業各個運作系統的數據，然后進行清理、抽取、轉換和裝載，即ETL過程，合并到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、OLAP工具等對其進行分析和處理，最后將結果呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。兩者最明顯的區別，報表主要是IT開發人員制作并且服務于業務流程，比如銷售報表、供應鏈生產報表。而BI商業智能也能做報表，但BI的報表形式更簡單，操作起來自然更方便，報表的字段大多拖拖拽拽到維度框指標框中，形成報表，使用者有IT人員也可以是業務分析者。

一般來說，BI與報表有以下4個方面的區別：

1）任意分析維度

假設老板需要對一份有20個維度的銷售明細數據進行任意維度的查看。維度有省、市、區、經度、緯度等區域字段，以及商品編號、商品名稱、商品類型等商品屬性字段等。

報表可以實現多維度數據展示，卻無法支持任意維度任意組合。有N個維度，制作N張報表的形式雖然可以勉強支持，但工作量直接翻了N倍；就算不考慮后期運維成本，如果每張報表再考慮配置數據權限，是N*N指數級工作量的增長。

2）任意分析路徑

分析路徑，不僅僅指代通過鉆取改變分析的顆粒度。除此之外，數據分析需要對多維形式組織起來的數據進行聯動、鉆取、維度切換等各種分析操作，以便剖析數據。畢竟，領導們看數的需求是無法預先設置的，真正的“任意分析”是滿足老板隨心所欲想要

什么就有什么的看數需求。

且不說報表配置參數有多曲折繁瑣，這一切，都不是靠報表系統配置一些常規的分析路徑就能夠滿足的。

3）實時分析

如何實時掌握今年雙十一的銷量情況？

如何自定義業務核心指標并保持實時更新，讓管理部門迅速發現問題？

如何實現異常數據自動預警，以便企業及時調整規劃？

如何統計公司內部任務安排情況（例如研發開發排期），協助領導進行人員等資源調配？

首先，單純的報表系統實現不了“實時數據”的支持，再者，實時數據≠實時分析，企業更渴望的是“實時分析”。實現準實時、分鐘級實時數據的更新，同時支持復雜計算與分析才是老板的剛需。

4）報表系統無法實現的地方

報表系統可以連接多維數據庫，但無法實現拖拽分析和自助分析；報表系統一般接入在某個業務系統數據庫上提供查詢功能，也可以實現跨庫關聯查詢，但實現的復雜度和性能依賴報表工具的能力，除了數據展現以外，數據挖掘、性能優化、權限管控上都無法支持。

由此可見，報表，只是數據的一種展現工具，是靜態的、固化的。所謂報表工具，例如國外的水晶報表，這類產品的本質是統計和展現數據，并提供基礎的分析功能（排序、總計、方差等），報表目的是幫助用戶掌握和了解數據，讓使用者通過觀察企業數據，知道當下發生了什么事情，著重于短期的運作支持。

而BI的重點在于商業數據的分析，它是立體多方面的，集成了數據統計、數據展示、數據分析和挖掘、數據預警等一系列整體的解決方案。在企業經營的過程中，決策者不僅僅需要知道發生了什么，還要知道為什么發生，以及通過已知去推斷未來可能會發生什么。

總結一下，BI側重于數據分析，是業務、數據、數據價值應用的過程，是一整套完整的解決方案。報表側重數據展現，報表只是BI中的一個組成模塊，報表無法替代BI。

03 商業智能BI商業智能工具側重于數據分析，所以在報表制作難度上大大降低，但換來的代價是，不能制作復雜的報表。不同于傳統做表的方式，他的目的在于將大數據量的數據快速的進行模型構建，進行展示，制成Dashboard。相比報表，側重點在于分析，優勢在于操作簡單、數據處理量大，分析快速。BI是一個能快速搭建各種業務模型的自助式分析平臺，企業級商業分析工具，常用于各種業務的數據分析。圖表美觀、上手簡單，搭建模型也不需要很專業的數據挖掘技能。可以幫助業務人員用系統化的方法來規劃、執行、測量和優化一個完整的、高度個性化的客戶需求管理計劃。功能上BI有簡單報表（匯總表和明細表）、Dashboard和數據分析功能。

3、數據分析

數據分析功能是BI工具的重中之重。目前市面上很多BI軟件采取的都是OLAP分析模式。OLAP也被稱為多維分析，它的目標是滿足決策支持或者滿足在多維環境下特定的查詢和報表需求，其技術核心是“維”這個概念，“維”一般包含著層次關系。具體來說就是OLAP能夠對數據采取切片、切塊、鉆取、旋轉等各種分析動作，以求剖析數據，讓使用者能從多個角度、多側面地觀察數據庫中的數據，從而深入理解包含在數據中的信息。

04?BI商業智能與報表軟件的其他區別

1、從面向群體來講，報表主要面向IT開發者，或者某些企業專門設置的報表開發人員。因為需要一定的數據庫知識和少量的JS；商業智能主要面向業務人員、數據分析人員，讓他們不用給IT提需求，可以自給自足。操作簡單，側重分析。兩者最后的報表和數據分析結果都是給領導、管理層看的，他們通過分析結果來制定決策。

2、從背后的技術架構來講。商業智能可以處理更大的數據量，常常基于企業搭建的數據平臺，連接數據倉庫進行分析，但有些報表工具也可以完成這一部分工作。

3、最后的最后，兩者的關系可交叉可遞進，關鍵還是取決于企業需求，業務需求，也并不能絕對的判斷好壞，各有優勢，各有適用環境。舉例來說，如果領導用報表查看數據，那么領導可以知道當月總銷售額、各個銷售員的業績、哪個產品賣得最好等等，主要是通過統計已知數據，了解總體和細節上的事實。如果領導用BI查看數據，領導不光知道銷售額、銷售員業績，還可以基于這個報表進行更自由的探索分析，比如分地區、分產品分門店查看，比如使用不同的圖表（折線圖、餅圖、柱狀圖等）來獲取不同視角下的結論，甚至還能對未來做出預測，比如產品A銷量可觀，預計10號之后庫存枯竭，請及時備貨等等。所以BI提供了是更深度的分析和更智能的決策輔助，這是和報表核心區別。目前國內開展信息化工作的企業中，絕大部分還是使用的報表軟件，主要用以解決企業內數據統計和展示的需求。而BI軟件應用情況則相對小眾，集中在信息化水平較高的行業中，比如銀行、零售企業、電商、互聯網公司這些。而國外企業因為信息化走的比我們超前，對于BI的應用已然很普遍了，同時國外的信息化軟件也都趨向bi化和智能化。

05 BI的價值體現在哪里？

現在企業都在談增長，BI對于企業的意義不是能給企業帶來多少增長，而是能夠給企業創造比別人更多更快的增長機會。

來看一個連鎖零售行業的例子。門店盈利是連鎖門店店長關注的重點，但很多企業對此的處理，只是計算一下各個門店的利潤值，這樣的數據統計稱不上BI分析。

當得知最近一周單某店鋪盈利下降/上升時，對利潤指標背后的隱藏信息進行發現和提煉，進行橫向和縱向的比較，利用BI去層層定位到波動原因。

單店盈利是由“毛利潤”和“成本”構成，“毛利潤”拆解后的衍生指標有“流量”和“客單價”等。假設成本不變的前提下，去分析門店盈利下降的原因，結合上圖的指標拆解，可以細化定位到主要是“流量”銳減所導致的。此時，再結合實地考察可知，近期馬路對面開了一家同類型的店鋪導致了自然客流分散。

找到企業經營上的問題，并針對性的提出解決方案，以及逐一梳理影響指標的最小因子，發現新的盈利增長機會，才能說明這項指標的BI應用是完整的。

從行業來看，任何一個行業都需要精耕細作，例如，如何做到單店、單品、單客戶的全息畫像？如何針對每一次促銷活動進行效果分析和評估？如何從成百上千、成千上萬個SKU中定位到本季度、CBD類型的門店內最熱銷的關聯商品搭配？

面對激烈的市場競爭，企業更需要有快速反應的能力。假設當下午3點某主力SKU時效類商品銷售不及預期，如何第一時間觸發預警、產生行動建議，并在可能錯失第二波客流高峰之前，快速層層上報，拉動及時干預？當新品退出的時候，如何做到“快反”，通過局部的實時趨勢結合歷史的規律，探測新品的銷售曲線，以最快的速度響應市場的節奏？

數據分析的高級玩家，已經開始嘗試預測決策：預測是任何一項決策的最重要入口。波士頓咨詢BCG最新的報告顯示，對于零售和消費品行業，銷售預測的準確度提升，可以為企業帶來2.5%的潛在增長。如何基于歷史經營數據與外部公共數據，預測未來1-7天不同細分品類、乃至SKU的銷售額，進而進一步指導訂貨、促銷、生產、物流？

這些就是BI能夠帶給企業的價值。讓每一次決定、每一個管理細節、每一層戰略規劃都有數據支撐。

06 企業如何選擇適合自己的BI？

至此，相信大家已經了解到BI是數據化建設的趨勢。

不同的行業，不同的企業，其BI需求是不同的。企業首先明確自己的業務類型、企業規模、目前的經營狀況。對于數據知識發現的方法和手段多種多樣，前提是要對業務本身有深刻理解，同時清楚地知道BI的終極目標，然后再考慮BI的可擴展性、售后服務以及迭代更新模式等。

以下幾點是筆者總結的BI選型關注的要點，供大家參考：

1）輕量型：很多BI平臺重在開發，對研發資源的要求高且對接慢，后期維護繁瑣。如果企業沒有相應的資源支持，建議選擇輕量的平臺，能夠快速上手，維護成本低。

2）方便易懂：數據分析的結果最終是要賦能業務端，但是業務端用戶尚缺乏專業的數據分析能力，建議對BI的選擇要考慮產品的易用性和學習成本。

3）創新靈活：我們很難預估未來數據分析需要什么樣的程度，所以在選擇之前一定要足夠考慮BI平臺的創新能力，例如是否有異常檢測、智能診斷、AI預測引擎、算法擴展等功能模塊。