商業智能與數據分析是一回事？在企業數字化建設過程中，經常混淆使用的兩個術語“商業智能”（BI）和“數據分析”，本文就來說說它們的區別。

商業智能與數據分析是一回事？在企業數字化建設過程中，經常混淆使用的兩個術語“商業智能”（BI）和“數據分析”，本文就來說說它們的區別。

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沒有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。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、中位數等。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BI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。借助數據分析，使用非結構化數據來發現洞察力非常普遍。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。
BI商業智能工具通過創建公司管理的所有數據的清晰視角來收集、分析、監控和預測未來的業務場景。識別趨勢、啟用自助分析、利用強大的可視化和提供實時在線數據分析正在成為業務運營、戰略發展的標準，并最終成為增加利潤不可或缺的工具。
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