隨著大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的不斷發(fā)展，人們對(duì)于數(shù)據(jù)的價(jià)值愈加重視，數(shù)據(jù)分析能力也逐漸成為評(píng)判一家公司數(shù)字化發(fā)展的準(zhǔn)繩。在談?wù)摲治鲱I(lǐng)域時(shí)，數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能更是作為高頻詞屢屢出現(xiàn)，但實(shí)際上，目前大多數(shù)人并不能清楚說(shuō)明它們的區(qū)別，甚至?xí)⒍呋鞛橐徽劇＝裉欤疚脑噲D從各自定義出發(fā)，淺談商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析的功能和差異。

隨著大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的不斷發(fā)展，人們對(duì)于數(shù)據(jù)的價(jià)值愈加重視，數(shù)據(jù)分析能力也逐漸成為評(píng)判一家公司數(shù)字化發(fā)展的準(zhǔn)繩。
在談?wù)摲治鲱I(lǐng)域時(shí)，數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能更是作為高頻詞屢屢出現(xiàn)，但實(shí)際上，目前大多數(shù)人并不能清楚說(shuō)明它們的區(qū)別，甚至?xí)⒍呋鞛橐徽劇?br /> 今天，本文試圖從各自定義出發(fā)，淺談商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析的功能和差異。

01 什么是數(shù)據(jù)分析？

數(shù)據(jù)分析，是指對(duì)未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，以得出此類信息的推論的研究。目的是把隱藏在一大批看來(lái)雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)中的信息集中和提煉出來(lái)，從而找出所研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。
數(shù)據(jù)分析流程基本可以分為以下幾個(gè)步驟：明確目標(biāo)與需求、數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與探索、數(shù)據(jù)展現(xiàn)。分析結(jié)論和結(jié)果通過(guò)各種終端進(jìn)行查看，用戶從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的問(wèn)題，以及其中蘊(yùn)含的規(guī)律和價(jià)值。
隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)分析早已滲透各行業(yè)各業(yè)，例如互聯(lián)網(wǎng)、電商、金融、旅游、醫(yī)療健康等等，且各行業(yè)之間分析方法繁多，種類不盡相同。
目前，典型的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：

1、探索性數(shù)據(jù)分析：當(dāng)數(shù)據(jù)剛?cè)〉脮r(shí)，可能雜亂無(wú)章，看不出規(guī)律，通過(guò)作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計(jì)算某些特征量等手段探索規(guī)律性的可能形式，即往什么方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數(shù)據(jù)中的規(guī)律性；
2、模型選定分析：在探索性分析的基礎(chǔ)上提出一類或幾類可能的模型，然后通過(guò)進(jìn)一步的分析從中挑選一定的模型；
3、推斷分析：通常使用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)所定模型或估計(jì)的可靠程度和精確程度作出推斷。

02 什么是商業(yè)智能？

商業(yè)智能即BusinessIntelligence，簡(jiǎn)稱BI。1996年，Gartner正式將商業(yè)智能定義為：一類由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（或數(shù)據(jù)集市）、查詢報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的的技術(shù)及其應(yīng)用。
商業(yè)智能系統(tǒng)通常包括以下組成部分：

1．?dāng)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：一個(gè)用于存儲(chǔ)和管理各種來(lái)源的企業(yè)數(shù)據(jù)的中央數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)施。
2. ETL工具：一組用于抽取、轉(zhuǎn)換和加載數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的工具和技術(shù)。
3. 分析工具：一組用于探索、分析和解釋數(shù)據(jù)的工具和技術(shù)，包括數(shù)據(jù)挖掘、報(bào)表、儀表板等。
4. 可視化工具：一組用于將數(shù)據(jù)可視化并呈現(xiàn)給用戶以便更好地理解和使用的工具和技術(shù)。
商業(yè)智能在企業(yè)中的應(yīng)用非常廣泛，可以用于監(jiān)測(cè)銷售和客戶行為、分析產(chǎn)品和服務(wù)的性能、優(yōu)化供應(yīng)鏈和物流、提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量、預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)和需求等方面。

03 數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能的區(qū)別是什么？

介紹完各自的定義和分析方法，想必大家對(duì)二者有了更深入的了解。那么言歸正傳，下面主要談?wù)勊鼈兊膮^(qū)別是什么。
首先，從定義來(lái)看，數(shù)據(jù)分析一般指的是對(duì)進(jìn)行數(shù)據(jù)研究、探索的方法和手段，側(cè)重強(qiáng)調(diào)分析的過(guò)程；而商業(yè)智能則更強(qiáng)調(diào)一套整體解決方案：負(fù)責(zé)把企業(yè)提供的真實(shí)數(shù)據(jù)拿過(guò)來(lái)，進(jìn)行全方位多角度的分析，目的是為企業(yè)提供輔助的決策。
從技能點(diǎn)來(lái)看，數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵技能，是通過(guò)高水平的科學(xué)能力、編程語(yǔ)言等進(jìn)行分析、演示和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的能力；商業(yè)智能則是通過(guò)數(shù)據(jù)收集和管理、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念、理解各種數(shù)據(jù)源和交換應(yīng)用程序、領(lǐng)域和業(yè)務(wù)信息，并結(jié)合對(duì)行業(yè)和領(lǐng)域的分析，把數(shù)據(jù)結(jié)果轉(zhuǎn)化成商業(yè)信息，進(jìn)而輔助我們作出切實(shí)可行的商用決策，最終投入實(shí)際應(yīng)用。
一言以概之， 數(shù)據(jù)分析更像是一個(gè)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的“工具人”，商業(yè)智能則是數(shù)據(jù)分析在輔助企業(yè)決策領(lǐng)域時(shí)的一套整體解決方案。
具體到使用工具上，數(shù)據(jù)分析的常用工具包括：Excel、R、SQL、Oracle 和 Python等。

商業(yè)智能領(lǐng)域，目前市場(chǎng)上也有很多成熟的BI解決方案。例如億信華辰旗下的ABI，正是一款企業(yè)級(jí)BI工具。億信ABI融合了從數(shù)據(jù)填報(bào)、數(shù)據(jù)處理與建模、指標(biāo)管理、數(shù)據(jù)分析、挖掘與AI應(yīng)用等核心功能，實(shí)現(xiàn)多維度的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，讓數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。
同時(shí)，億信ABI支持鉆取、領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙、3D可視化、大屏分析、報(bào)告分析、等多種分析方式，全方位強(qiáng)化分析能力，深度挖掘數(shù)據(jù)背后的價(jià)值。用戶不需要太多專業(yè)的數(shù)據(jù)處理知識(shí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)、算法知識(shí)就可以低門檻的獲得更多、更全、更準(zhǔn)確、更深入的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，洞察數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘，輔助決策支持。