不了解BI的朋友很可能把它等同于報表工具，雖然BI工具具有報表功能，但它并不等同于報表。BI更側重于數據分析，不同于傳統做表的方式，BI系統提供從數據準備、數據處理、數據可視化分析、移動端應用等一體化功能，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。

不了解BI的朋友很可能把它等同于報表工具，雖然BI工具具有報表功能，但它并不等同于報表。BI更側重于數據分析，不同于傳統做表的方式，BI系統提供從數據準備、數據處理、數據可視化分析、移動端應用等一體化功能，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。

1、數據準備
數據分析的前提是獲取數據，因此，BI軟件的首要功能就是匯集來自多個不同來源的數據，對接多種類型的數據源，例如關系型數據庫、分布式數據庫、文件數據源、接口數據源、大數據源等，從各種數據源中抓取數據進行分析。同時，還需要支持手工數據的收集整理，包括EXCEL導入、表單在線填報、移動端設備接入等。
2、數據處理
數據處理指的是在數據分析之前對數據進行清洗、轉換、加載，簡稱ETL。ETL的目的是將分散、零亂、標準不統一的數據整合到一起，為企業的決策提供分析依據。由于分析人員對于數據處理的需求靈活多變，并且經常需要對不同的業務數據根據相同的維度或者屬性進行關聯分析，因此在數據處理階段，需要面向業務分析構建數據倉庫，實現數據融合，提升數據分析效率。
3、數據分析
使分析用戶能夠以最直觀、快速的方式了解自己的數據，實現對數據價值的呈現，為企業決策提供數據支撐。業務人員就算不具備專業的IT知識，也可以通過簡單的拖拽操作生成各式各樣的分析報告，通過BI軟件的關聯引擎引導用戶實現自助式、探索式分析。
4、數據可視化
企業需要通過BI軟件內置的智能可視化工具，通過報表、儀表盤、數據大屏等多種形式使數據以更生動更有沖擊力的方式展示出來，可以更加直觀地了解數據，形成以用戶思維主導的可視化分析。目前，主流BI軟件均可根據用戶選擇的數據，自動推薦可視化效果，讓用戶的數據分析處理更高效。機器學習技術的應用也可使BI軟件推薦的可視化圖表更加的智能。
5、移動端應用
BI軟件需支持移動端的數據采集與分析應用，使用戶可以通過移動端APP或瀏覽器直接地址訪問來對數據進行瀏覽和分析，隨時隨地對自己關心的數據了如指掌，實現各種移動分析場景。
所以，BI并不是簡單的報表工具，對于企業而言，具有輔助決策、提升業務效果的作用。