作為一名行業(yè)從業(yè)人員，很多時(shí)候我們給客戶(hù)介紹的時(shí)候也會(huì)說(shuō)我們的產(chǎn)品是bi工具或者是數(shù)據(jù)分析工具，而且在企業(yè)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中兩者是一種交集的關(guān)系。這樣很多用戶(hù)就容易混淆兩者的關(guān)系，簡(jiǎn)單粗暴的把數(shù)據(jù)分析和bi劃等號(hào)。但深究其本質(zhì)，兩者還是有區(qū)別的，這里還是有必要把數(shù)據(jù)分析和bi的不同告訴大家。

 

兩者為什么不能劃等號(hào)？

 

一、 數(shù)據(jù)分析與bi 解決的問(wèn)題不同

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。數(shù)據(jù)分析主要是在龐大的數(shù)據(jù)中提煉信息，并找出內(nèi)在規(guī)律，在實(shí)際應(yīng)用中幫助人們做出判斷。

bi（Business Intelligence），又稱(chēng)商業(yè)智慧或商務(wù)智能，指用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)、線(xiàn)上分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。bi除了數(shù)據(jù)分析外更是一套針對(duì)企業(yè)實(shí)際運(yùn)營(yíng)過(guò)程的完整數(shù)據(jù)應(yīng)用解決方案，更適用于現(xiàn)代商業(yè)發(fā)展模式，而數(shù)據(jù)分析只是作為bi的一部分被應(yīng)用。

二、 數(shù)據(jù)分析與bi的內(nèi)容、框架不同

數(shù)據(jù)分析的主要內(nèi)容有：

1. 明確分析目的：了解數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求，確定需要解決什么問(wèn)題，明確需要包含哪些關(guān)鍵指標(biāo)。
2. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)：根據(jù)分析目的有針對(duì)性的收集和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)的內(nèi)容、渠道、方法進(jìn)行策劃。
3. 分析數(shù)據(jù)及建立模型：分析數(shù)據(jù)主要是選擇分析方法和分析工具，如：聚類(lèi)分析、因子分析、相關(guān)分析、對(duì)應(yīng)分析、回歸分析、方差分析。分析模型如：AARRR分析模型、5W2H分析模型、漏斗分析模型等。
4. 分析報(bào)告及過(guò)程改進(jìn)：撰寫(xiě)分析報(bào)告，提出可參考的決策支持；評(píng)估改進(jìn)其分析方法的合理性及對(duì)決策支持的有效性等問(wèn)題，并改進(jìn)。

BI的主要內(nèi)容有：
1. 數(shù)據(jù)源：支持廣泛的數(shù)據(jù)源接入，可以直接連接各種數(shù)據(jù)庫(kù)和本地?cái)?shù)據(jù)表。
2. 數(shù)據(jù)整合：通過(guò)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、調(diào)度等手段進(jìn)行數(shù)據(jù)處理
3. 數(shù)據(jù)分析：可以做多維鉆取分析、數(shù)據(jù)高亮分析、趨勢(shì)分析、目標(biāo)值分析以及AI算法的深度分析進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，也提供復(fù)雜報(bào)表、Dashboard、大屏分析等多種分析手段。
4. 可視化數(shù)據(jù)報(bào)告：通過(guò)豐富的可視化組件制作一維表、二維表、多維表以及生成各種圖表組合報(bào)告。
5. 應(yīng)用發(fā)布：報(bào)告結(jié)果可以生成pdf，excel，word等文件實(shí)現(xiàn)內(nèi)部共享。