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BI商业智能与报表报表,到底有什么区别?

作者: 甘肃教育网 更新时间: 2021年05月25日 14:31:25 游览量: 119

简述:

前段时间与朋友聊天,聊到了数据处理与分析的话题,就随口问了一句,“你们单位目前主要应用了哪些数据处理与分析工具?”,当得知朋友单位目前主要应用的是一些报表工具时

前段时间与朋友聊天,聊到了数据处理与分析的话题,就随口问了一句,“你们单位目前主要应用了哪些数据处理与分析工具?”,当得知朋友单位目前主要应用的是一些报表工具时,便追问他,“那你们单位有没有应用BI商业智能呢?”,没曾想,却遭到了朋友的反问,“报表工具不就是商业智能吗?”

实际上,在现实工作中,将报表工具等同于BI商业智能,或者将二者混为一谈,绝非个例。而且,经常也有企业会有这样的疑问,“我已经有报表工具了,还需要BI商业智能做什么呢?”之所以会产生以上误区及疑问,归根结底是因为,并不清楚报表工具与BI商业智能之间的区别。那么,报表工具与商业智能到底有何区别?有了报表工具还需要BI商业智能吗?本文试作浅要解析。

什么是报表工具?

  报表,简单而言就是用表格、图表等方式动态显示数据,它用以访问、格式化数据,并把数据信息以可靠和安全的方式呈现给使用者。报表按用途可分为财务报表、销售报表、统计报表、技术报表等。而报表工具,顾名思义就是制作各类报表的工具,它可以制作各种数据报表、图形报表,或者制作特定格式的电子发票联、流程单、收据等等。报表工具在技术上主要可以分为SQL型报表工具(以SQL/OLAP为理论基础,基于数据库或数据仓库自动化来制作报表)以及Cell型报表工具(以Excel为原型,将注意力放在表格及格间运算上,主要解决报表的格式和展现问题)等。

报表工具的本质是统计和展现数据,并提供基础的分析功能,比如排序、总计、方差等,目的是帮助用户掌握和了解数据,让报表使用者通过观察企业数据,知道当下发生了什么事情。

什么是商业智能?

一般认为,商业智能(Business Intelligence,BI)的概念最早由Gartner提出。Gartner于1996年正式提出商业智能的定义,即“一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的,以帮助企业决策为目的的技术及其应用”。

虽然随着时代的发展,如今BI商业智能的概念已经得到了更新和拓展,比如,Gartner于2019年在“Business Intelligence”一词中加入“Analytics”,合并成ABI(Analytics and Business Intelligence,分析与商业智能),而且一些学者及研究机构所提出的BI的定义也不尽相同,但是业界对于BI商业智能的共识(或核心观点)都是从数据中获取知识进而辅助决策,也即通过数据探索、挖掘、分析乃至预测,让使用者能更深层次地掌握过去及当下事件,预测未来事件及趋势,进而更好地辅助决策,而这也是BI商业智能的本质所在。

商业智能与报表工具有何区别?

从以上分析可知,报表工具与BI商业智能在定义与本质上存在明显差异,将报表工具等同于BI商业智能显然是不正确的。而报表工具与商业智能的区别,具体还体现在以下几个方面:

面向的对象与群体不同。报表工具主要面向IT开发者,或是某些企业内专门设置的报表开发人员,并服务于业务流程,这是因为报表的开发与制作,通常需要具备一定的数据库知识、代码编写能力及二次开发能力;BI商业智能则主要面向一线业务人员、数据分析人员以及管理人员,因此更强调易用性。特别是如今随着自助式、敏捷型、轻量化BI的兴起,以及AI等技术在BI中的应用,BI商业智能已经成为“人人可用的数据分析工具”,所面向的对象与群体,相较于报表工具更广。

功能侧重点不同。报表工具主要侧重于数据展示,通常具备展示、查询及数据填报等功能,所生成的报表往往是基于某一套系统,报表格式往往是固定的,更加侧重于让企业管理层看到短期的运作效果。BI商业智能则主要侧重于数据分析,它通过充分利用数据以及各种主题分析,展现数据变动趋势,挖掘数据背后的规律,从而实现基于数据的洞察。正因为如此,报表工具所制作的报表,主要是基于原有的系统数据结构进行关联展示,其所呈现的通常是二维信息,缺少交互,难以实现多维分析,展现的也只是过去及现在的数据,难以发现数据间潜在的关联;BI商业智能则能整合多业务系统(如CRM、ERP、MES、APS等)的数据源,能够快速处理大量数据,可通过钻取、联动、旋转、切片等实现任意维度、任意分析路径的数据处理与分析,找到数据之间的潜在关联,推演未来变化及影响,最大程度地挖掘出数据背后的价值,实现智能数据分析与卓越数据洞察。

实施周期不同。报表工具的部署与实施相较BI商业智能而言更简单,投资可以比较小,实施周期相对较短,见效也比较快。BI商业智能的部署与实施则相对比较复杂,投资比较大,实施周期也相对比较长,通常会遵循“总体规划、分步实施、迅速收益、不断完善”的原则,在梳理企业信息化建设现状与需求,并确定了合理可行的实施步骤的基础上,分阶段地进行BI商业智能的建设与实施。