以是在各种新趋势的影响下，数字化不仅在当下有着强大的实力以及巨大的潜力，更是成为了未来天下的标志，成为了社会各界对未来发展的共识。企业为了实行数字化计策，实施数字化转型，实现数据代价，除了须要干系数字化技能及理念、人才等，还须要借助数字化干系运用，例如商业天下中广受企业欢迎的ERP、OA、CRM等业务信息系统，以及上升势头非常迅猛的商业智能BI等数据类技能办理方案。
一、商业智能BI是什么？大略来说，商业智能BI指的便是紧张由数据仓库、数据剖析、查询报表、数据可视化组成的数据类技能办理方案，可以将海量凌乱的数据转化为可用的信息，知足企业不同人群对数据查询、数据剖析和数据挖掘的需求，从而为业务和管理职员供应信息支撑，促进业务发展，赞助进行决策。
对付企业来说，商业智能BI的功能非常丰富，可以有效办理企业在处理数据干系流程时碰着的问题。当然除了各种功能模块，商业智能BI紧张卖力实现业务流程和业务数据的规范化、流程化、标准化，打通ERP、OA、CRM平分歧业务信息系统，整合归纳企业数据，利用数据可视化知足企业不同人群对数据查询、剖析和探索的需求，从而为管理和业务供应数据依据和决策支持。
商业智能BI - 派可数据商业智能BI可视化剖析平台
商业智能BI已经有了数十年的发展进程，期间不断更迭的观点理论以及产品形态为现今成熟的商业智能BI产品打下了良好的根基。2013年商业智能BI最新的定义“商业智能BI是一个概括性术语。它包含了运用、根本构造、工具，以及供应信息访问和剖析加以改进、优化决策表现的最佳实践”，基本上便是当前商业智能BI的形态。
当前环境下，主流的商业智能BI产品有了一个明确的定义，也有了基本的形态，大概有三条，分别是：
第一，商业智能BI是一套完全的由数据仓库、查询报表、数据剖析等组成的数据类技能办理方案。
第二，商业智能BI可以将企业不同业务信息系统（ERP、CRM、OA）中的数据打通并进行有效的整合。
第三，商业智能BI可以借助得当的查询和剖析工具快速准确的供应可视化剖析或报表，为企业供应决策支持。
二、商业智能BI在企业IT信息化中的位置我们都知道，目前被各行各业企业广泛运用的业务信息系统便是企业IT信息化的低级阶段，也可以说是信息化培植中的底层位置，紧张卖力对业务流程进行信息化改造，再进行线上化、规范化、标准化的根本上提效降本，并在系统数据库中沉淀大量数据。
那么这些数据该当如何运用呢？这就到了商业智能BI的位置。商业智能BI在企业中紧张承担承上启下的任务，一方面有效整合下层的各部门业务系统数据，另一方面将数据输出实现数据资产代价化。就这样环绕数据形成了一整套数据计策体系，同时也是企业信息化培植中主要的一部分，在数字化转型企业中运用也非常广泛。
企业信息化 - 派可数据商业智能BI可视化剖析平台
企业的IT信息化培植可以分为两个阶段：一个是业务信息化，一个是数据信息化。这样比拟讲，一样平常的用户更随意马虎理解一些。
业务信息化 - 企业利用的ERP、CRM、OA、自建的业务系统等，业务系统的培植都统称为业务信息化。业务信息化的紧张浸染是管理企业的业务流程，通过规范化、标准化、线上化，来提高业务运转效率、降落企业人力、韶光、精力等本钱，是业务管理思路的表示，也是当代常见的企业管理内容。
数据信息化 - 像我们常常所听到的大数据、商业智能BI、数据剖析、数据挖掘等我们都统称为数据信息化。数据信息化可以帮助企业全面的理解企业的经营管理，从履历驱动到数据驱动，降落感情、生理等主不雅观影响，形成以数据为根本的业务决策支撑，提高决策的准确性，这是企业更高层次的企业管理办法。
信息化培植具有连贯性，没有业务系统的培植，就不会有数据的沉淀，而没有数据的沉淀，就没有培植商业智能 BI 的根本。同时，商业智能 BI 的培植能够反向推动业务信息化的培植，优化业务流程的同时提高数据的质量。
三、谁是商业智能BI的紧张用户？业务信息化的紧张利用工具：一线业务实行层，更多是从业务视角出发，录入数据、记录流程、查看业务信息。
数据信息化的紧张利用工具：管理决策层，更多的是从管理视角通过商业智能BI可视化剖析去定位问题、剖析问题，终极形成业务决策。
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两个细节要点：
第一，没有任何一个管理决策层、领导会没事打开财务系统看财务数据，打开 OA 系统看看条约信息，高层领导不会看这些明细数据细节，也不会进到各个别系里面去看。也便是说，业务信息化不是给这一层领导来利用的。
第二，管理决策层是不是一定是指的企业最高层的领导，不见得，可以是企业各个组织层次中带有管理决策属性的职员，这些管理决策职员都可以通过商业智能BI供应决策支持。
四、数据孤岛到底解释了什么？数据孤岛一样平常指的是只有一部分人能够访问的数据集，比如企业不同部门、不同业务信息系统数据库中的数据每每无法互通，只能在各自数据库中储存，无法统一进行利用，没有针对企业整体的全局视角。这样一来，每个部门、每个业务系统的数据都相互分隔，就像外洋一座座孤岛，彼此无法连接，无法互换，这便是平时常常听到的数据孤岛。
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根据之前我们提到的商业智能BI定义就能明白，商业智能BI可以冲破数据孤岛，将企业各部门的业务系统数据库中的数据统一存储在数据仓库，后续可以直接在数据仓库中全面访问企业数据，并借助数据可视化制作形成的管理驾驶舱、集团看板、核心KPI指标等，以全局视角俯瞰全体企业。
管理驾驶舱 - 派可数据商业智能BI可视化剖析平台
在先容商业智能BI的时候，必须要搞清楚不同职员的需求。站在企业不同员工角度，有的人认为是有数据孤岛存在的，一定要办理。有的人是不认为有数据孤岛存在的，纵然存在对他们也没有影响，以是不用办理，其根本缘故原由是没有把握商业智能BI真正的做事工具。
五、商业智能BI从业务系统取数据取数的办法商业智能BI是通过访问和连接业务系统数据源数据库的办法来进行取数的，不管是什么样类型的数据库，商业智能BI通过ETL连接数据库抽取业务系统原表数据到数据仓库中加工处理，末了支撑到前真个可视化剖析报表展现。
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之前看到过有朋友提出了一个问题，他说数据源层是须要开拓接口吗？大略解释一下，一样平常不须要，基本上这么提问的都是经历过软件系统的接口对接，软件系统的接口对接是由于有的业务软件是JAVA开拓的，有的是.NET开拓的，有的是 B/S 架构，有的是C/S架构。
软件系统之间的接口是须要开拓参与的，紧张是串联不同软件的业务流程，这种接口是须要通过代码实现的。但商业智能BI在获取数据的接口不一样，是与业务系统软件自身无关的，是只须要访问和连接业务系统背后的数据库就可以的，直接从数据库取数，因此是不须要软件接口，或者没有软件接口访问这种观点的。
除非一种情形，这个业务系统是公有云，纯SAAS模式，这种情形下没有办法实现直接取数，就只能通过软件对外开放的 API 接口取数了。
某医药行业发卖职员绩效剖析 - 派可数据商业智能BI可视化剖析平台
某汽车行业进货剖析 - 派可数据商业智能BI可视化剖析平台
六、数据中台、商业智能BI、大数据之间的关系该当如何理解？
商业智能BI在碰着大数据量、非构造化数据处理的场景，底层的数据仓库就升级为大数据的数据仓库架构，这便是大数据下的商业智能BI剖析；在大数据的数据仓库架构根本之上，往左边更加拓展了数据的采集能力，在中间除了原有大数据架构的数据仓库建模之外，更加加入了数据资产的观点、数据资产盘点、数据资产管理，靠右扩展了数据做事的能力，将数据中台中按照一定规则处理好的数据打包对外供应做事。因此，大数据架构下的数据采集、数据仓库建模、数据资产管理和数据做事就构成了数据中台的几大核心。
数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化剖析平台
数据中台的底子是大数据架构，数据仓库是传统商业智能BI数据仓库的大数据升级，而商业智能BI就变成了数据中台之上的运用层，利用中台的数据做事获取数据做剖析展现。
这便是商业智能BI、大数据、数据中台这三者的关系和在不同数据场景、做事场景下的演化过程，看明白了这个过程，该当就不会再轻易的稠浊他们的观点。至于商业智能BI、大数据、数据中台该当选择哪个，实在说到底如何选择得当的技能路线、技能架构，终极还是取决于企业自身到底要办理什么，不能盲目选择。盲目选择的结果便是大投入，小产出没有达到预期的期望。我们还是该当聚焦到需求本身，需求为王。
七、关于商业智能 BI 认知上的几大误区很多企业把商业智能BI当做纯粹的报表工具利用，输出的形式变成了可视化图表，可图表展示的内容还是以前的部门业务信息，只展现了一线业务部门的基本情形，管理职员还是须要花费大量韶光精力去理解企业整体的发展情形。
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我这里总结了一下，大家对商业智能 BI 的理解常会碰到的一些误区：
1.商业智能 BI 便是报表可视化，便是一堆可视化图表，商业智能BI 便是前端可视化。
2.商业智能BI便是一个拖沓拽的剖析工具产品。
3.商业智能BI便是商业智能BI，跟数据仓库没有关系。
4.有了商业智能BI就不须要数据仓库建模，业务职员就可以自己做商业智能BI剖析，就可以拖沓拽做商业智能BI剖析。
5.商业智能BI 便是业务驱动的，不须要 IT 职员支撑，敏捷商业智能BI不须要 IT 参与。
6.商业智能BI直连不喷鼻香吗？直接连接数据源不就可以做剖析，不须要数据仓库。
首先简要纠正一下对付这些问题的理解。
1、商业智能 BI 便是报表可视化，便是一堆可视化图表，BI 便是前端可视化。
商业智能BI是一套完全的有数据仓库、数据剖析、数据报表等组成的数据技能类的办理方案，在一个 BI 项目中，20% 的韶光做前端剖析报表，80% 的韶光都在底层数据仓库的设计、ETL 的开拓、取数开拓等事情。
以是可视化报表只是商业智能 BI 的终极呈现，但不是 商业智能BI 的全部。
2、商业智能 BI 便是一个拖沓拽的剖析工具产品。
拖沓拽的可视化剖析工具准确来讲只能办理 商业智能BI 的一部分，即可视化剖析。但实在 商业智能BI 所包括的技能范围还是比较广的，涉及到从底层数据取数到前端展现剖析的各个方面。
纯挚拖沓拽的商业智能BI可视化剖析工具严格来讲只能定位于个人和部门级，和企业级的商业智能BI 有很大的不同，以是纯挚的上一个商业智能BI剖析工具发挥不了商业智能BI的真正浸染，也替代不了商业智能BI的位置。
八、报表工具是怎么来的？这十几年我一贯在技能领域、信息化领域、商业智能BI 行业，一贯没有出这个圈。做过 JAVA ( AWT、SWING、JSP、Hibernate、Spring、ibatis )、.NET ( ASP、http://ASP.NET、C#.NET )、Object-C 、JS 等等技能开拓，业务软件系统平台开拓。
早期前端技能很弱，AJAX 的实现也都须要手写，要实现一个表单内数据的点击编辑和修正须要自己用 JS DOM 操作。做报表基本上便是 JSP、ASP 脚本措辞在前端嵌套 HTML 做循环输出，报表样式很原生很丑陋，轻微繁芜一点的表格报表样式都须要用 JS 来调度。
那个时候用过的报表像 Crystal Report 水晶报表、润乾报表等等，在前端脚本措辞中有标签直接可以引用，报表天生代替了大量的手写代码。早期的前后端技能是不分家的，http://ASP.NET 还轻微好一些，前端逐步有一些集成控件可以直策应用，JAVA 是真没有。上面说到的这个阶段大概在什么时候呢，2005年前后，2007年我以为已经利用的很广泛了，老的 CSDN 上该当还能找到很多原始的报表标签帖子。
像老一批报表还有像金峰报表 Jreport、思达报表 StyleReport 等等在海内也有一定的市场。早在 2010 年之前，有些报表厂商的收入规模就已经打破了一个亿，解释根本报表这个市场还是非常不错的。
那个时候的报表定位是什么，便是纯粹的 Report 报表，通过程序从后台数据库中查询返回的数据聚合 List 再到前端脚本页面上绑定一下就天生了各种报表，实际上便是用在各个业务软件系统之中的报表展示，还远远没有到 商业智能BI剖析这个层面。
并且还有大量的软件开拓厂商实际上已经具备了很强的报表能力，不过这些报表能力并没有单独拿出来作为报表产品在市情上运营而已。
逐步的，随着前端技能、前端框架的完善，从传统表格技能开始到了各种柱状图、条形图、饼状图的可视化展示，到了这个阶段，报表和商业智能BI的边界越来越模糊。为什么？商业智能BI的报表展现能力也就和传统报表效果大致相称，还没有涌现那种自助剖析、自助拖沓拽就可以实现快速多维剖析的能力。
讲这么多紧张想说的是我们所看到的很多商业智能BI项目都是拿报表思维去实现的，便是 SQL 到数据集到前端展现。而真正的商业智能BI思维该当是什么呢？ 多维思维、模型思维，这一点决定了一个 商业智能BI 项目的终极走向，后面会详细讲到这些点。
九、商业智能BI的实质 - 企业业务管理思维的落地商业智能 BI 到底是什么？技能？产品？还是其它？我们把对付 BI 的理解再提升一个层次：商业智能 BI 是一家企业业务和管理思维的落地。
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这个怎么来理解呢？大略来说，便是在可视化报表上呈现的内容便是一家企业真正关注的内容，这里面有管理高层重点关注的企业经营性的剖析指标，也有某详细部门的。
十、商业智能BI 和数据仓库 Data Warehouse 有什么差异和联系？常常会碰到有人问商业智能BI和数据仓库有什么差异，实际上这个问题的背后能反响出来一些朋友对商业智能BI的理解还是有些不准确和偏差，这个问题实际上从观点上把BI和数据仓库人为的割裂了。这种情形实在也比较正常，由于大家对商业智能BI的第一印象便是各种炫酷的可视化图表、报表，再加上市情上有很多轻量的前端可视化商业智能BI剖析工具，就造成大家对BI的认知就勾留在可视化这部分了。
准确的来说，商业智能BI不仅仅包含前端可视化剖析、报表展现的能力，更包含了底层数据仓库的培植过程。Gartner 在上世纪九十年代就已经提到了商业智能 Business Intelligence，它更多的认为：BI是一种数据类的技能办理方案，将许多来自不同企业业务系统的数据提取有剖析代价的数据进行洗濯、转换和加载，便是抽取Extraction、转换 Transformation、加载Loading 的ETL过程，终极合并到一个数据仓库中，按照一定的建模办法例如Inmon 的3NF 建模、Kimball 的维度建模或者两者都有的稠浊式架构模型，终极在这个根本上再利用得当的剖析展现工具来形成各种可视化的剖析报表为企业的管理决策层供应数据决策支撑。
商业智能BI - 派可数据商业智能BI可视化剖析平台
以是，可以从这里能够看到数据仓库Data Warehouse 的位置是介于可视化报表和底层业务系统数据源之间的这一层，在全体商业智能BI项目办理方案中起到的是一个承上启下的浸染。如果把商业智能BI比作是一个人的话，上半身特殊是脸这个部分便是颜值，下半身脚踏实地吸取大地的精华，中间这部分的腰腹核心、核心力量便是数据仓库。
那大家也会问到，市情上不是有很多直接链接数据源就可以拖沓拽剖析的商业智能BI工具产品吗，不也一样可以做商业智能BI剖析报表吗？这种独立的、单独的面向前真个商业智能BI剖析工具，他们更多的定位是部门级和个人级的商业智能BI 剖析工具，对付深层次的须要繁芜数据处理、集成、建模等很多场景是无法办理的。最好的办法便是底层构建一套完全的数据仓库，把很多剖析模型标准化，再利用这些前端商业智能BI剖析工具结合起来，这样才能真正的把前端商业智能BI剖析能力给开释出来。
很多企业认为只要买一个前端商业智能BI剖析工具就可以办理企业级的商业智能BI所有问题，这个意见实际上也不可行的。可能在最开始剖析场景相对大略，对接数据的繁芜度不是很高的情形下这类商业智能BI剖析工具没有问题。但是在企业的商业智能BI项目培植有一个特点，是一个螺旋式上升的培植过程。由于对接的业务系统可能会越来越多，剖析的深度和广度会越来越多，数据的繁芜度也会越来越有寻衅性，这个时候没有一个很好的数据仓库架构支撑，光靠前端BI剖析工具基本上是无法搞定的。
数据仓库 - 派可数据商业智能BI可视化剖析平台
就像去中药店抓药一样，之以是抓药很快，是由于在抓药前，别人已经把各种原生的中药材（原始数据源的数据）分门别类清理干净放好了，这样想怎么搭配药材（维度指标组合的可视化）就很快了。
这样的企业在海内有很多，也是由于对商业智能BI理解的深度不足导致了在商业智能BI项目培植上一些方向性的缺点，末了s导致商业智能BI项目很难连续推进。
以是在企业中，我们须要明确我们的商业智能BI培植是面向企业级的还是个人和部门的剖析事情。如果是个人数据剖析师，利用这类前端商业智能BI剖析工具就足够了。如果是须要构建一个企业级的商业智能BI项目，就不能只关注前端可视化剖析能力这个层面，更该当关注到底层数据架构的构建，也便是数据仓库这个层面。
十一、数据仓库的建模方法论 Kimball vs Inmon 以及稠浊架构数据仓库建模时商业智能BI项目培植中的重中之重，Inmon 的三范式 3NF 建模和 Kimball 的维度建模都是 商业智能BI 数据仓库建模的方法论，这两种商业智能BI建模的办法有什么差异和联系。
十二、实际开展一个 BI 项目的时候对付需求的落地的方法论商业智能BI是一个完备需求驱动的，既然是需求就须要做访谈和调研。在商业智能BI需求进行访谈和调研之前要提前熟习行业的业务特点，基于企业自身要熟习他们的业务流程，以及所访谈部门的他们大概会关注的重点，都须要提前梳理一遍。在脑海里把全体业务框架给建立起来，反复的演习训练。
十三、什么样的企业该当要上商业智能 BI 了？什么样的企业适宜上商业智能BI？看业务根本信息化程度和日常业务管理的细致程度和颗粒度。业务根本信息化程度便是企业自身的IT业务系统根本培植，没有业务系统的支撑，做商业智能BI就缺少数据根本；第二便是业务管理的颗粒度，企业自身业务管理程度是不是比较细致了，急需通过商业智能BI来提升业务管理、决策支撑的效率。
十四、如何高效的给高层领导做 BI 数据剖析申报请示总结做完商业智能BI项目，还要考虑终极如何跟老板申报请示的问题，节制商业智能BI数据剖析思维框架和申报请示的五个重点：用户业务层次与范围、事情成果、操持实行复盘、问题反馈、展望方案与愿景。
这里只是一个大略的申报请示框架，还有很多点可以往里面加。比如环绕行业讲一下行业驱出发分跟 商业智能BI 如何结合的；从企业经营管理角度，企业愿景到 CSF 到 KPI 到绩效是如何分解和重新组织的；比如财务视角下的归因剖析；金字塔的管理模型；动态指标库构成事理等等都可以有所选择的进行融入息争释。
十五、商业智能BI与企业经营管理的结合度商业智能BI剖析跟企业的经营管理剖析高度结合，ROE高的企业有可能是利润高像茅台、珠宝行业，有可能是周转快比如像零售行业，也有可能是融资能力比较强会利用杠杆，从ROE归因剖析看行业特点。
十六、商业智能BI项目行业和业务知识的积累做商业智能BI还必须熟习行业和业务知识，不结合行业业务知识，商业智能BI的项目是很难落地的。商业智能BI的实质实在是企业的业务和管理思维的落地。企业的高层、业务部门的管理职员为什么要通过商业智能BI去看报表，他们看的是什么，重点关注的是什么？这些内容便是他们日常在企业中业务经营管理的重点。
数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化剖析平台
在商业智能BI项目上看上去零零散散的报表，在实际用户眼里实在是有很强的逻辑关联性的。并且层次越高的管理职员看的商业智能BI报表内容越聚焦，看的是业务结果。一线业务部门的职员可能关注的更零散，看的是明细的业务过程数据。
以是，对付一名精良的商业智能BI开拓职员、开拓顾问，不仅仅是须要在技能层面打磨，更须要在行业性知识和企业业务知识上有所沉淀。
十七、关于商业智能 BI 实时性处理的话题商业智能BI 对数据的处理存在一定的滞后性，常日采取T+1模式，紧张缘故原由是ETL数据处理过程是须要有大量的韶光损耗，常日是采取空间换韶光的办法。
将以前按照商业智能BI 数据仓库分层的ETL调度设计成可按单独指标并自动探求依赖的调度就大大的增加了对个别指标调度和准实时处理的灵巧性。
离线数据与实时处理针对的业务场景不同，背后的技能办法实现不同，资源投入也不同，理解它们之间的定位差异有助于选择得当的方案以最小的资源投入达到企业既定完成商业智能BI 项目培植目标。
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