很多人在不知道什么是BI(商业智能)的时候，已经在BI的整个环节做了相关的工作。

BI到底是做什么的？通俗理解就是从数据访问、数据准备、数据分析、数据可视化到数据分发应用的一系列动作。

这些动作只是流程，真正的目的是通过最终的数据结果发现问题，从而改进业务决策。

以互联网教育平台为例，每个企业都会配备类似销售支持或运营类型的岗位，对网站、app的注册、活动、首付、二付、VIp、静默、流失等数据进行统计分析。

将各平台生成的数据导出集成到Excel中的过程，可以理解为数据访问；这些数据的重复数据消除和清晰化过程可以理解为简单的数据准备；用函数计算每个漏斗的转化率，可以理解为数据分析；用可视化图表显示数据分析的结果称为数据可视化；向ppT报告可视化图表截图可视为数据分发应用。

那么问题来了。数据访问需要重复导出和导入吗？如何集成来自不同结构的多个系统的数据源？领导除了看ppT还看什么？

试想一下，当你精心准备了一周的销售数据报告，老板突然问起一个数据异常的原因，会后你是否愿意对异常数据分析做一个新的报告？需要多长时间？老板能等吗？

当企业的数据量越来越大，分析维度所需的数据也越来越深、越来越细，对实时性和交互性提出了更高的要求。这时候BI可以解决很多手工报表解决不了的事情。BI的价值不在于告诉你什么是转化漏斗，而在于告诉你为什么是这个数字，哪里可以改进。

商业智能从工具到“决策大脑”的演变历史

商业智能的概念最早是由GartnerGroup在1996年提出的。事实上，早在1958年，IBM研究员汉斯彼得鲁恩就使用了这个概念。他将“智力”定义为“理解事物之间关系的能力，并依靠这种能力来指导决策，以实现预期目标。”

调查应用程序级别，商业智能实际上经历了四个发展阶段：

Excel报表：这个阶段诞生了一个职业群体，那就是“表哥表哥”。他们每天都会从公司不同的ERp、CRM和财务系统中导出大量的数据，然后使用vlookup和sumif进行多个表的相关性计算。最后，他们通过将可视化图表截图放入ppT来报告每日和每周报告。至于领导会不会看，他们不在乎，因为他们不会在乎。

报表系统：也是传统报表的升级版，可以直接连接业务系统的数据源。其对数据的响应速度明显高于Excel，已经可以支持权限管理，但仍偏向于数据上报，难以辅助决策。

传统BI:首先，可以对接多个系统的数据源，将所有数据集成到一个平台进行全局分析。其次，支持实时数据显示，分析维度和深度远强于报表系统，支持下钻、联动等数据交互。最后，它在数据承载能力和响应速度上具有明显的优势，不仅是一个报告工具，还可以辅助决策。

智能BI:和传统BI一样，支持决策，但用户使用层面强调低代码(或零代码)开发、无缝对接、灵活部署。比如使用冠源SMART ETL 托拉拽进可以做分析看板，无需重新建模，赋能普通业务人员做数据分析，让数据人员有更多时间专注于如何将分析与业务结合。此外，我们可以借助人工智能算法建立基于未来的分析模型，如销售预测、智能排课等。

从其作用来看，BI的发展可以理解为从数据分析工具向深度场景的“决策大脑”演进。起初，企业只是想提高数据分析的效率，但后来，更多的企业旨在提高决策的效率和科学性，以结果为导向。

当四种产品并存时，企业应该如何选择

从Excel到智能BI，BI的演进一直随着市场需求而变化。当然，大数据、云计算、人工智能等技术的发展也为BI的发展创造了更多的可能性。

整个商业社会的发展是向前的，但是每个时期每个行业都有不同发展水平的企业，这也是BI演进如此先进的原因，这些种类的数据分析产品依然可以共存。

目前争议最大的选择是报表系统、传统BI和智能BI。

首先，数据分析软件的选择要明确企业引入相关系统的目的。如果一个企业的数据量是平均的，数据分析只是为了向各个部门呈现最终的结果报告，不需要帮助各级决策层进行决策，那么报表系统就能满足基本需求。但同时你也要考虑，当企业数据量越来越大，当我们发现竞争对手的市场反应速度大大领先我们自己的时候，我们是否应该选择BI，现在是否有必要一步到位。

自然，如果是赋能决策，我们之前想看的数据已经看够了，想知道的原因总是在会上找不到答案，或者企业本身有先进的数据意识，当然我们选择BI。再者，如果想简化BI的对接流程和开发量，减少高代码、高重复的数据分析师的日常工作量，我们会推荐智能BI。

智能BI也可以理解为“艾比”，代表了未来五年BI的发展趋势，也是众多行业领袖和数据分析服务商共同探索的领域。做AI项目，企业必须有足够的数据库，明确的项目目标和中长期规划，我们才建议实施。其次，一定要选择有AI基因的大数据分析公司。目前，冠源数据已与近十家零售巨头客户在需求预测、智能补货、智能排产、销售规划等合作场景上展开合作。

商业智能在各行各业的应用场景

随着信息化建设的推进，每个企业都积累了海量的数据库，但对企业来说却是一把双刃剑。数据越多，可以获得的数据价值就越大。但是，如果没有强大的数据分析能力，海量数据也会成为企业高效决策的障碍。在这种情况下，BI自然会成为企业在大数据时代提升竞争力的核武器。

社交电商代表小红书大数据负责人曾说：增长过快也是烦恼。在周期性指数增长曲线下，意味着大数据运营部门将面临更多挑战。只有60倍的数据容量，才能支撑2倍的用户和30倍的数据增长。

BI在每个领域都有自己的数据分析场景。在消费零售领域，冠源数据总结了商品、门店、营销、渠道、供应链、客户关系、金融、人力资源八大业务场景。

除了零售，互联网行业、制造业、电商、金融、医疗等行业都有相应的分析场景。

(冠源数据产品演示-互联网教育)

(冠源数据产品演示-电商领域)

互联网教育：可以分析渠道转化漏斗的转化率，不同课程的受欢迎程度，家长的反馈，讲师的评分。

电子商务：创建用户、营销、商品、流量、仓储、配送、客服等综合分析场景。这也是以客户价值为核心。

制造业：分析企业的采购、生产、销售、分销和库存。

保险行业：能做赔偿和保险费用分析、客户分析、风险分析、产品分析等。

金融证券：可以针对金融产品、客户收入、信用管理、客户流量等场景进行分析。

医药行业：可以围绕医药运营、供应链、金融、营销、电商渠道、业务等场景进行分析

汽车市场：汽车服务商通过对车辆数据、道路数据、环保意识数据等海量信息的处理和分析，进行细化

企业可以根据自身需求确定突破点，逐步构建一体化的智能数据分析指标体系。

商业智能未来会有哪些新的发展趋势

在过去的几十年里，BI经历了从工具到“决策脑”的角色转变，未来必然是向“智能决策脑”的转变。

冠源数据创始人兼首席执行官苏春园，表示，BI的未来一定是艾比。

未来五年，BI将不仅仅停留在历史数据的多维统计上。通过与日益普及的算法和计算能力相结合，将实现更加自动化和智能化的数据探索、实时预警、未来预测、自动诊断和行动建议。在使用体验上，会越来越“笨”，强调敏捷性、易用性和行业场景，不断访问和集成更丰富、更细粒度的数据源，进一步延伸数据驱动决策的应用场景。

未来，每个企业都需要建立一个基于数据的决策大脑。连续3年3个月切入BI、升级AI是一个理性的路线图。

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