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BI商业智能与报表工具,到底有什么区别?

来源:新尧网 作者:新尧网 人气: 发布时间:2021-04-30

  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2013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。

  总的来说,报表工具通常可理解为数据展示工具,主要用于数据的查询、填报、展示;,更着重于短期的运作支持。BI商业智能则可理解为数据分析工具,旨在将现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务决策。但需要指出的是,如今报表工具与BI商业智能关系可交叉可递进。比如,一些报表工具实际上也具备数据分析的功能,可以实现多维数据的处理与分析;而BI商业智能也正朝着平台及解决方案的方向发展,在BI商业智能越来越成为数据分析与展示平台或解决方案的今天,主流的BI厂商实际上都将报表工具作为其BI工具及产品的组件之一,也即报表工具成为主流BI工具与产品的一部分。

  有了报表工具,还需要BI商业智能吗?

  就如前面所说,报表工具侧重于数据查询与展示,其所生成的报表无论多么酷炫,查询有多么简单和便捷,它只是罗列了一堆数字而已,通常只能告诉管理者或决策者事实是什么,而无法让管理者或决策者快速识别和了解数据背后的问题,也即事实为什么会发生(原因是什么),未来趋势会如何等等。而且,随着报表越来越多,越来越复杂,甚至出现了所谓的”中国式报表”,在一个excel页面中,密密麻麻地布满了管理者或决策者关心的所有内容,简单而言就是格式复杂、信息量大,但管理者或决策者的精力毕竟是有限的,因此在这样的背景下,“随时随地获取关键信息”则成为管理者或决策者的核心诉求。而BI商业智能的出现,实际上就是为了解决报表信息越来越复杂、越来越泛滥的问题,其作为辅助决策的智能系统,核心就是帮助企业利用好数据,让管理者和决策者随时随地获取关键信息,能清楚地知道发生了什么以及发生的原因是什么,基于数字决策来提高决策水平。

  那么,有了报表工具,还需要BI商业智能吗?答案显然是肯定的。特别是在数字经济时代,数据被认为是基础性资源及重要的生产力,蕴含着巨大的价值,企业纷纷将数据的挖掘与利用放在了非常重要的战略位置,那么,BI商业智能系统作为用以整合企业内外部海量数据,提高数据分析质量与效率,为具体业务赋能,为企业决策提供支撑的数据分析与挖掘的有力工具,则成为必需。而且,从国内企业信息化建设与发展阶段来看,目前绝大部分企业依然使用的是报表工具,主要用于解决企业内数据统计和展示的需求,而随着数据分析、利用与挖掘的需求逐渐被激发,这些企业部署和实施BI商业智能的意愿也必将越来越强烈。

  观数台,新一代增强智能协同BI平台

  如今,市场上的BI产品众多且各具优势,但“适合自己的才是更好的”。因此,企业在进行BI产品选型时,应结合自身需求,从BI的产品性能、数据整合与分析挖掘能力、跨平台跨系统的数据集成能力、BI功能与企业需求的匹配度与性价比、BI厂商的实施与服务能力等方面进行综合评估。而观数台作为久经市场验证、饱受客户认可的新一代增强智能协同BI平台,已帮助越来越多的企业进行数据分析、挖掘与智能洞察,并辅助其作出决策,满足大数据时代数据处理与分析的需要。

  观数台是亦策软件拥有自主知识产权,专为中国企业量身定制的本土化、轻量级、可嵌入的商业智能(BI)平台,凭借其关联引擎、增强智能、内存计算等核心技术,支持自助式BI与嵌入式分析等应用场景,允许每位用户深入洞悉数据,挖掘数据价值,从而辅助企业管理者及决策者作出决策。

  需要强调的是,观数台不仅仅只是数据处理与分析工具,更是涵盖从整合数据源、数据采集、数据采集归档、自助式分析到报告分发的一站式解决方案。观数台包含观数台BI、观数台报表、观数台数据采集、观数台门户、观数台机器人以及观数台移动端共6大核心组件,可全面满足企业数据处理、分析、挖掘与洞察的需求。

  

观数台主要组件
 

 

  观数台主要组件

  其中,观数台BI基于内存、关联专利引擎、开放架构,并结合AI等新技术,覆盖企业全业务应用场景。观数台报表,作为类Excel的数据报表工具,凭借便捷开发方式和展现形式,结合观数台+BI的内核,可提供高性能、便捷的中国式报表制作。观数台数据采集,则可实现各类系统外的手工数据的录入、导入,以及相应的审核工作流,确保企业有效完整的获取各类数据。观数台门户,作为企业级数据应用门户,可整合多个BI工具,实现统一门户、统一权限,灵活便捷地和企业各应用集成。观数台机器人作为全中文NLP(自然语言处理)数据分析智能助手,可提供中文自然语言理解、意图识别的人机交互应用场景,支持上下文关联查询,帮助用户自由探索数据价值。而观数台移动端是观数台BI在移动端的扩展,作为专业的移动分析应用工具,它完全基于移动端体验的产品,既补全了观数台分析平台的完整性,也满足了客户的不同数据分析应用场景,可在智能手机、平板电脑等移动设备中随时随地查阅信息,并及时沟通、实时反馈、协同决策。

  不管企业目前的信息化处于哪个阶段,亦策观数台都能适应企业的各种数据处理需求。亦策观数台自推出以来,迅速在全国各地铺开,目前已经在制造、零售、医药、教育、金融、航空与物流等众多行业与领域得到广泛应用,为各行业客户带去了精准的分析建议与决策。

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