在当今这个数据驱动的时代，企业要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，就必须充分利用数据。BI数据分析是什么？作为商业智能的核心组成部分，它是帮助企业将海量数据转化为可操作信息的关键。本文将深入探讨BI数据分析的概念、目的、发展历程及其与传统数据分析的区别，帮助您全面了解BI数据分析是什么，并将其应用于企业的决策支持中。

一、BI数据分析是什么

BI数据分析，全称商业智能数据分析 (Business Intelligence Data Analysis)，是一种以数据为驱动力的决策支持方法。它通过对企业内外部数据的收集、整合、分析，挖掘数据背后的规律与趋势，最终为企业管理者提供强有力的数据支撑，辅助管理者进行科学决策。

二、BI数据分析的目的

BI数据分析的目的在于将原始、分散的数据转化为有价值的商业洞察，使企业能够：

• 全局智能控制，智能管理：让企业管理者能够直观清晰地了解企业运营状况，辅助他们掌控全局。
• 高效准确获取商业反馈：帮助业务人员从数据中快速获得反馈，用智能化、自动化的手段替代人工处理，从而提升效率。
• 追溯原因：不仅让管理者了解结果，更能深入了解导致结果的原因，实现可追溯的控制。

三、BI数据分析是如何发展的

商业数据智能工具的发展历程可以分为三个阶段：

• 数据化：企业将数据进行电子化处理，通过CRM、ERP等基础软件进行初步赋能。
• 全局可视化：企业对数据进行提炼整理，形成可视化报表，提升数据实用性及价值。
• 分析智能化：企业利用AI框架进行模型训练与数据挖掘，培养自身IT能力，最终应用于BI产品。

四、BI数据分析与数据分析的关系

虽然BI数据分析和数据分析都涉及到数据处理和分析，但它们之间存在明显的区别：

• BI数据分析侧重于商业应用，旨在为决策提供支持，是商业化、自动化、系统性更强的数据分析体系。
• 数据分析则是一个更广泛的概念，除了BI数据分析外，还包括统计分析、机器学习等多种分析方法。

五、BI数据分析与数据仓库、数据中台的区别

BI数据分析的实现往往离不开数据仓库和数据中台的支撑，但它们在定位和功能上有所不同：

• 数据仓库： 强调数据质量和元数据管理，为BI数据分析提供数据基础。
• 数据中台： 更注重业务需求，提供数据服务，可以随时从数据中台中抽取原始数据进行建模分析。
• BI：是基于数据仓库，经过数据挖掘后，将数据转换为商业价值的过程。

六、BI数据分析的主要功能

BI数据分析系统通常包含以下关键功能：

• 数据采集： 从各种数据源（如数据库、电子表格、云服务等）收集数据。
• 数据仓储： 将收集到的数据存储在统一的数据仓库中，方便后续分析。
• 数据分析： 使用各种分析技术（如OLAP、数据挖掘）对数据进行深入分析。
• 报表查询： 生成各种报表，方便用户查看和分析数据。
• 可视化展示： 将数据以图表、地图等可视化形式展示，更直观地呈现数据分析结果。
• 决策支持： 为企业管理者提供决策建议，帮助他们做出更明智的决策。

七、九数云BI：高成长型企业的数据分析利器

对于追求高效、灵活的现代企业而言，选择一款合适的BI工具至关重要。九数云BI，作为一款SaaS BI工具，凭借其强大的功能和便捷的操作，成为高成长型企业的理想选择。

九数云BI如何助力BI数据分析？

• 无需部署，零代码上手： 九数云BI是一款网页版工具，无需下载安装，也无需购买服务器或进行IT运维，业务部门和中小企业可以零代码快速上手使用。
• 数据连接：九数云BI支持十余个直连数据源及开放的API接口，帮助企业实现数据自动化流转，构建企业和部门的数据门户。例如，如果需要按照省、市、区依次来合并销售产品数据就可以直接一次性合并完成，无需多次的使用函数，轻松代替Excel的vlookup。
• 强大的数据处理能力：九数云BI支持百万行数据实时处理及预览，保证企业在面对海量数据时也能流畅分析。
• 灵活的数据分析功能：九数云BI内置大量一键生效的运算分析功能，用户只需鼠标拖拽字段，即可实现各种复杂的分析需求。
• 丰富的可视化图表：九数云BI自主开发了数十种可视化图表，可以花式满足不同分析场景下的智能数据可视化分析需求，轻松构建数据报表和大屏。
• 报表模板复用：九数云网站覆盖了七种使用类型，超30种的数据模板，基本满足各个企业岗位的数据分析要求，用户可以直接免费套用，根据数据分析情况选择对应的模板，再替换模板上面所用到的原始数据即可快速创建可视化图表。

总结

BI数据分析是什么？它它通过对数据的深度挖掘和可视化呈现，帮助企业管理者更好地了解市场、客户和自身运营状况，从而做出更明智的决策。九数云BI，作为一款强大的SaaS BI工具，凭借其零代码、易上手、功能全面的优势，助力企业快速构建数据驱动的决策体系。如果您想体验更高效、更智能的数据分析，可以访问九数云官网，免费试用体验。