深度解讀：數據分析和bi是什么，兩者為什么不能劃等號？

 

作為一名行業從業人員，很多時候我們給客戶介紹的時候也會說我們的產品是bi工具或者是數據分析工具，而且在企業實際應用場景中兩者是一種交集的關系。這樣很多用戶就容易混淆兩者的關系，簡單粗暴的把數據分析和bi劃等號。但深究其本質，兩者還是有區別的，這里還是有必要把數據分析和bi的不同告訴大家。

 

兩者為什么不能劃等號？

 

一、 數據分析與bi 解決的問題不同

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。數據分析主要是在龐大的數據中提煉信息，并找出內在規律，在實際應用中幫助人們做出判斷。

bi（Business Intelligence），又稱商業智慧或商務智能，指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。bi除了數據分析外更是一套針對企業實際運營過程的完整數據應用解決方案，更適用于現代商業發展模式，而數據分析只是作為bi的一部分被應用。

二、 數據分析與bi的內容、框架不同

數據分析的主要內容有：

1. 明確分析目的：了解數據應用的需求，確定需要解決什么問題，明確需要包含哪些關鍵指標。
2. 準備數據：根據分析目的有針對性的收集和準備數據，對數據的內容、渠道、方法進行策劃。
3. 分析數據及建立模型：分析數據主要是選擇分析方法和分析工具，如：聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析。分析模型如：AARRR分析模型、5W2H分析模型、漏斗分析模型等。
4. 分析報告及過程改進：撰寫分析報告，提出可參考的決策支持；評估改進其分析方法的合理性及對決策支持的有效性等問題，并改進。

BI的主要內容有：
1. 數據源：支持廣泛的數據源接入，可以直接連接各種數據庫和本地數據表。
2. 數據整合：通過抽取、清洗、轉換、調度等手段進行數據處理
3. 數據分析：可以做多維鉆取分析、數據高亮分析、趨勢分析、目標值分析以及AI算法的深度分析進行數據挖掘，也提供復雜報表、Dashboard、大屏分析等多種分析手段。
4. 可視化數據報告：通過豐富的可視化組件制作一維表、二維表、多維表以及生成各種圖表組合報告。
5. 應用發布：報告結果可以生成pdf，excel，word等文件實現內部共享。