隨著大數據領域的不斷發展，人們對于數據的價值愈加重視，數據分析能力也逐漸成為評判一家公司數字化發展的準繩。在談論分析領域時，數據分析和商業智能更是作為高頻詞屢屢出現，但實際上，目前大多數人并不能清楚說明它們的區別，甚至會將二者混為一談。今天，本文試圖從各自定義出發，淺談商業智能和數據分析的功能和差異。

隨著大數據領域的不斷發展，人們對于數據的價值愈加重視，數據分析能力也逐漸成為評判一家公司數字化發展的準繩。
在談論分析領域時，數據分析和商業智能更是作為高頻詞屢屢出現，但實際上，目前大多數人并不能清楚說明它們的區別，甚至會將二者混為一談。
今天，本文試圖從各自定義出發，淺談商業智能和數據分析的功能和差異。

01 什么是數據分析？

數據分析，是指對未經處理的數據進行檢查，以得出此類信息的推論的研究。目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內在規律。
數據分析流程基本可以分為以下幾個步驟：明確目標與需求、數據接入、數據處理、數據分析與探索、數據展現。分析結論和結果通過各種終端進行查看，用戶從而發現數據中的問題，以及其中蘊含的規律和價值。
隨著大數據的發展，數據分析早已滲透各行業各業，例如互聯網、電商、金融、旅游、醫療健康等等，且各行業之間分析方法繁多，種類不盡相同。
目前，典型的數據分析應用主要體現在以下三個方面：

1、探索性數據分析：當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特征量等手段探索規律性的可能形式，即往什么方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性；
2、模型選定分析：在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然后通過進一步的分析從中挑選一定的模型；
3、推斷分析：通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。

02 什么是商業智能？

商業智能即BusinessIntelligence，簡稱BI。1996年，Gartner正式將商業智能定義為：一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的的技術及其應用。
商業智能系統通常包括以下組成部分：

1．數據倉庫：一個用于存儲和管理各種來源的企業數據的中央數據存儲設施。
2. ETL工具：一組用于抽取、轉換和加載數據到數據倉庫中的工具和技術。
3. 分析工具：一組用于探索、分析和解釋數據的工具和技術，包括數據挖掘、報表、儀表板等。
4. 可視化工具：一組用于將數據可視化并呈現給用戶以便更好地理解和使用的工具和技術。
商業智能在企業中的應用非常廣泛，可以用于監測銷售和客戶行為、分析產品和服務的性能、優化供應鏈和物流、提高生產效率和質量、預測市場趨勢和需求等方面。

03 數據分析和商業智能的區別是什么？

介紹完各自的定義和分析方法，想必大家對二者有了更深入的了解。那么言歸正傳，下面主要談談它們的區別是什么。
首先，從定義來看，數據分析一般指的是對進行數據研究、探索的方法和手段，側重強調分析的過程；而商業智能則更強調一套整體解決方案：負責把企業提供的真實數據拿過來，進行全方位多角度的分析，目的是為企業提供輔助的決策。
從技能點來看，數據分析的關鍵技能，是通過高水平的科學能力、編程語言等進行分析、演示和轉換數據的能力；商業智能則是通過數據收集和管理、數據倉庫概念、理解各種數據源和交換應用程序、領域和業務信息，并結合對行業和領域的分析，把數據結果轉化成商業信息，進而輔助我們作出切實可行的商用決策，最終投入實際應用。
一言以概之， 數據分析更像是一個進行數據處理的“工具人”，商業智能則是數據分析在輔助企業決策領域時的一套整體解決方案。
具體到使用工具上，數據分析的常用工具包括：Excel、R、SQL、Oracle 和 Python等。

商業智能領域，目前市場上也有很多成熟的BI解決方案。例如億信華辰旗下的ABI，正是一款企業級BI工具。億信ABI融合了從數據填報、數據處理與建模、指標管理、數據分析、挖掘與AI應用等核心功能，實現多維度的數據分析應用，讓數據發揮價值，驅動業務運營。
同時，億信ABI支持鉆取、領導駕駛艙、3D可視化、大屏分析、報告分析、等多種分析方式，全方位強化分析能力，深度挖掘數據背后的價值。用戶不需要太多專業的數據處理知識、統計學知識、算法知識就可以低門檻的獲得更多、更全、更準確、更深入的數據分析結果，洞察數據關聯，實現數據挖掘，輔助決策支持。