自數字化戰略在我國實施以來，諸多企業取得了顯著的成效，基礎建設逐漸完善。在此背景下，BI產品作為激活數據資產的便捷工具開始受到廣泛關注。相關數據顯示，2021年度中國商業智能軟件市場規模達到7.8億美元，同比增長34.9%，呈現飛速增長的趨勢。商業智能BI對于企業的落地應用有著巨大價值，逐漸成為了現代企業信息化、數字化轉型中的基礎建設。

那么，到底什么是BI？BI能為企業帶來什么？又該如何將BI落地？這篇文章將進行詳細的解答。

到底什么是BI？

BI即Business Intelligence（商業智能），早在1996年，全球權威信息技術研究機構Gartner就對BI進行了定義：商業智能描述了一系列的概念和方法，通過應用基于事實的支持系統來輔助商業決策的制定。商業智能技術提供使企業迅速分析數據的技術和方法，包括收集、管理和分析數據，將這些數據轉化為有用的信息，然后分發到企業各處。

然而，在實踐過程中，諸多企業對BI的理解產生了偏差，將BI等同于數據報表，認為BI的最終目的是將數據以可視化的形式呈現。

事實上，可視化報表只是BI的最終呈現方式，完整的BI能力包括對數據進行一體化、標準化的整合與處理，將數據可視化的同時，進一步實現數據分析與挖掘。其目的并非是查看數據結果，而是通過數據驅動業務增長。

因此，BI就是用一套完成的工具全面覆蓋數據分析過程中的各個環節，包括數據采集、清洗、整合、存儲、計算、建模、訓練、展現、協作等，讓用戶可以在一個統一的平臺上完成全流程數據分析任務，幫助企業輕松構建數據應用，挖掘數據價值，驅動業務增長。

BI能為企業帶來什么？

BI是解決企業數據應用難題的一整套解決方案，其主要作用為：

1、解決數據孤島問題，提升數據質量

在數字化轉型中，不同的業務端建設了不同的業務系統，導致信息孤島嚴重，無統一的數據中心，數據處理能力弱，數據無法下沉。數據指標口徑繁雜，缺乏統一的數據監控和調度體系，導致在應用時數據質量得不到保障，數據無法匹配、數據不可識別、數據不一致、冗余重復、時效性不強、精度不夠等問題頻發，數據結果與實際情況不匹配，無法作為業務改善及經營決策的參考依據，難以支撐上層應用，無法完全釋放數據的真正價值。

敏捷BI平臺，可以將各業務端數據、第三方數據等進行整合，在一個統一的平臺上完成全流程數據分析，提升數據質量，為數據賦能業務奠定基礎。

2、構建標準化的數據應用體系

數據應用的目的是推動企業的業務增長，實現科學管理和經營。因此，需要構建一套標準化的數據應用體系。在部署BI平臺過程中，會深入企業各業務場景提煉核心指標，建立指標體系，梳理出一套符合企業實際需求的數據應用體系，從而反應關鍵業務的變化情況，把控企業整體的發展狀況。

3、快速實現實時數據展示

新一代敏捷BI平臺規避了傳統BI部署周期長、開發難度大、應用成本高等缺點，上線以周為單位，報表開發時間縮短到天，極大的提升了BI的易用性。

同時，BI通過將各業務端數據打通、整合，減少了數據收集整理的繁雜工作，同時使企業可以通過管理駕駛艙、大屏、報表等查看實時數據，及時了解企業發展情況，做出快速應對。

4、深挖數據價值

數據的價值并非停留于報表層面，更重要的是了解數據背后的原因，基于數據做出業務決策。

敏捷BI定義為“面向業務人員的可視化分析”工具，一方面，通過降低產品使用門檻，打造自助式分析模式，可以讓業務人員通過拖拉拽的方式完成數據分析，使業務人員在分析過程中結合業務場景，從而讓數據結果更符合業務需求；另一方面，通過“平民化”的AI增強分析，使業務人員可以進行“究其原因”的探索式分析，在減少反復溝通測試成本的同時，讓業務人員可以真正通過數據提升業務效果。

數據問答可以讓用戶使用文本輸入問題，系統以可視化的方式進行自動展示答案；

數據解釋可以對數據影響較大的因素進行自動統計和分析，比如從不同的因素分析部門員工離職的原因，找到影響較大的原因作為數據分析參考；

數據洞察則自動給出用于發現業務數據增長、減少的原因，比如發現西部市場比南部市場銷售增長，就可以一鍵選擇數據洞察，發現背后的原因。

總的來說，BI平臺可以是企業獲得以下價值：

對于公司層面來說，打造一個自助式的數據分析平臺，有助于釋放數據價值，助力業務增長；

對于領導層來說，可以實時感知企業動態，做到事前經營規劃，事中過程糾偏，事后結果復盤；

對于 IT 部門來說，可以釋放IT的生產力，IT部門從報表開發者的角色轉變為數據管理的角色，從繁重、重復性的工作中解放出來，將更多的精力放在數據平臺的建設等核心事項上；

對于業務部門來說，能提供快速響應的數據服務，用可視化分析高效解決業務問題，極大的提升業務部門的工作效率和效果。

數據作為企業的“能源”和“血液”，需要不斷深入應用才能最大化的挖掘價值，驅動業務增長、科學管理。未來，BI將迎來更廣泛和更深度的應用，釋放數據價值，推動企業健康發展。