什么是BI？互聯(lián)網(wǎng)時代信息技術(shù)的飛速發(fā)展令企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)化程度不斷地提高，企業(yè)數(shù)據(jù)完全呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長的態(tài)勢。相應(yīng)地，企業(yè)數(shù)據(jù)量越大，數(shù)據(jù)問題就被人發(fā)現(xiàn)得越很明顯，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的需求也越加強(qiáng)烈。在這樣的時

什么是BI？

互聯(lián)網(wǎng)時代信息技術(shù)的飛速發(fā)展令企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)化程度不斷地提高，企業(yè)數(shù)據(jù)完全呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長的態(tài)勢。相應(yīng)地，企業(yè)數(shù)據(jù)量越大，數(shù)據(jù)問題就被人發(fā)現(xiàn)得越很明顯，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的需求也越加強(qiáng)烈。在這樣的時代背景下，商業(yè)智能（BusinessIntelligence，西安北方光電有限公司BI）擁有了信息化熱詞，我們你經(jīng)常能聽見企業(yè)說“上BI”、“建設(shè)和發(fā)展BI系統(tǒng)”、“最終形成BI決策平臺”等內(nèi)容。

那就BI不知道是什么呢？相信除此之外相關(guān)的研究學(xué)者，絕大部分的人會很難決定一個確定的答案。當(dāng)然早在1958年，IBM的研究員HansPeterLuhn就將“智能”定義為“對事物相互關(guān)系的一種理解能力，并憑借這種能力去指導(dǎo)決策，以提升市場的預(yù)期的目標(biāo)?！?/p>

在1996年，加特納（Gartner）集團(tuán)一錘定音，開始將商業(yè)智能符號表示為：商業(yè)智能描述了一系列的概念和方法，應(yīng)用基于條件事實(shí)的支持系統(tǒng)來輔助商業(yè)決策的制定。

而我們之所以沒能具體準(zhǔn)的商業(yè)智能定義，比較多有兩個方面的原因。另一方面，伴隨著信息技術(shù)的發(fā)展，20多年來商業(yè)智能的內(nèi)容也突然發(fā)生了一些變化，不過商業(yè)智能的定義依舊只在在上個世紀(jì)；而，與歐美發(fā)達(dá)國家相比，我國的信息化水平特有落后，外互聯(lián)網(wǎng)和各行業(yè)龍頭企業(yè)，國內(nèi)完全興起B(yǎng)I熱潮確實(shí)是在近幾年。所以，業(yè)內(nèi)對BI就沒統(tǒng)一的定義認(rèn)知也在情理之中。

那就這對今天的商業(yè)智能，大眾有著怎樣的理解和認(rèn)知呢？環(huán)繞這一疑問，帆軟數(shù)據(jù)應(yīng)用研究院對770多家企業(yè)的1400多名從業(yè)人員通過了調(diào)研。實(shí)際對調(diào)研數(shù)據(jù)的整理、徹底清洗和分析，我們突然發(fā)現(xiàn)了一些有價值的結(jié)論，下面將對分析過程和結(jié)論參與祥細(xì)的介紹。

分析過程簡單我們借用python對調(diào)研我得到的數(shù)據(jù)通過了收拾好和擦洗，可以去除掉臟數(shù)據(jù)后，到最后得到了890條數(shù)據(jù)。

隨即，我們據(jù)被調(diào)研人員職位的不同，將被調(diào)研人員兩類IT部門從業(yè)人員和業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員兩類，并打上數(shù)據(jù)標(biāo)簽。

最后，我們是從python的分詞庫jieba和詞云庫wordloud生成了三幅被調(diào)研者對BI定義方法認(rèn)知的詞云圖，即構(gòu)造認(rèn)知、IT部門從業(yè)人員認(rèn)知和業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認(rèn)知。

整體認(rèn)知被調(diào)研人員對BI定義的橫向認(rèn)知這個可以理解為“數(shù)據(jù)”、“講”、“數(shù)據(jù)分析”、“報表”、“業(yè)務(wù)”、“企業(yè)”、“決策”、“智能”、“工具”、“影像展示”、“可視化”等關(guān)鍵詞。

首先，關(guān)鍵詞“企業(yè)”、“決策”和“工具”說明大眾對此BI的作用和目的有著比較好詳細(xì)的理解，是后期企業(yè)決策的工具。

或者，“數(shù)據(jù)”、“分析什么”、“數(shù)據(jù)分析”等關(guān)鍵詞則可以體現(xiàn)了大眾對BI觀念的側(cè)重點(diǎn)取決于人數(shù)據(jù)分析這一功能上，哪怕將BI等同于于數(shù)據(jù)分析工具。不過BI還中有了數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)ETL等功能，遍布了數(shù)據(jù)處理到展示更多的整個流程。不過底層的數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)也非常重要，能為現(xiàn)的數(shù)據(jù)分析能提供強(qiáng)有力的支持，能讓數(shù)據(jù)分析結(jié)果更為準(zhǔn)確。

別外，關(guān)鍵詞“可以展示”和“可視化”也揭示出了BI的另一項最重要功能，即數(shù)據(jù)可視化。數(shù)據(jù)可視化將數(shù)據(jù)分析而以更非常直觀明白的參與展示，能為決策者可以提供更非常清晰更探索的見解。

到最后，一個比較獨(dú)特的關(guān)鍵詞“報表”也從某種程度上反映了我國的BI建設(shè)現(xiàn)狀。明確的BI的定義，報表工具也BI的一部分，當(dāng)然了并不能不能已經(jīng)代表BI。不過我國企業(yè)信息化水平整體紅細(xì)胞分布寬度偏高，很多企業(yè)的決策能支撐依然以報表為主，因為報表都是BI在我國企業(yè)內(nèi)的一個比較多表現(xiàn)形式。

圖1整體認(rèn)知IT部門業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認(rèn)知被調(diào)研人員中，IT部門和業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員對BI定義,定義認(rèn)知的關(guān)鍵詞與整體認(rèn)知類似于，核心是“數(shù)據(jù)”、“決策”和“數(shù)據(jù)分析”，這里我們主要注意來看這二者之間的差異。

第一，從詞云圖中關(guān)鍵詞的大小來看，IT部門從業(yè)人員對BI的認(rèn)知無比統(tǒng)一規(guī)定，業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員則特有收攏。這一結(jié)果也和業(yè)務(wù)部門的多樣性或是，相同業(yè)務(wù)部門的人員有著相同的理解。

第二，IT部門重技術(shù)，技術(shù)部門重價值。IT部門從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中，出現(xiàn)了“技術(shù)”、“深處挖掘”、“應(yīng)用”等詞，并且“智能”一詞卻沒和“商業(yè)智能”在一起，只不過是充當(dāng)另外的關(guān)鍵詞又出現(xiàn)的。在業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中，“價值”、“可視化”、“整合”等關(guān)鍵詞是IT部門從業(yè)人員認(rèn)知圖中又出現(xiàn)較多的。因為說IT部門更被害妄想于將BI定義法為技術(shù)，而業(yè)務(wù)部門則更不太注重商業(yè)價值。

第三，IT部門從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中出現(xiàn)了關(guān)鍵詞“暫未收到”，這只能說明有一小部分的IT從業(yè)人員對BI的定義沒有明確的理解和認(rèn)知，也可以企業(yè)卻沒進(jìn)入BI系統(tǒng)建設(shè)階段，因此IT人員也沒踏入相互過BI。

第四，IT部門和業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中都說起了“數(shù)據(jù)挖掘”，只不過出現(xiàn)的次數(shù)都更加少。數(shù)據(jù)挖掘作為更潛近的數(shù)據(jù)分析方法，在對付大量數(shù)據(jù)時，能能提供更富洞察力的見解，也BI的一項有用功能。而現(xiàn)在就當(dāng)前國內(nèi)情況來看，數(shù)據(jù)挖掘仍進(jìn)入泡沫和技術(shù)炒作階段，并沒有能夠得到肉眼可見的應(yīng)用。只不過不可否認(rèn)，數(shù)據(jù)挖掘是未來的一個比較多趨勢。

結(jié)果，值得注意的是，業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中，出現(xiàn)了“帆軟”一詞。才是國內(nèi)專業(yè)的大數(shù)據(jù)BI和分析平臺提供商，帆軟專注商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，致力為全球企業(yè)需要提供一站式商業(yè)智能解決方案。帆軟會推出的商業(yè)智能產(chǎn)品FineBI的一個核心優(yōu)勢那是業(yè)務(wù)人員自助分析，所以業(yè)務(wù)人員相互的較多，說起B(yǎng)I也就很肯定地聽到帆軟了。

圖2IT部門從業(yè)人員認(rèn)知圖3業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認(rèn)知以上分析結(jié)論可以總結(jié)歸納為兩點(diǎn)：

整體上來說，國內(nèi)企業(yè)人員對BI的認(rèn)知進(jìn)入宏觀的目標(biāo)層面，對BI功能的認(rèn)知幾乎全部在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化上；部門工作內(nèi)容和工作性質(zhì)的差異讓IT部門和業(yè)務(wù)部門的從業(yè)人員對BI的認(rèn)知修真者的存在一定會區(qū)別。根據(jù)大眾認(rèn)知調(diào)研結(jié)果和分析結(jié)論，加強(qiáng)現(xiàn)有的BI定義，我們可以來恢復(fù)定義方法商業(yè)智能：

商業(yè)智能（BI）是利用技術(shù)手段或方法，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，用以支撐企業(yè)決策、挖掘出商業(yè)價值的一套解決方案。以數(shù)據(jù)為中心，BI的核心功能比較多有數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)ETL、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化。

調(diào)研表明大眾對BI的理解分散在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化層面，而，報表制作與展示和業(yè)務(wù)人員自助分析是BI在國內(nèi)企業(yè)中的兩大要注意應(yīng)用場景。而數(shù)據(jù)挖掘只能說是未來的一個趨勢，目前對國內(nèi)企業(yè)來說仍是泡沫。

這樣企業(yè)要做的，便行重視底層數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)，逐步提升數(shù)據(jù)分析和可視化的水平，向更深層次過渡，最大限度地最終形成求下載的BI體系，讓數(shù)據(jù)下一界生產(chǎn)力，產(chǎn)出相當(dāng)大的價值。

word象限怎么設(shè)置？

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