进化是人类社会永恒不变的主题。从早期的猿人到现在的人类，从久远的石器时代到现在的信息时代，人类社会历经一次次的进化才积攒了今日的科技与智慧。人类的文明史，实质是科学和信息的进化史。

如今，数字化浪潮席卷全球，数据已成为社会发展、经济发展和企业发展的新生产要素。越来越多的企业了解到数字化的重要性，并接连引入各类数字产品来加快自身的数字化转型，例如ERP、CMS、OA、低代码平台，和连接这些平台与系统以便捷地进行数据分析的商业智能BI工具。前几者基本已成企业的标配，但在引入BI工具方面，大部分企业还在观望。一方面，市面上ToB的BI产品层出不穷，乱花迷眼，企业在选型时一头雾水，不知如何决策；而另一方面，由于企业内部数据分析人才欠缺，引入BI后也会发现其在企业内部应用程度不高。

今天这篇文将为您详细讲解BI的定义、BI在企业数据分析有哪些核心优势，以及为什么引入BI工具为能成为加快企业数字化进程的关键步骤。

一、企业为何需要数字化转型，该进程又如何加快？

企业需要数字化主要基于以下几个方面的考虑：

• 提高数据驱动决策能力：各类数字产品可以帮助企业收集、分析和利用大量的数据，从而使决策过程更加客观和准确。通过数据分析，企业可以更好地了解市场趋势、客户需求和竞争对手动态，从而做出更明智的战略和运营决策。
• 提升效率和降低成本：数字化可以帮助企业实现许多业务流程的自动化和优化，从而提高工作效率并降低运营成本。通过数字化，企业可以减少人工干预、简化流程、优化资源配置，从而更高效地运营业务。
• 增强竞争力：随着数字化技术的发展，越来越多的企业开始利用数字化工具和平台来提升竞争力，这些工具可以帮助企业更好地理解市场和客户需求，提供个性化的产品和服务，从而吸引更多客户并与竞争对手形成差异化。
• 提升客户体验：通过数字渠道，客户可以更方便地获取信息、购买产品、与企业互动，从而提升客户满意度和忠诚度。
• 开拓新的商业机会：数字化可以为企业带来全新的商业机会和增长点，包括开发新产品和服务、拓展新市场、实现数字化转型等。
• 降低风险和提高安全性：数字化可以提高数据和信息的安全性，降低业务运营中的各种风险，包括数据泄露、网络安全威胁等。

宏观视角下，新技术的出现往往先由创新者进行引入，然后逐步扩散至其他区域或者行业，经过长时间的扩散最后趋于饱和，步入平缓或衰退期。具体到某个企业，这一创新扩散曲线也同样适用。

其中，在技术的积累与探索阶段，新工具在企业内部往往也是由创新者引入和推广，这时候，只有少数人在其中发挥作用；当出现跟随者后，更多的个体能力得到释放，便有更多的思想理念在优化阶段被融入企业管理和业务；而当创新覆盖到全员时，整个组织的活力得到激发，开始正式迈入系统的数字化转型阶段。

分析这整个过程，可以看到企业数字化是由工具和个体能力相互交织前进的结果。其中，个体能力的体现可以用思维来概括。工具的引入刺激了思维的发散，思维的活跃又反哺了工具的发展，二者相互促进，交织提升。

因此，帆软数据应用研究院认为，企业数字化进程的加快主要由工具与思维两项重要变量提供加速动能。以现阶段企业数字化建设进程为例，工具便是指各类生产、记录、应用数据的信息系统和平台，思维则是对企业中的人的能力、规则制度、文化氛围等要素的统称。只有将思维融入这些工具，才能让企业数据得到充分的利用，为企业管理和业务提供更大的价值，进而实现更快速的系统性的变革转型。

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二、BI的基础定义

Bl，即 Business Intelligence，中文译为为商业智能、商业智慧或商务智能。

早在 1958 年，IBM 的研究员 Hans Peter Luhn 便将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。”这期间出现的领导信息系统（EIS，ExecutiveInformation System）和决策支持系统（DSS，Decision Support System）等技术应用，可以看作是Bl的前身。但是由于技术、企业环境现状等因素的限制，BI经历了一段漫长的探索期。

1996年，Gartner 正式提出 BI的定义：一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及其应用。

2013 年，Gartner 对 Bl 概念进行了更新与扩展，在“Business Intelligence”一词中加入“Analytics”合并成 “Analytics and Business Intelligence”（ABI，分析与商业智能），并且纳入应用、基础设施、工具、最佳实践等多项内容，将其定义为：

An umbrella term that includes the applications, infrastructure and tools, and best practices thatenable access to and analysis of information to improve and optimize decisions and performance.

即，BI是一个概括性术语，包含应用、基础设施、工具，以及能通过访问和分析信息来改进决策、优化性能的最佳实践。

由此看出 BI并不是全新的事物，而是对一些现代技术的综合运用。下图是一个国内外BI定义的变迁史：

根据此图，不难发现国内外对BI的定义存在较多类似之处，学界对BI的共识均是从数据中获取知识，辅助决策。

此外，此图还呈现出一个明显的趋势：无论是国内还是国外，随着时间的推移，BI 概念发展得越来越广泛，涵盖的内容越来越多。从最初的技术应用到处理过程，再到一整套的解决方案，BI体系日益庞大。这一趋势也对应了信息技术和企业数据的发展过程——快速的发展使得BI 在输入和方法层面逐渐吸纳扩充了较多的内容。

综合而言，BI是在打通企业数据孤岛，实现数据集成和统一管理的基础上，利用数据仓库、数据分析与可视化技术将指定的数据转化为信息和知识的解决方案，其价值体现在满足企业不同人群对数据查询、分析和探索的需求，从而为管理和业务提供数据依据和决策支持。

三、BI的行业定位

从行业定位上来看，BI属于大数据领域中的一环，并且和企业信息化与数字化有着很强的联系，因此，BI有时候也会被称为“大数据BI”。

在整个大数据技术体系中，BI工具与数据可视化、数据挖掘等工具一同位于数据分析应用技术中，用于“发掘数据资源的内蕴价值”。因此，BI工具与二者存在交集，比如一些BI工具就具备数据挖掘功能。但是三者之间的区别也很明显。数据可视化工具专攻让数据的展示效果更炫、更精美，有较高的技术门槛，例如ECharts就是一个纯Java的数据可视化库。数据挖掘工具则专攻从大型数据集中发现并识别模式，如 R 语言、Weka 等。

四、引入BI工具为何能加快企业数字化进程？

1. BI对企业的价值

管理经营侧：

• 数据驱动的决策：BI 提供实时、准确的数据和分析，帮助管理者做出更明智的决策，并助力PDCA管理闭环，从而提高组织的竞争力和业绩。
• 绩效管理：通过BI的仪表板和报表，管理者可以实时监控关键绩效指标（KPIs），及时发现问题并采取行动，以确保组织达到目标。
• 战略规划：BI 提供对市场、行业和内部业务的深入洞察，帮助管理者制定和调整战略规划，以适应变化的环境和需求。

业务侧：

• 业务分析和洞察：BI 可以帮助业务部门深入了解客户行为、产品销售情况、市场趋势等，从而优化产品和服务，提高客户满意度。
• 市场竞争优势：通过BI快速分析竞争对手和市场动态，业务部门可以制定更有效的营销策略和销售计划，从而赢得市场份额并保持竞争优势。
• 流程优化：BI 可以帮助业务部门识别和优化业务流程中的瓶颈和低效，提高生产力和效率。

IT侧：

• 数据整合和管理：BI 提供数据整合和管理的工具和平台，帮助组织有效地管理和利用海量的数据资源。
• 技术支持和服务：IT部门维护和管理BI系统的基础设施，确保系统的稳定性和安全性，为业务部门提供必要的技术支持和服务。
• 创新和发展：IT部门可以利用BI技术和工具，开发新的数据分析和挖掘技术，为组织的创新和发展提供技术支持和保障。

2. BI企业应用实例

以帆软某航空公司客户为例，在实现信息化全面覆盖的过程中积淀了海量数据，但是和大多数企业一样，这些海量数据没有发挥出新时代应有的作用，该公司每天都需要做很多重复的数据获取，整理工作。应用FineBI后，该公司聚焦整个数据应用流程的优化，打通数据孤岛、规范数据目录、管控数据质量、拥抱数据共享。经过前后的对比，该公司整体流程流转效率提升6%，经营分析带来的年成本节省达到了千万元，实现了真正的降本增效！

五、结语

如今，BI在众多的企业中得到了实践与认可，成为了企业数字化转型的排头兵和不可或缺的一部分，其价值得到了充分的体现。对于企业来说,在数字化转型的浪潮中，应当不断强化数据基础，运用辩证思维，拒绝盲目照搬和盲目追求智能，稳步按照企业的切实需求进行BI系统的建设，稳步推进数字化转型。相信未来BI将为企业和从业者带去更多的价值，也为企业数字化转型带来更大的力量。