為什麼我們要花時間解釋這個看似簡單但仍不被廣泛理解的問題?
原因是我們發現許多用戶仍然對BI(商業智慧)有許多疑問,且這個問題的答案似乎並未像它的普及程度那麼明朗。因此,今天我們將透過這篇文章,幫助大家深入了解和認識BI。
BI(Business Intelligence,商業智慧)的定義,其實在大多數資料來源中都相似,簡單來說,就是利用數據分析技術來支持企業決策,提升決策效率。
雖然這樣的描述聽起來較為抽象,但其本質就是從大量數據中提煉出有用的知識來輔助決策。具體來說,企業在實施了各類業務系統(如MES、OA、ERP等)後,積累了大量的業務數據,這些數據如果不加以利用就白白浪費了。這時,BI的價值便體現出來,它能幫助企業從這些數據中提煉有用的洞察,指導下一步的決策。
基於市場調研和對多位CIO的訪談,我們對BI進行了更精確的定義:BI是一個數據整合和統一管理的解決方案,通過數據倉庫、數據視覺化和分析技術,將企業數據轉化為資訊和知識。它的核心價值在於能夠滿足企業不同人群對數據查詢、分析和探索的需求,從而為管理層和業務人員提供決策支持。
雖然我們了解了BI的基本概念,但很多人還常常將BI與大數據、資訊化、數位轉型混淆。接下來,我們將幫助你理清這些術語之間的區別。
1. BI與大數據的區別
結論:BI是大數據領域中的一個組成部分。
BI主要側重於幫助業務人員利用數據來解決具體的業務問題,並通過數據分析提煉出有用的分析結果。而大數據則更強調從大量數據中挖掘隱含的價值,並在實際業務場景中應用,這其中可能包含一些複雜的算法和技術。
從層次關係來看,BI屬於大數據領域的一部分,並且有時會被稱為“大數據BI”。根據信通院《大數據白皮書》的定義,BI工具位於大數據技術體系中的數據分析應用技術層,這意味著大數據的範疇要比BI更為廣泛。
2. BI與資訊化的區別
結論:BI和資訊化是不同概念,BI是工具或解決方案,而資訊化是描述企業數據發展階段的名詞。
企業在資訊化的早期階段主要集中於數據的採集和管理,這時BI可以作為資訊化的一部分來使用。BI工具的數據採集功能,通常是從企業的業務系統中接入數據,並通過數據處理、分析來進行更高效的展示。因此,BI可以視為一個進階的資訊化系統,並在資訊化階段中期或後期實施。
3. BI與數位轉型的區別
結論:BI是支持企業數位轉型的重要工具,它幫助企業將資訊化階段的數據轉化為可操作的價值,推動數位轉型。
企業在進行數位轉型時,BI的作用至關重要。BI能讓企業原本靜態的數據變得“活躍”,從而為決策提供數據支持,避免過於依賴直覺或經驗,實現更加科學的管理。
這個問題沒有固定的答案,因為不同階段的企業所面臨的數據挑戰不同。
對於大多數企業而言,初期階段往往會面臨數據基礎設施薄弱的問題,無法有效地收集和管理數據。許多企業誤以為可以跳過基礎設施的建設,直接上大數據或數位轉型系統,結果往往導致浪費資源。因此,企業應該根據自身的發展階段逐步進行數據管理的升級。
一般來說,企業的數據發展階段可以分為三個階段:
第一階段:基礎業務數據資訊化
這是企業的數據基礎建設階段,通常企業會通過業務系統(如OA、ERP、MES等)來集中管理業務數據。
第二階段:解決數據孤島問題,實現資訊透明化
企業需要打通不同業務系統之間的數據壁壘,實現內部數據的共享和透明,這時可以使用像FineReport這樣的數據視覺化工具來幫助企業進行數據展示和報表製作。
第三階段:數位轉型,實現數據價值最大化
這時企業已經不滿足於報表的展示,而是希望能夠進一步讓業務人員使用BI進行數據分析,從而挖掘業務數據中的深層價值,並推動數位轉型。
本文介紹了BI的基本概念,並闡明了BI與大數據、資訊化、數位轉型之間的區別,同時也分析了企業在不同階段如何應用BI來解決數據管理問題。帆軟在商業智慧領域深耕多年,致力於為企業提供一整套數據管理解決方案,從報表工具FineReport到BI工具FineBI,再到數據整合工具FineDataLink,這些產品旨在幫助企業發揮數據的最大價值,讓數據成為企業的重要生產力。
如果你對BI有任何疑問,歡迎隨時與我們聯繫,或者在評論區留言。我們將竭誠為你解答。