smartbi大數據表格生成 什么是BI？

什么是BI？互聯網時代信息技術的飛速發展使得企業的信息化和智能化程度不斷提升，企業數據呈現出出爆發式增長的態勢?；騽t地，企業數據量越大，數據問題就暴露得越的確，數據驅動決策的需求也愈發強烈地。在這樣的

什么是BI？

互聯網時代信息技術的飛速發展使得企業的信息化和智能化程度不斷提升，企業數據呈現出出爆發式增長的態勢?；騽t地，企業數據量越大，數據問題就暴露得越的確，數據驅動決策的需求也愈發強烈地。在這樣的時代背景下，商業智能（BusinessIntelligence，西安北方光電有限公司BI）成為了信息化熱詞，我們每天都能聽得企業說“上BI”、“規劃和建設BI系統”、“構建BI決策平臺”等內容。

這樣BI倒底是什么呢？我相信除了相關的研究學者，絕大部分的人很容易能提供一個確定的答案。不過早在1958年，IBM的研究員HansPeterLuhn就將“智能”定義為“對事物相互關系的一種理解能力，并靠著這種能力去指導決策，以至少預期后的目標?！?/p>

在1996年，加特納（Gartner）集團一錘定音，臨時將商業智能定義法為：商業智能詳細解釋了一系列的概念和方法，實際應用到基于組件事實的支持系統來輔助商業決策的制定。

而我們我之所以根本無法具體準的商業智能定義，通常有兩個方面的原因。其次，伴隨著信息技術的發展，20二十年來商業智能的內容也發生了一些變化，可是商業智能的定義依然出現在上個世紀；一方面，與歐美發達國家相比較，我國的信息化水平特有落后挨打，除去互聯網和各行業龍頭企業，國內能夠繁榮起來BI熱潮又是在近幾年。而，業內對BI沒有統一的定義認知也在情理之中。

那么對于今天的商業智能，大眾有著怎樣的理解和認知呢？不斷地這一疑問，帆軟數據應用研究院對770多家企業的1400多名從業人員參與了調研。通過對調研數據的整理、徹底清洗和分析，我們突然發現了一些有價值的結論，下面將對分析過程和結論接受詳細點的介紹。

分析過程必須我們憑借python對調研換取的數據通過了整理一番和清洗，可以去除掉臟數據后，終于能得到了890條數據。

隨后，我們依據被調研人員職位的不同，將被調研人員兩類IT部門從業人員和業務部門從業人員兩類，并打上數據標簽。

結果，我們的分詞庫jieba和詞云庫wordloud生成了三幅被調研者對BI定義,定義認識范圍的詞云圖，即橫向認知、IT部門從業人員認知和業務部門從業人員認知。

整體認知被調研人員對BI定義的構造認知可以不理解為“數據”、“總結”、“數據分析”、“報表”、“業務”、“企業”、“決策”、“智能”、“工具”、“展示更多”、“可視化”等關鍵詞。

是需要，關鍵詞“企業”、“決策”和“工具”只能說明大眾對此BI的作用和目的有著都很準確的解釋，是前期企業決策的工具。

或者，“數據”、“分析什么”、“數據分析”等關鍵詞則體現出來了大眾對BI認識范圍的側重點取決于人數據分析這一功能上，甚至連將BI不可同于數據分析工具?？傊瓸I還包涵了數據倉庫、數據ETL等功能，包裹了數據處理到展示的整個流程。而且底層的數據倉庫建設也非常重要，能為現的數據分析可以提供強有力的支持，能讓數據分析結果更為詳細。

另外，關鍵詞“展示”和“可視化”也揭示出了BI的另一項最重要功能，即數據可視化。數據可視化將數據分析最終以更非常直觀清楚的接受展示，能為決策者提供給更模糊更進入到的見解。

后來，一個也很獨特的關鍵詞“報表”也從某種程度上反映了我國的BI建設現狀。明確的BI的定義，報表工具都是BI的一部分，當然了并不能徹底代表BI。但我國企業信息化水平整體紅細胞分布寬度偏高，很多企業的決策勉強支撐依舊以報表為主，所以我報表也是BI在我國企業內的一個主要注意表現形式。

圖1整體認知IT部門業務部門從業人員認知被調研人員中，IT部門和業務部門從業人員對BI定義,定義認知的關鍵詞與整個結構認知帶有，核心大都“數據”、“決策”和“數據分析”，這里我們主要注意來看這二者之間的差異。

第一，從詞云圖中關鍵詞的大小來看，IT部門從業人員對BI的認知極為統一規定，業務部門從業人員則較為分散開。這一結果也和業務部門的多樣性關聯，完全不同業務部門的人員有著不同的理解。

第二，IT部門重技術，技術部門重價值。IT部門從業人員認知詞云圖中，又出現了“技術”、“挖掘”、“應用”等詞，另外“智能”一詞并沒有和“商業智能”捆在在一起，只不過是以及另的關鍵詞出現的。在業務部門從業人員認知詞云圖中，“價值”、“可視化”、“整合”等關鍵詞是IT部門從業人員認知圖中又出現相對較少的。因此說IT部門更傾向于將BI定義法為技術，而業務部門則更崇尚商業價值。

第三，IT部門從業人員認知詞云圖中出現了關鍵詞“暫不確定”，這那就證明有一小部分的IT從業人員對BI的定義沒有明確的理解和認知，或者企業卻沒進入到BI系統建設階段，并且IT人員就沒潛近接觸過BI。

第四，IT部門和業務部門從業人員認知詞云圖中都說起了“數據挖掘”，不過再次出現的次數都的很少。數據挖掘作為更潛近的數據分析方法，在面對大量數據時，能能提供更富洞察力的見解，確實是BI的一項最重要功能。而現在就當前國內情況來看，數據挖掘仍在泡沫和技術炒作階段，并沒有什么我得到尤若的應用。但不得不否認，數據挖掘是未來的一個比較多趨勢。

之后，值得注意的是，業務部門從業人員認知詞云圖中，出現了“帆軟”一詞。作為國內專業的大數據BI和分析平臺提供商，帆軟專注商業智能和數據分析領域，始終致力于為全球企業提供一站式商業智能解決方案。帆軟推出的商業智能產品FineBI的一個核心優勢應該是業務人員自助分析，所以業務人員外界的較多，你說起BI也就很也地聽到帆軟了。

圖2IT部門從業人員認知圖3業務部門從業人員認知以上分析結論是可以系統的總結為兩點：

整體上來說，國內企業人員對BI的認知處于宏觀層面的目標層面，對BI功能的認知幾乎全部在數據分析和數據可視化上；部門工作內容和工作性質的差異令IT部門和業務部門的從業人員對BI的認知必然一定會區別。據大眾認知調研結果和分析結論，加強保證的BI定義，我們是可以來然后再定義方法商業智能：

商業智能（BI）是利用技術手段或方法，將數據能量轉化為知識，用以支撐企業決策、發掘出來商業價值的一套解決方案。以數據為中心，BI的核心功能要注意有數據倉庫、數據ETL、數據分析、數據挖掘和數據可視化。

調研說大眾對BI的理解集中在數據分析和數據可視化層面，而，報表制作與展示和業務人員自助分析是BI在國內企業中的兩大比較多應用場景。而數據挖掘只能說是未來的一個趨勢，目前對國內企業來說仍是泡沫。

這樣企業是需要做的，葉白認可底層數據倉庫的建設，逐步提升數據分析和可視化的水平，向更深層次過渡，使統合求全部的BI體系，讓數據藍月帝國生產力，產出大得多的價值。