近日，IDC國際數據公司發布了《2021下半年中國商業智能軟件市場跟蹤報告》，其中提到的關于商業智能BI的市場數據就是現階段商業智能BI情況的最好呈現，具體表現為2021年下半年中國的商業智能BI軟件市場規模為4.8億美元，2021全年市場規模達到7.8億美元，同比增長高達34.9%。

IDC還根據商業智能BI市場的現狀進行了預測，認為2026年中國商業智能BI軟件市場規模會達到20.2億美元，非?？春蒙虡I智能BI的市場前景。不得不說，隨著社會的數字化程度不斷提高，各行各業的企業都開始了新的轉型發展。在這個發展的過程中，商業智能BI發揮了重要的作用。所以，到底為什么商業智能BI會有這么高的增長？對企業來說商業智能BI到底能提供什么價值？下面來從各方面進行介紹。

什么是商業智能BI ？

商業智能BI的發展和數據的增長有很強的關聯性，而當前人工智能、大數據、云計算、物聯網、互聯網等技術和應用都對數據的增長有促進作用，所以商業智能BI也就伴隨著數據的增長，在各行各業的企業中開始發揮作用。

為什么商業智能BI會因為數據的增長而得到快速發展？這就不得不提到商業智能BI的概念了。商業智能BI是一套完整的由數據倉庫、查詢報表、數據分析等組成的數據類技術解決方案，能夠實現業務流程和業務數據的規范化、流程化、標準化，打通ERP、OA、CRM等不同業務信息系統，整合歸納企業數據。

商業智能BI – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

商業智能BI對于企業中大多數員工的工作都有促進的作用，單單只是高效敏捷的數據可視化，就可以在很大程度上為企業實現降本增效的作用。不過商業智能BI雖然對企業不同人群都有很高的價值，但最需要商業智能BI的就是企業高層管理人員。他們通過利用商業智能BI，借助數據可視化滿足企業不同人群對數據查詢、分析和探索的需求，獲取信息和知識，從而為管理和業務提供數據依據和決策支持。

將商業智能BI核心內容進行總結，大致有三大特征：

1. 一套完整的由數據倉庫、查詢報表、數據分析等組成的數據類技術解決方案；
2. 將企業中不同系統（ERP、OA）中的數據打通并進行有效的整合；
3. 利用合適的查詢和分析工具快速準確地提供報表，為企業提供決策支持。

商業智能BI – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺 商業智能BI – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

從商業智能BI在企業中發揮的作用來看，只要能夠把商業智能BI在數據全生命周期流程中的作用發揮出來，那商業智能BI就能產生巨大的價值。而談到為什么，就不得不提到商業智能BI在企業中連通上下的關鍵位置，往下看商業智能BI能打通ERP、OA、CRM等不同業務信息系統數據庫，在ETL處理后將數據統一存儲到數據倉庫；往上看商業智能BI可以提供不同主題、形式的數據可視化報表，通過數據可視化分析全面展現企業發展狀況，輔助業務人員和管理人員進行業務發展決策。

商業智能BI可以根據企業數據生命周期流程的不同階段劃分為三個層次：

第一層，可視化分析展現層 – 商業智能BI的需求層，一方面代表了用戶的需求，用戶想看什么、要看什么、另一方面也代表了用戶要分析什么，這些就在這一層進行展現。

第二層，數據模型層 – 商業智能BI數據倉庫，主要負責企業數據的分析模型，完成從業務計算規則向數據計算規則的轉變。

第三層，數據源層 – 商業智能BI的數據層，不同部門、業務線的業務信息系統，其底層數據庫的數據通過ETL抽取到商業智能BI的數據倉庫中，建模分析等等，最終支撐到前端的可視化分析展現。

商業智能BI在企業IT信息化中的位置

和上面提到的一樣，商業智能BI在企業中的位置主要是承上啟下，可以連通并利用企業資源，是整個信息化建設中的重要一環。商業智能BI圍繞數據形成了一整套完整的數據價值體系，通過數據可視化以及報表體系充分發揮出了數據在企業中的作用。

很多人可能也注意到了，信息化建設中商業智能BI的位置決定了其企業中的位置。所以商業智能BI圍繞數據形成了一整套完整的數據價值體系，充分發揮的數據在企業中的作用。一般來說，企業的信息化建設具有通用性，可以把大部分的企業的 IT 信息化分為兩個階段：一個是業務信息化，一個是數據信息化。

企業信息化 – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

業務信息化 – 企業使用的ERP、CRM、OA以及自建的業務信息系統等都統稱為業務信息化。業務信息化的主要作用是優化調整企業的業務流程，通過規范化、標準化、線上化，來提高業務運轉效率、降低企業人力、時間、精力等成本，沉淀大量業務數據等，是業務管理思路的體現，也是現代的企業管理方式。

數據信息化 – 像我們經常所聽到的大數據、商業智能BI、數據分析、數據挖掘等我們都統稱為數據信息化。數據信息化可以幫助企業全面的了解企業的經營管理，將企業經營管理模式從經驗驅動調整為到數據驅動，降低情緒、心理等主觀影響，形成以數據為基礎的業務決策支撐，提高決策的準確性，這是企業更高層次的企業管理方式。

企業信息化 – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

企業的信息化建設是一個完整的過程，沒有業務系統的建設，就不會有數據的沉淀，而沒有數據的沉淀，企業也就沒有部署商業智能BI的基礎。這就是業務信息化和數據信息化的雙向作用，能夠讓業務系統推動商業智能BI的部署，也能讓商業智能BI提高業務系統的效果。

誰是商業智能BI的主要用戶？

商業智能BI – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

業務信息化的主要使用對象 – 業務信息化的主要使用對象是一線業務人員，所以業務信息化的使用人群更多是從業務視角出發，針對業務進行錄入數據、記錄流程、查看業務信息等。

數據信息化的主要使用對象 – 數據信息化的主要使用對象是管理決策人員，在企業的經營管理等日常流程中，決策人員更多是從管理視角利用商業智能BI等數據類技術解決方案去定位問題、分析問題，最終形成業務決策。

數據孤島到底說明了什么？

數據孤島一般指的是只有一部分人能夠訪問的數據集，這個詞其實很形象，從字面意思上我們就能明白，數據孤島指的是數據就像一座座孤島一樣互相隔絕，彼此之間無法交流協作。

所以企業業務發展、管理決策等需要掌握大部分，或者說全部數據才能進行分析、挖掘，做出最后的決斷。而數據孤島直接導致其他人難以獲取這部分數據，不僅會導致數據浪費，甚至有可能讓企業無法處理異常數據，解決不了發現的問題，讓企業發展陷入困境。

商業智能BI – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

數據孤島其實只是信息化建設初期絕大多數企業都會出現的一個通用的問題，想要解決數據孤島可以繼續堅持信息化建設的道路，進行下一階段，也就是我們常說的數據信息化階段，在這個階段數據孤島可以解決，并讓企業數據逐漸發揮價值，成為企業資產。

在數據信息化階段，企業一般會部署商業智能BI等數據類技術解決方案。商業智能BI是目前大多數企業突破數據孤島封鎖的重要方案，商業智能BI可以利用數據倉庫統一儲存各業務系統數據庫中的數據，并通過ETL和數據模型對數據進行分類分級，以指標的形式規范的儲存在一個大的數據庫中，將數據孤島的風險解決，以全面視角展現企業整體的發展狀況。

管理駕駛艙 – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

所以在介紹商業智能BI的時候，必須要搞清楚不同人員的需求。站在企業不同員工角度，有的人認為是有數據孤島存在的，一定要解決。有的人是不認為有數據孤島存在的，即使存在對他們也沒有影響，所以不用解決，其根本原因是沒有把握商業智能BI真正的服務對象。

商業智能BI從業務系統取數據取數的方式

商業智能BI是通過訪問和連接業務系統數據源數據庫的方式來進行取數的，不管是什么樣類型的數據庫，商業智能BI通過ETL連接數據庫抽取業務系統原表數據到數據倉庫中加工處理，最后支撐到前端的可視化分析報表展現。

商業智能BI – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

之前有朋友這么提問的：數據源層是需要開發接口嗎？

其實一般來說是不需要的，基本上這么提問的都是經歷過軟件系統的接口對接，軟件系統的接口對接是因為有的業務軟件是 JAVA 開發的，有的是 .NET 開發的，有的是 B/S 架構，有的是 C/S 架構。

軟件系統之間的接口是需要開發參與的，主要是串聯不同軟件的業務流程，這種接口是需要動代碼的。但商業智能BI在獲取數據的接口不一樣，是與業務系統軟件自身無關的，是只需要訪問和連接業務系統背后的數據庫就可以的，直接從數據庫取數，因此是不需要軟件接口，或者沒有軟件接口訪問這種概念的。

除非一種情況，這個業務系統是公有云，純SAAS模式，這種情況下就只能通過軟件對外開放的API接口取數了。

某醫藥行業銷售人員績效分析 – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

某白酒行業渠道終端管理分析 – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

數據中臺、商業智能BI、大數據之間的關系應該如何理解？

系統的商業智能BI在遇到大數據量、非結構化數據處理的場景，底層的數據倉庫就升級為大數據的數據倉庫架構，這就是大數據下的商業智能BI分析.

在大數據的數據倉庫架構基礎之上，往左邊更加拓展了數據的采集能力，在中間除了原有大數據架構的數據倉庫建模之外，更加加入了數據資產的概念、數據資產盤點、數據資產管理，靠右擴展了數據服務的能力，將數據中臺中按照一定規則處理好的數據打包對外提供服務。因此，大數據架構下的數據采集、數據倉庫建模、數據資產管理和數據服務就構成了數據中臺的幾大核心。

數據可視化 – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

數據中臺的底子是大數據架構，數據倉庫是傳統商業智能BI數據倉庫的大數據升級，而商業智能BI就變成了數據中臺之上的應用層，利用中臺的數據服務獲取數據做分析展現。

這就是商業智能BI、大數據、數據中臺這三者的關系和在不同數據場景、服務場景下的演變過程，看明白了這個過程，應該就不會再輕易的混淆他們的概念。至于商業智能BI、大數據、數據中臺應該選擇哪個，其實說到底如何選擇合適的技術路線、技術架構，最終還是取決于企業自身到底要解決什么，不能盲目選擇。盲目選擇的結果就是大投入，小產出沒有達到預期的期望。我們還是應該聚焦到需求本身，需求為王。

關于商業智能 BI 認知上的幾大誤區

很多企業把商業智能BI當做純粹的報表工具使用，輸出的形式變成了可視化圖表，可圖表展示的內容還是以前的部門業務信息，只展現了一線業務部門的基本情況，管理人員還是需要花費大量時間精力去了解企業整體的發展情況。

商業智能BI – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

我這里總結了一下，大家對商業智能 BI 的理解常會碰到的一些誤區：

1.商業智能 BI 就是報表可視化，就是一堆可視化圖表，商業智能BI 就是前端可視化。

2.商業智能BI就是一個拖拉拽的分析工具產品。

3.商業智能BI就是商業智能BI，跟數據倉庫沒有關系。

4.有了商業智能BI就不需要數據倉庫建模，業務人員就可以自己做商業智能BI分析，就可以拖拉拽做商業智能BI分析。

5.商業智能BI 就是業務驅動的，不需要 IT 人員支撐，敏捷商業智能BI不需要 IT 介入。

6.商業智能BI直連不香嗎？直接連接數據源不就可以做分析，不需要數據倉庫。

首先簡要糾正一下對于這些問題的理解。

1、商業智能 BI 就是報表可視化，就是一堆可視化圖表，BI 就是前端可視化。

商業智能BI是一套完整的有數據倉庫、數據分析、數據報表等組成的數據技術類的解決方案，在一個 BI 項目中，20% 的時間做前端分析報表，80% 的時間都在底層數據倉庫的設計、ETL 的開發、取數開發等工作。

所以可視化報表只是商業智能 BI 的最終呈現，但不是 商業智能BI 的全部。

2、商業智能 BI 就是一個拖拉拽的分析工具產品。

拖拉拽的可視化分析工具準確來講只能解決 商業智能BI 的一部分，即可視化分析。但其實 商業智能BI 所包括的技術范圍還是比較廣的，涉及到從底層數據取數到前端展現分析的各個方面。

單純拖拉拽的商業智能BI可視化分析工具嚴格來講只能定位于個人和部門級，和企業級的商業智能BI 有很大的不同，所以單純的上一個商業智能BI分析工具發揮不了商業智能BI的真正作用，也替代不了商業智能BI的位置。

3、以前也總有人說商業智能BI就是業務驅動，商業智能BI就是 BI，跟數據倉庫沒有關系。

這個問題很有深度，在以前我也這么認為過，總覺得有了商業智能BI就不需要數據倉庫建模，業務人員就可以自己做 商業智能BI分析，就可以拖拉拽做 商業智能BI分析，不需要IT人員支撐，敏捷商業智能BI不需要 IT 介入，不需要建數據倉庫。

管理駕駛艙大屏 – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

但凡有任何商業智能BI的銷售或者售前告訴用戶，你們企業的商業智能BI項目不需要構建數據倉庫，直接通過商業智能BI分析工具拖拉拽就可以搞定企業里面所有的分析，不需要IT人員支撐，業務人員完全可以自己搞定… 類似于敢這樣承諾的，要么是對商業智能BI不懂，要么就是真忽悠。

在企業級的商業智能BI項目建設中，真正能做到完全靠業務人員簡單拖拉拽一些就能隨便實現數據可視化分析，至少在我個人從業的十幾年工作經驗中，95%以上的企業都做不到。我服務過的重點企業包括：SHP（ Security Health Plan )、微軟（中國）、微軟（美國）、VWFC（ 大眾金融 ）等。

VWFC 做的算是非常不錯的，少有的業務人員自己動手做很多報表，線上跑了幾千張報表。為什么？ 因為底層數據倉庫就搭建了很多年，底層數據架構相對比較規范。Business Driven 業務驅動，它的前提是什么？

1） 底層數據質量很規范，數據倉庫架構很完整，不讓業務人員碰底層數據，ETL、取數、指標計算等等統統都是 IT 部門來維護。

2） 業務人員通過培訓要熟練掌握商業智能BI前端報表工具的使用，要很懂放出來的數據分析模型接口。

3） 業務人員要非常熟悉業務和數據。

第 2）和第 3）條很多企業沒有問題，第 1）條直接弄個前端 商業智能BI 工具讓業務人員解決，能解決掉嗎？ 很顯然業務人員是不具備這種能力的。

這就是一到培訓的時候，商業智能BI工具使用起來很簡單，但是一旦到實際的企業 商業智能BI 項目開發就發現寸步難行。

報表工具是怎么來的？

這十幾年我一直在技術領域、信息化領域、商業智能BI 行業，一直沒有出這個圈。做過 JAVA ( AWT、SWING、JSP、Hibernate、Spring、ibatis )、.NET ( ASP、http://ASP.NET、C#.NET )、Object-C 、JS 等等技術開發，業務軟件系統平臺開發。

早期前端技術很弱，AJAX 的實現也都需要手寫，要實現一個表單內數據的點擊編輯和修改需要自己用 JS DOM 操作。做報表基本上就是 JSP、ASP 腳本語言在前端嵌套 HTML 做循環輸出，報表樣式很原生很丑陋，稍微復雜一點的表格報表樣式都需要用 JS 來調整。

那個時候用過的報表像 Crystal Report 水晶報表、潤乾報表等等，在前端腳本語言中有標簽直接可以引用，報表生成代替了大量的手寫代碼。早期的前后端技術是不分家的，http://ASP.NET 還稍微好一些，前端逐步有一些集成控件可以直接使用，JAVA 是真沒有。上面說到的這個階段大概在什么時候呢，2005年前后，2007年我覺得已經使用的很廣泛了，老的 CSDN 上應該還能找到很多原始的報表標簽帖子。

像老一批報表還有像金峰報表 Jreport、思達報表 StyleReport 等等在國內也有一定的市場。早在 2010 年之前，有些報表廠商的收入規模就已經突破了一個億，說明基礎報表這個市場還是非常不錯的。

那個時候的報表定位是什么，就是純粹的 Report 報表，通過程序從后臺數據庫中查詢返回的數據聚合 List 再到前端腳本頁面上綁定一下就生成了各種報表，實際上就是用在各個業務軟件系統之中的報表展示，還遠遠沒有到 商業智能BI分析這個層面。

并且還有大量的軟件開發廠商實際上已經具備了很強的報表能力，不過這些報表能力并沒有單獨拿出來作為報表產品在市面上運營而已。

逐步的，隨著前端技術、前端框架的完善，從傳統表格技術開始到了各類柱狀圖、條形圖、餅狀圖的可視化展示，到了這個階段，報表和商業智能BI的邊界越來越模糊。為什么？商業智能BI的報表展現能力也就和傳統報表效果大致相當，還沒有出現那種自助分析、自助拖拉拽就可以實現快速多維分析的能力。

講這么多主要想說的是我們所看到的很多商業智能BI項目都是拿報表思維去實現的，就是 SQL 到數據集到前端展現。而真正的商業智能BI思維應該是什么呢？ 多維思維、模型思維，這一點決定了一個 商業智能BI 項目的最終走向，后面會具體講到這些點。

商業智能BI的本質 – 企業業務管理思維的落地

商業智能BI的本質 – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

商業智能 BI 到底是什么？技術？產品？還是其它？我們把對于 BI 的理解再提升一個層次：商業智能 BI 是一家企業業務和管理思維的落地。這個怎么來理解呢？簡單來說，就是在可視化報表上呈現的內容就是一家企業真正關注的內容，這里面有管理高層重點關注的企業經營性的分析指標，也有某具體部門的。

商業智能BI 和數據倉庫 Data Warehouse 有什么區別和聯系？

經常會碰到有人問商業智能BI和數據倉庫有什么區別，實際上這個問題的背后能反映出來一些朋友對商業智能BI的理解還是有些不準確和偏差，這個問題實際上從概念上把BI和數據倉庫人為的割裂了。這種情況其實也比較正常，因為大家對商業智能BI的第一印象就是各種炫酷的可視化圖表、報表，再加上市面上有很多輕量的前端可視化商業智能BI分析工具，就造成大家對BI的認知就停留在可視化這部分了。

準確的來說，商業智能BI不僅僅包含前端可視化分析、報表展現的能力，更包含了底層數據倉庫的建設過程。Gartner 在上世紀九十年代就已經提到了商業智能 Business Intelligence，它更多的認為：BI是一種數據類的技術解決方案，將許多來自不同企業業務系統的數據提取有分析價值的數據進行清洗、轉換和加載，就是抽取Extraction、轉換 Transformation、加載Loading 的ETL過程，最終合并到一個數據倉庫中，按照一定的建模方式例如Inmon 的3NF 建模、Kimball 的維度建模或者兩者都有的混合式架構模型，最終在這個基礎上再利用合適的分析展現工具來形成各種可視化的分析報表為企業的管理決策層提供數據決策支撐。

商業智能BI – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

所以，可以從這里能夠看到數據倉庫Data Warehouse 的位置是介于可視化報表和底層業務系統數據源之間的這一層，在整個商業智能BI項目解決方案中起到的是一個承上啟下的作用。如果把商業智能BI比作是一個人的話，上半身特別是臉這個部分就是顏值，下半身腳踏實地吸取大地的精華，中間這部分的腰腹核心、核心力量就是數據倉庫。

那大家也會問到，市面上不是有很多直接鏈接數據源就可以拖拉拽分析的商業智能BI工具產品嗎，不也一樣可以做商業智能BI分析報表嗎？這種獨立的、單獨的面向前端的商業智能BI分析工具，他們更多的定位是部門級和個人級的商業智能BI 分析工具，對于深層次的需要復雜數據處理、集成、建模等很多場景是無法解決的。最好的方式就是底層構建一套完整的數據倉庫，把很多分析模型標準化，再利用這些前端商業智能BI分析工具結合起來，這樣才能真正的把前端商業智能BI分析能力給釋放出來。

很多企業認為只要買一個前端商業智能BI分析工具就可以解決企業級的商業智能BI所有問題，這個看法實際上也不可行的?？赡茉谧铋_始分析場景相對簡單，對接數據的復雜度不是很高的情況下這類商業智能BI分析工具沒有問題。但是在企業的商業智能BI項目建設有一個特點，是一個螺旋式上升的建設過程。因為對接的業務系統可能會越來越多，分析的深度和廣度會越來越多，數據的復雜度也會越來越有挑戰性，這個時候沒有一個很好的數據倉庫架構支撐，光靠前端BI分析工具基本上是無法搞定的。

數據倉庫 – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

就像去中藥店抓藥一樣，之所以抓藥很快，是因為在抓藥前，別人已經把各種原生的中藥材（原始數據源的數據）分門別類清理干凈放好了，這樣想怎么搭配藥材（維度指標組合的可視化）就很快了。

這樣的企業在國內有很多，也是因為對商業智能BI理解的深度不夠導致了在商業智能BI項目建設上一些方向性的錯誤，最后s導致商業智能BI項目很難繼續推進。

所以在企業中，我們需要明確我們的商業智能BI建設是面向企業級的還是個人和部門的分析工作。如果是個人數據分析師，使用這類前端商業智能BI分析工具就足夠了。如果是需要構建一個企業級的商業智能BI項目，就不能只關注前端可視化分析能力這個層面，更應該關注到底層數據架構的構建，也就是數據倉庫這個層面。

數據倉庫的建模方法論 Kimball vs Inmon 以及混合架構

數據倉庫建模時商業智能BI項目建設中的重中之重，Inmon 的三范式 3NF 建模和 Kimball 的維度建模都是 商業智能BI 數據倉庫建模的方法論，這兩種商業智能BI建模的方式有什么區別和聯系。

實際開展一個 BI 項目的時候對于需求的落地的方法論

商業智能BI是一個完全需求驅動的，既然是需求就需要做訪談和調研。在商業智能BI需求進行訪談和調研之前要提前熟悉行業的業務特點，基于企業自身要熟悉他們的業務流程，以及所訪談部門的他們大概會關注的重點，都需要提前梳理一遍。在腦海里把整個業務框架給建立起來，反復的演練。

什么樣的企業應該要上商業智能 BI 了？

什么樣的企業適合上商業智能BI？看業務基礎信息化程度和日常業務管理的細致程度和顆粒度。業務基礎信息化程度就是企業自身的IT業務系統基礎建設，沒有業務系統的支撐，做商業智能BI就缺乏數據基礎；第二就是業務管理的顆粒度，企業自身業務管理程度是不是比較細致了，急需通過商業智能BI來提升業務管理、決策支撐的效率。

還有當下各行各業企業紛紛開始進行數字化轉型，這主要是企業為了應對日益變化的市場和用戶需求，通過信息化、數字化的一切相關技術創建一種新的、或者對已有的商業模式進行重塑，以滿足不斷變化的業務和市場變革。

商業智能BI作為信息化建設中的關鍵一環，在企業中通常起到承上啟下的作用，下能連接打通企業業務系統數據庫，將各部門數據分類分級統一儲存到數據倉庫，簡化存儲取數流程，減少人力、時間成本；上能提供數據可視化報表，通過數據可視化分析全面展現企業發展狀況，追蹤業務執行效果，促進業務健康發展，輔助進行管理決策等。

商業智能BI – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

數字化轉型本就需要借助信息化相關技術、思想來完成，所以說信息化建設同樣是數字化轉型過程中非常重要的一環，而這就是商業智能BI和數字化轉型的關系。只有以用戶為中心，通過運用商業智能BI等數據類技術解決方案實現數據價值，讓信息化和數字化深入企業，這樣企業數字化轉型才能真正完成。

如何高效的給高層領導做 BI 數據分析匯報總結

做完商業智能BI項目，還要考慮最終如何跟老板匯報的問題，掌握商業智能BI數據分析思維框架和匯報的五個重點：用戶業務層次與范圍、工作成果、計劃執行復盤、問題反饋、展望規劃與愿景。

商業智能BI – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

這里只是一個簡單的匯報框架，還有很多點可以往里面加。比如圍繞行業講一下行業驅動因素跟 商業智能BI 如何結合的；從企業經營管理角度，企業愿景到 CSF 到 KPI 到績效是如何分解和重新組織的；比如財務視角下的歸因分析；金字塔的管理模型；動態指標庫構成原理等等都可以有所選擇的進行融入和說明。

商業智能BI與企業經營管理的結合度

商業智能BI分析跟企業的經營管理分析高度結合，ROE高的企業有可能是利潤高像茅臺、珠寶行業，有可能是周轉快比如像零售行業，也有可能是融資能力比較強會利用杠桿，從ROE歸因分析看行業特點。

集團型的企業通過商業智能BI不僅僅可以看到今年或者歷年銷售收入、成本、毛利、利潤、資金和應收的情況，還可以看到集團下不同的業務板塊這些指標的情況，包括預算執行、完成率等等。

通過商業智能BI，企業的管理者可以從數據可視化報表中看到哪些業務板塊完成的比較好，哪些完成的不好，完成不好的業務板塊下又有哪些具體的企業，他們的數據情況是怎么樣的。

在擴張發展方面，商業智能BI也可以起到很大作用，比如企業還有多少錢能夠拿出來擴大生產規模，在保持收入高增長的同時擴大邊際效益提升毛利和利潤空間。傳統市場的增長性如何，數字經濟能否獲取，新領域新市場新產品的投入與增長表現如何等等。

商業智能BI項目行業和業務知識的積累

做商業智能BI還必須熟悉行業和業務知識，不結合行業業務知識，商業智能BI的項目是很難落地的。商業智能BI的本質其實是企業的業務和管理思維的落地。企業的高層、業務部門的管理人員為什么要通過商業智能BI去看報表，他們看的是什么，重點關注的是什么？這些內容就是他們日常在企業中業務經營管理的重點。

數據可視化 – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

在商業智能BI項目上看上去零零散散的報表，在實際用戶眼里其實是有很強的邏輯關聯性的。并且層次越高的管理人員看的商業智能BI報表內容越聚焦，看的是業務結果。一線業務部門的人員可能關注的更零散，看的是明細的業務過程數據。

所以，對于一名優秀的商業智能BI開發人員、開發顧問，不僅僅是需要在技術層面打磨，更需要在行業性知識和企業業務知識上有所沉淀。

關于商業智能 BI 實時性處理的話題

商業智能BI 對數據的處理存在一定的滯后性，通常采用T 1模式，主要原因是ETL數據處理過程是需要有大量的時間損耗，通常是采用空間換時間的方式。

將以前按照商業智能BI 數據倉庫分層的ETL調度設計成可按單獨指標并自動尋找依賴的調度就大大的增加了對個別指標調度和準實時處理的靈活性。

離線數據與實時處理針對的業務場景不同，背后的技術方式實現不同，資源投入也不同，了解它們之間的定位差異有助于選擇合適的方案以最小的資源投入達到企業既定完成商業智能BI 項目建設目標。

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