很多刚接触BI的人可能会有这个疑问，各大BI厂商在介绍BI的时候，也都会说BI是数据分析工具，其实，BI与数据分析并不能划等号。
近日，Gartner发布了2020年度的BI商业智能和分析平台魔力象限报告（《Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms》，以下简称报告）。作为业内的权威报告，魔力象限在厂商和用户中受到了非常广泛的关注。与往年类似，Gartner在本报告中预测了2022~2025年BI行业的发展趋势，描述了现代分析与BI平台的15项关键功能领域，并给出了入选魔力象限的厂商。本文对报告进行深入解读，帮助从业者分析现状、了解变化，从而更好地理解BI市场。
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随着数字化的发展，实证单位和企业需要处理分析的数据量呈指数级增长，传统的数据分析工具已不能满足一些企业的需求，越来越多的企业转而寻求BI工具的帮助。现在市面上有非常多的BI工具，质量也参差不齐，笔者特此盘点了现在市面上6款常见的BI工具，以供有需要的朋友参考。（排名不分先后）
要想弄清楚商业智能BI与数据分析的区别和联系，我们首先来看下什么是商业智能BI，什么是数据分析。
BI全称商业智能（Business Intelligence），在传统企业中，它是一套完整的解决方案。将企业的数据有效整合，快速制作出报表以作出决策。涉及数据仓库，ETL，OLAP，权限控制等模块。
很多小伙伴的企业已经引入了 Power BI，想知道 Power BI 整个架构是怎样的，也方便给老板做介绍。
百度百科上BI的定义是：商业智能（Business Intelligence，简称：BI），指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。BI产品则是将上述过程流程化的平台化产品，在降低数据获取、分析成本方面，契合中台的思想，因此也是作为数据中台解决方案的重要模块。
调研发现，很多人对BI的理解侧重于数据的分析和展示，BI更多地被等同于数据分析与数据可视化。因此在大多数企业中，BI更多地是指分析和前端展示工具，而不是一个完整的体系。
离9月15日已不足半月，由于美国的制裁，在此日之后，华为的高端麒麟芯片系列将无法制造。我们对此愤恨不已，却又无可奈何，因为国内并不掌握相关的高端制造技术。目前，在一些高端行业，我们国家确实比较落后，但我相信，在不久的将来，我们一定会赶上来并领先于世界。
BI工具一直被誉为数据应用的“最后一公里”，其原因在于BI工具可以通过简洁的方式完成数据分析，将数据结果直观的展现给使用者，达到释放数据价值的目的。
大数据时代，几乎每个企业都在追求数字化转型、数据化管理，上到公司管理层战略目标制定，下到一线业务同学的项目复盘汇报、甚至产品经理和开发的需求沟通，都需要数据的支撑，从过去的拍脑袋的定性决策，转向一切用数据说话的定量决策。从而，带来数据获取和分析需求爆发式的增长。
如果你正好是一名BI数据分析师或者在准备当BI数据分析师的路上，当你看到这个标题时可能就会开始各种不满，淡定！先稍安勿躁，咱先聊聊为什么我会这么说，如果你有其他异议，欢迎在评论区提出！
传统上，企业将数据战略集中在power BI商业智能（BI）上，但预测和规范分析平台的兴起，部分归功于机器学习和人工智能，正在改变这个方程式。即使是商业智能本身也在不断发展，这也是以前业务分析平台独有的功能。不过，随着互联网科技的发展，各个企业的各个业务层级都在不断扩大升级优化，理解商业智能和数据分析之间的区别与联系，明确数据分析为企业带来的价值，对于正确实施数据战略至关重要。
这些新的思潮和趋势使现代BI系统更加强大和灵活，能够更好地满足用户的数据分析和洞察需求。
初入大数据行业，大家肯定会听到“BI”“报表”这俩词，“BI”出现的地方一般都会出现“报表”，以至于很多人直接认为他们是一个东西。其实不然，虽然BI的结果通常需要报表来呈现，但是“BI”和“报表”并不是一个东西。
晚高峰时段，导航软件总能找到路程最短、堵车最少的路线；运动过程中，穿戴式设备可以记录人的心率、速度等数据，进而判断最适合用户的锻炼方式…… 这些都离不开数据分析。
BI，即商业智能（Business Intelligence），是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。
👆关注“博文视点Broadview”，获取文末赠书 以下内容节选自《Power BI企业级分析与应用》一书！ （文末赠书） ---- --正文-- 本文通过使用1990~2018年共28年的数据（包括数字数据和文本数据——数据的来源是data.world）来分析电视剧《辛普森一家》中的一些有趣的事实，包括观众的趋势、IMDb评分的变化、情绪与观众数量的相关性。 希望可以通过这个案例来向大家展示如何使用Power BI进行AI语义分析。 第一个页面是《辛普森一家》的欢迎界面，主题颜色是此电视剧中最常见
BI商业智能软件一般都会提供若干数据整合、数据查询、分析与评价、数据可视化及数据分享的手段，但是在BI项目的构建与实施过程中，如果不按照一定的应用组织思路、数据分析模式及分析流程使用这些工具或手段，呈现给最终用户的将是独立的工具集和离散的分析内容，BI系统的整体应用效果将大打折扣。同时，最终用户也了解数据分析模式及数据分析流程方面的一些常用理论和方法，以便形成自己的分析内容组织思路，从而有效开展数据决策分析工作。这方面目前已有多种卓有成效的理论及实践体系，本文基于既往经历的典型BI/DW项目实施经验及
Microsoft Power BI 是一款强大的自助商业智能分析工具，可以对来自不同系统的数据进行提取、清理、整合、汇总、分析、可视化展示。简单来说，Power BI就是一个数据分析工具，它能实现数据分析的所有流程，包括对数据的获取、清洗、建模和可视化展示，从而来帮助个人或企业来对数据进行分析，用数据驱动业务，做出正确的决策。PowerBI分析的数据可以是Excel电子表格，也可以是基于云和本地混合数据仓库的集合。使用Power BI，可以轻松连接到数据源，进行数据分析并可视化。
在现代商业环境中，企业的业务需求日趋复杂，对数据分析的依赖也越来越深。从实时销售情况到市场趋势分析，从客户行为研究到产品优化调整，每一个环节都离不开数据的支撑。然而，传统的数据分析平台，如指标平台和BI平台，往往分割在不同的系统和团队中，导致数据孤岛的形成，降低了数据分析和应用的效率，影响了企业的决策速度和准确性。在这样的背景下，如何将数据分析的各个环节进行有效的整合，提升数据管理和应用的效率，满足企业对实时、准确的数据分析和决策的需求，成为业界共同关注的问题。
在大数据概念“泛滥”的今天，BI对于企业的价值越来越明显，然而大部分的企业还在这条路上探索。
极力推崇PowerBI是创作PowerBI大师的初衷，虽然从Excel到PowerBI有极其诱人的理由，但我们不可否认的是Excel本身作为全世界最广泛的办公工具它具有不可替代的应用场景。
在很多人入门数据分析师或者投身大数据行业的时候，必然会听到的两个词就是“报表工具”和“BI商业智能”。然而很多人并不明白两者的概念和区别，以为报表就是BI，BI就是报表。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- SmartBI大数据分析软件（Smartbi Insight）是企业级商业智能和大数据分析平台，整合了各行业数据分析和决策支持的功能需求，充分体现和承载了数据分析发展的新四化。SmartBI产品目前包含四个版本，电子表格版，自助分析版，企业套件版和数据挖掘版。其中，企业套件涵盖了电
注：从上面可看出，Glide不仅解决了 图片异步加载 的问题，还解决了Android加载图片时的一些常见问题，功能十分强大。
数字化的今天，企业各个业务系统产生数据成倍地在增长，为了处理分析大量的数据问题，很多企业都寻求商业智能BI软件的帮助。一款合适的商业智能BI软件不仅能大大地提升公司的效率，还可以帮助企业做出正确的经验决策。因此选择一款好的商业智能BI软件至关重要。笔者整理了以下10款行业内比较知名的商业智能BI软件，以供大家参考。
互联网赋能的核心意义，在于对各业态、各职责形成更为体系与高效的实用价值，上期分享，我们以“BI（即商务智能）”为主题，旨在分解其功能，最终评估是否适应各企业发展。
大家已经可以看到，在 Excel120.com 和这里的公众号，我们已经不断抽出自助商务智能分析的思想，心法和招式，使用什么工具完全是依赖于场景。我们也会更多地和大家一起分享新的学习感悟。
对于 Power BI Desktop 而言，其定位是为分析师打造，并提供自助商业智能分析的强大能力。然而，只有这些，相当于只是把球从中场传给了前锋而已。
在Redis运维过程中，由于Bigkey 的存在，会影响业务程序的响应速度，严重的还会造成可用性损失，DBA也一直和业务开发方强调 Bigkey 的规避方法以及危害。
大家听得最多的莫过于Tableau、微软的Power BI，还有国产的FineBI。
现在，越来越多的人都听说过商业智能BI，很多人认为，BI就是做报表的。其实，报表只是BI的一部分，虽然BI应用的结果通常需要通过报表来展示，但是，BI绝对不等于报表。
目前许多企业在决策时仍沿用以往的个人经验，没有用数据说话，这在实际决策运行时会出现很多问题。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。用数据说话，重视定量分析，也逐渐成为科学研究、企业经营、政府决策等过程着重考虑的问题，越来越多的人们意识到数据分析对经济发展的重要意义。 什么是数据分析呢？ 权威组织Gartner Group的定义：一类由数据仓库(或数据集市)、查询报告、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等组成的应用，以帮助企业决策。 但在现代，商业智能是指利用现代数据仓库技术、在线分析处理技术、数据挖掘和数据展示技术，进行数据分析。其实质是数据+业务理解， 总结一句话，就是通过各种BI软件的功能，实现商业价值。
BI工具即商业智能分析工具，是指使用一套方法和技术来准备、呈现和帮助分析数据的工具。将企业中已有的数据转换为知识，从而帮助企业做出明智的商业决策。这里说到的数据包括订单、库存、交易账目、客户和供应商等数据，它们来自于企业业务系统，企业所在行业和竞争对手，以及来自于企业所在的其他外部环境。
敏捷，指反应（多指动作或言行）迅速快捷。敏捷和技术结合往往具有快速、简单、迭代的特点。如大家听说的敏捷开发就是指：以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。 数据库(DBA)与敏捷
BI 并不仅仅只是一个分析软件，而是一套完整的数据分析解决方案：它将不同数据源（如 ERP、CRM、OA、HIS、EXC 等数据文件）的数据，在整合清洗——保证数据准确性后，进行针对性的数据分析和处理，最终为企业提供报表展现与可视化图表分析，从而为企业提供决策支持。
BI软件即商业智能软件，是基于信息技术构建的智能化管理工具，它实时地对ERP、CRM、SCM等管理工具生成的企业数据进行各种分析，并给出报告，帮助管理者认识企业和市场的现状，做出正确的决策。
有这样一个观点，在如今的数字化时代，对企业而言，数据就像是煤和石油那样珍贵。企业正在数据的海洋中畅游，其中蕴含着宝贵的知识。而能够在其需要的时候挖掘出所需要的商业智能，是掌舵企业前行方向的关键。
近些年来，随着数字化的快速发展，敏捷BI这个词也越来越流行。敏捷BI其实并不是什么新技术，相较于传统BI来说，是具有敏捷分析功能的新型BI。经过数十年的发展，商业智能BI从最初的简单的数据统计和报表功能，发展到现在拥有丰富的可视化，自动分析甚至智能洞察的功能。
本篇文章汇总了国外2018年商业智能领域多份权威报告，将普遍受到认同的核心观点进行梳理，包含AI、移动BI、自助式BI、云部署、数据治理、增强型BI等多个方向，力求为读者呈现清晰的2019年商业智能蓝图。
根据我们的整理，差异分析是基础，生存分析和相关性分析是表型，免疫浸润分析是对表型的阐释，兼有表型和机制两种作用，但并不是真正意义上的机制探究。通常意义上的机制一般涉及信号通路，是一系列分子的级联反应。
如今的商业智能BI不同于传统，已经逐渐向自助型的、以业务为主导的模式过渡。而站在IT角度，IT也应该采用一种能够让业务部门在所有层面参与整个计划的协作方式，但这也许需要更高层领导的支持和鼓动。
在数字化时代，数据分析已经成为企业和组织获取洞见、优化决策和提高竞争力的关键工具。随着大数据、AI技术的发展和普及，数据分析的方法和工具也在不断进化。
对于数据分析工具，我们通过会有一个疑问，在众多的数据分析工具中，到底有什么区别，哪一个更好，我又应该学习哪一个呢？
目前由于全球经济形势不稳定、国内产能过剩、劳动力成本上升等因素，中国经济正面临转型的挑战，三驾马车速度变缓，我国经济已由高速增长阶段转入高质量发展阶段。
1881年，英国出版的《机械与成绩》一书中曾写道：现在一千人当中，没有一个人不穿袜子。工业革命的伟大之处，就在于机器大生产解放了劳动力，让成千上万的英国女工穿上了女王同款丝袜。
在BI界广泛流传着一个观点，不懂商业别做数据分析，可见商业理解对于数据分析的重要性。然后现实中，数据分析切合业务往往四处碰钉子，那么如何解决这个业界难题呢?数据分析人往往是用经典案例套业务的需求，或者
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