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。
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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自“十四五”以来，我国诸多政策开始推动信创产业的深入，实现关键数字技术自主研发和自主可控。我国信创产业竞争力不断突破，国产化进程稳步推进。2022年开始政策重点提及“数字经济”、“数字政府”和国家信息化。在此背景下，BI产品作为数字经济的重要一环，也迎来了重大机遇。
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！
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。
自数字化战略在我国实施以来，诸多企业取得了显著的成效，基础建设逐渐完善。在此背景下，BI产品作为激活数据资产的便捷工具开始受到广泛关注。相关数据显示，2021年度中国商业智能软件市场规模达到7.8亿美元，同比增长34.9%，呈现飞速增长的趋势。商业智能BI对于企业的落地应用有着巨大价值，逐渐成为了现代企业信息化、数字化转型中的基础建设。
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。
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。
零跑汽车自成立以来，始终坚持核心技术的自主研发，成功自研智能动力、智能网联、智能驾驶三大核心技术，是拥有智能电动汽车完整自主研发能力以及掌握核心技术的整车厂家。
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
其实这是相当错误的理解，但有这种错误观念也不怪大家，因为这两者都是大数据时代下的数据工具，两者的功能确实也有所重合，但两者在本质上还是存在较大差异。
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。
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。
数据作为“新能源”和“新生产资料”，目前已经普遍运用于各大企业。当前，诸多企业已经可以通过数据的可视化，了解企业基本经营情况。
随着数字化时代的到来，越来越多的企业开始重视数据分析的利用。对于现在海量复杂的数据，以往的数据分析工具难以发挥作用，商业智能（BI）工具的出现正好解决了这个问题。
作为数字化转型的关键一步，数据应用以赋能业务、科学决策成为了当前诸多企业关注的焦点。BI产品“投入小、见效快”的特征，成为了数据应用阶段的主力。
作为信息化的先驱，银行业的信息化程度在各行业中稳居前列。从诞生之时，银行就天生与数字打交道。对银行来讲，如何通过数字化转型提升业务效率，是迫切的需求。这里涉及两个点：一个是银行业务，一个是数字化转型。
回顾过去的几年，我们不得不感叹数字化的迅猛发展，人们不再对数据的作用有所怀疑，而是将其作为资产与能源不断释放价值。数据似乎变得不再有边界，在企业的各个环节与要素之间流动。
帆软公司是国内一家做大数据 BI 和分析平台的提供商，主打产品是 FineBI。笔者所在阿里数据中台也处于数据分析应用的前沿，本次精读的文章就是帆软公司的 《数据之上 智慧之光 2018》，感谢提供这份国内数据市场研究报告，让我们更深入全面的了解国内数据市场的发展方向。
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。
为什么业务分析师要学 Power BI 尤其是 DAX 呢？我们分三文来说清楚。
这个问题在我一开始接触PowerBI的时候就在思考，进过大量实践，略有所得，分享记录如下。表面上都是PBIX文件，但生产它们的过程却完全不同，有的完全是乱做瞎做的，而有的则是通过标准化的方式逐步推进完成的。
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。
企业需要规划一个BI项目，却不知道从何入手，各部门都有分析需求，数量众多且复杂。信息部门在规划一个完整的BI建设方案的时候颇具挑战性。
数字化转型战略的深入，使我国企业级软件市场得到了迅速的发展，据统计，2021年我国企业级应用软件市场规模超过了600亿元，其中商业智能（BI）市场规模超过了50亿元。
数据猿访谈的主人公张丹洁作为客户关系经理，她是2023帆软MVP荣誉得主、帆软最具价值专家。帆软MVP（Fanruan Most Valuable Professional）是帆软颁发给产品用户专家的一项荣誉认证，以感谢他们为帆软产品的发展所做出的卓越贡献。
数字化时代，众多企业以数据驱动业务为目标，从数据中发现价值，从而对业务决策带来辅助支持，以数据为中心的企业管理正在成为常态。而BI（商业智能）作为企业发展过程中的数据工具，一直是受到众多企业的青睐。
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。
如果说业务分析师要基于数据回答问题，那么在当今时代选择一个重要的工具，这个工具应该是什么？
很多企业在做BI项目时，一开始的目标都是想通过梳理管理逻辑，帮助企业搭建可视化管理模型与深化管理的精细度，及时发现企业经营管理中的问题。
数字化转型进入实质性阶段，企业对于数据的需求也随之加深。然而，一些企业积累了大量数据，却难以深度释放数据价值。
🍉🍉🍉 正所谓商场如战场，有多少人被电视剧蒙蔽了双眼。平日里我们以为商战就是运筹帷幄，决胜千里之外。想象中的商战，是在宴会上推杯换盏，老板们弹指间几个亿上下。
01 增强分析牵引下，BI分析能力迈向更高阶的阶段 随着数据运营更进一步深入到企业的业务发展过程中，企业的竞争力已经在相当大的程度上取决于数据价值，越来越多的企业开始寻求增强数据分析能力：如何发掘出更多的维度，并自动进行数据挖掘，以寻求问题的最优解。 但伴随数据价值提升与数据量的增长，数据的规模和复杂度已经逐渐超过人类可以处理的程度，同时需要降低数据分析门槛。只需高专业技能的数据科学家来建立模型并对模型的准确率进行测算，一线业务员工即可在分析系统的协助下访问有效数据，展开分析验证提供业务洞察，充分释
近年来，随着信息技术的迅速发展和金融行业竞争的日益激烈，商业银行对数据建设和智能决策竞争能力的需求越来越迫切。通过运用大数据和人工智能等前沿技术，从海量数据中挖掘出有价值的信息，为银行业务决策提供更准确、更合理的依据，这是商业银行普遍面临的问题。上 “BI” 成为了每个商业银行的必选项。
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。
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。
这里模拟一个业务经理具体的使用过程来让大家了解如何运用这套模板来做业务分析和采取相应的行为。
很长一段时间，BI和数据仓库几乎都是如影随形、难舍难分。企业如果想要实行“数据驱动决策-决策推动业务发展”的机制，就必须先有数据仓库充当中央存储库，供BI查询和调取，然后再在BI上进行数据的分析与可视化。
IT人的职业生涯中难免会遇到烂项目。有些项目是你加入时就已经烂了，有些是自己从头开始亲手做成了烂项目；
只有站在数据分析与商业智能的金字塔顶端往下望，才能更好地纵览整个BI世界的结构。本章中的“五层模型”提纲挈领式的描绘了整个数据分析的过程，并以此为基础讲述了企业级BI和自助式BI的发展轨迹与未来世界对于业务人员数据分析能力的要求。
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。
我们在谈BI商业智能工具和业务中台之前，首先得说说数据。数据是企业在日常管理、经营活动、行业信息和外部市场动态中产生的综合信息。在分析这些信息之后，获得的数据决定了企业对产品、服务、员工和战略做出正确决策的关键。那么如何总结分析企业内外的信息呢？这就是通过BI商业智能工具和业务中台实现的。
在市场竞争日益激烈的当下，数字化经营对于企业的重要性不言而喻。在提高竞争力、降低成本、创新业务模式以及提升客户体验等方面，指标的应用能力一定程度上决定了企业数字化经营效益的高低。
数据驱动决策是数据的重要价值之一，数据化管理、数字化转型要求从过去拍脑袋的定性决策向一切用数据说话的定量决策转变。在数据化管理的过程中，数据产品的价值是让数据获取和分析效率更高效，用数据产品赋能数据决
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。
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