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編輯導讀：BI（BusinessIntelligence）即商務智能，它是一套完整的解決方案，用來將企業中現有的數據進行有效的整合，快速準確的提供報表并提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。文章從BI的概念出發，結合數據分析了不同人員對BI的不同認知，與大家分享。

互聯網時代信息技術的飛速發展使得企業的信息化程度不斷提高，企業數據呈現出爆發式增長的態勢。相應地，企業數據量越大，數據問題就暴露得越明顯，數據驅動決策的需求也愈發強烈。

在這樣的時代背景下，商業智能（Business Intelligence，簡稱BI）成為了信息化熱詞，我們經常能聽到企業說“上BI”、“建設BI系統”、“構建BI決策平臺”等內容。那么BI到底是什么呢？

相信除了相關的研究學者，絕大部分的人很難給出一個確定的答案。其實早在1958年，IBM的研究員Hans Peter Luhn就將“智能”定義為“對事物相互關系的一種理解能力，并依靠這種能力去指導決策，以達到預期的目標。”

在1996年，加特納（Gartner）集團一錘定音，正式將商業智能定義為：商業智能描述了一系列的概念和方法，通過應用基于事實的支持系統來輔助商業決策的制定。而我們之所以無法給出準確的商業智能定義，主要有兩個方面的原因：

• 一方面，隨著信息技術的發展，20多年來商業智能的內容也發生了一些變化，但是商業智能的定義仍然停留在上個世紀；
• 另一方面，與歐美發達國家相比，我國的信息化水平較為落后，除去互聯網和各行業龍頭企業，國內真正興起BI熱潮也是在近幾年。

因此，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。圍繞這一疑問，帆軟數據應用研究院對770多家企業的1400多名從業人員進行了調研。通過對調研數據的整理、清洗和分析，我們發現了一些有價值的結論，下面將對分析過程和結論進行詳細的介紹。

一、分析過程

首先我們利用python對調研得到的數據進行了整理和清洗，去除掉臟數據后，最終得到了890條數據。接著，我們根據被調研人員職位的不同，將被調研人員分為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。

最后，我們通過python的分詞庫jieba和詞云庫wordloud生成了三幅被調研者對BI定義認知的詞云圖，即整體認知、IT部門從業人員認知和業務部門從業人員認知，分別如圖1、圖2和圖3所示。

二、結果分析

1. 整體認知

在圖1中可以看到，被調研人員對BI定義的整體認知可以理解為“數據”、“分析”、“數據分析”、“報表”、“業務”、“企業”、“決策”、“智能”、“工具”、“展示”、“可視化”等關鍵詞。

1. 首先，關鍵詞“企業”、“決策”和“工具”說明大眾對于BI的作用和目的有著比較準確的理解，就是輔助企業決策的工具。
2. 其次，“數據”、“分析”、“數據分析”等關鍵詞則體現了大眾對BI認知的側重點在于數據分析這一功能上，甚至將BI等同于數據分析工具。其實BI還包含了數據倉庫、數據ETL等功能，覆蓋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，能為后續的數據分析提供強有力的支持，能讓數據分析結果更為準確。
3. 另外，關鍵詞“展示”和“可視化”也揭示了BI的另一項重要功能，即數據可視化。通過數據可視化將數據分析結果以更直觀明了的方式進行展示，能為決策者提供更清晰更深入的見解。
4. 最后，一個比較獨特的關鍵詞“報表”也從某種程度上反映了我國的BI建設現狀。按照BI的定義，報表工具也是BI的一部分，不過并不能完全代表BI。但是我國企業信息化水平整體偏低，很多企業的決策支撐仍然以報表為主，所以報表也是BI在我國企業內的一個主要表現形式。

2. 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定義認知的關鍵詞與整體認知類似，核心都是“數據”、“決策”和“數據分析”，這里我們主要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的認知更為統一，業務部門從業人員則較為分散。這一結果也和業務部門的多樣性有關，不同業務部門的人員有著不同的理解。

第二，IT部門重技術，業務部門重價值。IT部門從業人員認知詞云圖中，出現了“技術”、“挖掘”、“應用”等詞，并且“智能”一詞并沒有和“商業智能”捆綁在一起，而是作為單獨的關鍵詞出現的。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出現較少的。所以說IT部門更傾向于將BI定義為技術，而業務部門則更注重商業價值。

第三，IT部門從業人員認知詞云圖中出現了關鍵詞“暫無”，這說明有一小部分的IT從業人員對BI的定義沒有明確的理解和認知，或者企業并沒有進入BI系統建設階段，因此IT人員沒有深入接觸過BI。

第四，IT部門和業務部門從業人員認知詞云圖中都提到了“數據挖掘”，不過出現的次數都非常少。數據挖掘作為更深入的數據分析方法，在面對大量數據時，能提供更具洞察力的見解，也是BI的一項重要功能。然而就當前國內情況來看，數據挖掘仍處于泡沫和技術炒作階段，并沒有得到實質的應用。但是不可否認，數據挖掘是未來的一個主要趨勢。

最后，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，致力于為全球企業提供一站式商業智能解決方案。

三、結論

以上分析結論可以總結為兩點：

1. 整體上來說，國內企業人員對BI的認知處于宏觀的目標層面，對BI功能的認知集中在數據分析和數據可視化上
2. 部門工作內容和工作性質的差異使得IT部門和業務部門的從業人員對BI的認知存在一定區別

根據大眾認知調研結果和分析結論，結合現有的BI定義，我們可以來重新定義商業智能：商業智能（BI）是利用技術手段或方法，將數據轉化為知識，用以支撐企業決策、發掘商業價值的一套解決方案。以數據為中心，BI的核心功能主要有數據倉庫、數據ETL、數據分析、數據挖掘和數據可視化。

調研表明大眾對BI的理解集中在數據分析和數據可視化層面，因此，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主要應用場景。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。

那么中國企業需要做的，便是重視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，從而構建完整的BI體系，讓數據成為生產力，產出更大的價值。

作者：李啟方，專注數據分析和企業數據化管理 公眾號：數據分析不是個事兒

本文由 @李啟方 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

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