在信息化**的今天，企业面临着海量数据的挑战，如何从这些数据中获取洞察，指导决策，成为行业的重要课题。 BI商业智能作为一种信息技术应运而生，它可以帮助企业将海量数据转化为有价值的信息，并提供智能分析和决策，从而帮助企业高效运营，做出灵活的决策。 本文将从BI商业智能的概念和发展历程、核心功能点和对企业的好处三个方面深入探讨BI的本质及其在商业中的应用，并推荐几款简单易用的BI工具。
文章和图片都是由 Finesoft 的明星产品 Finebi 制作的！
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1865 年，理查德·米勒·德文斯 （Richard Millar Devens） 在《商业和商业轶事的独眼巨人日记》中创造了“商业智能”（BI） 一词。 他用这个词来形容银行家亨利·弗内斯通过收集和分析信息以领先于竞争对手来获利。
1958 年，IBM 计算机科学家 Hans Peter Luhn 写了一篇关于商业智能潜力的文章。
十年后，只有那些拥有专业知识的人才能将数据转化为可用的信息。 当时，来自多个**的数据往往存储在孤岛中，研究报告是碎片化和脱节的，允许许多不同的解释。 埃德加·科德（Edgar Codd）认识到这是一个严重的问题。 1970年，他发表了一篇建立“链接数据库模型”的文章，该模型在世界范围内被采用。 决策支持系统（DSS）是第一个数据库管理系统。 许多历史学家都认为，现代版本的商业智能是从DSS数据库演变而来的。
80年代，商务人士发现了商业智能的价值，BI商家数量急剧增加。 在那段时间里，有各种工具可用，目的是使访问和组织数据变得更加容易。 在线分析处理 （OLAP）、主管信息系统 （EIS） 和数据仓库已经出现，可以与 DSS 协同工作。
1988 年，在罗马举行的多重数据分析会议结束后不久，商业智能开始作为一个技术概念出现。 会议得出的结论促使人们开始简化BI分析，使其更加用户友好。 BI业务如雨后春笋般涌现，每家新公司都在提供新的BI工具。 在此期间，BI有两个基本功能：生成数据和提供报告，以及以适当的方式组织和呈现数据。
在20世纪末和21世纪初，BI服务开始提供简化的工具，减少决策者对工具的依赖。 这些工具更易于使用，并提供您需要的功能。 现在商业智能 （BII） 是指一种技术和工具，通过收集、组织、分析和挖掘内部和外部数据来帮助业务经理做出更明智的决策。
一般来说，BI的整体运营过程包括四个阶段：数据准备、数据处理、数据分析、数据共享。
数据准备：数据很多，但无论是在数据库中还是在业务系统中，首先要做的就是将这些数据连接到BI。
数据处理：数据是可用的，但仍然很混乱，不容易分析。 通过列与列转换、过滤、分组汇总、左右合并等功能对数据进行处理，只留下有用的数据。
数据分析：数据准备好后，就可以开始数据分析了，比如排序、累计比例计算、异常值高亮、深入查看不同维度的数据等，还有可视化仪表盘搭建、业务建模分析等更复杂的事情。
数据共享：当数据以最合适的方式创建时，可以通过链接或目录权限设置直接共享和查看。
为了顺利运行四个阶段，BI工具需要设计至少四个或更多的功能元素，以当今市场占有率最高的产品FineBI为例，它有六个核心功能他们是：数据管理、数据编辑、超功能能力、数据可视化、共享协作、数据开发。
数据管理：更短的路径和更流畅的分析
1） 创建分析主题
数据分析链中的每一个节点，从获取数据到处理、分析、共享数据，都至关重要，任何节点的阻塞或中断都会影响过程中的分析体验和最终分析结果。
对于分析用户，Finebi以“分析主题”为分析单元，整合分析环节的每个节点，并将其转化为添加数据、组件分析、仪表盘展示三大元素，实现通过标签块快速切换，简化分析路径，提高分析效率。
2） 连接到多源数据库
关系型数据库：MySQL、Oracle、SqlServer、DB2、Sybase、Informix等主流关系型数据库。 SQL 获取数据表或视图，以及存储过程;
多维数据库：Essbase、SSAS、SAP BW、Hadoop等
非关系型数据库：支持MongoDB等非关系型数据。
文件数据源：excel文件、txt文件、csv、xml文件的数据;
其他数据源：程序数据源、JSON数据、SAP数据源等。
3） 创建数据空间
将公共数据和个人分析分为两个模块，以更好地管理企业的数据资源和用户的个人数据。
顾名思义，公共数据是以统一方式存储供公众使用的数据的地方。 可以将具有高度重用性的表添加或发布到公司内部的公共数据集中。 在此类公共数据的空间下，您可以添加：
Excel 数据集：将本地 Excel 工作表上传到 BI;
SQL数据集：在对数据库中的数据进行简单处理后，可以在FineBI中编写简单的SQL语句，将数据添加到BI中。
数据库表：将数据库中的整个表添加到BI中，而无需处理。
已发布的自助服务数据集：用户可以将自助服务数据集从主题发布到公共数据，供其他用户使用。
同时，公共数据空间也支持将个人分析结果发布为公共数据。 这样，用户在个人分析过程中获得的有价值的分析结果可以与其他用户共享，进一步丰富公共数据资源。
数据编辑：处理数据与 excel 一样简单易用
1）数据表经过筛选和替换
还支持排序、过滤、更改字段名称等、直接标题操作以及带有 shift 和 ctrl 键的多选！
从其他表格添加列、行和列转换，只需几个步骤即可将其转换为所需的格式。
2） 快速数据验证
计算行数、重复数据删除、求和和平均值。 边分析边验证，及时发现问题，快速调整计算。
3）支持回溯和添加分析步骤
记录数据分析的每一步，添加注释，回顾性修改，并插入新步骤以降低返工成本。
强大的功能能力：计算任意复杂的逻辑指标
常规功能
逻辑函数，例如 if、and、switch 或等。 数学和三角函数，如最小值、最大值、兰德等; 日期函数，例如月、年和迄今为止; 文本功能，如字幕、格式、左等。
您可以根据字段类型或计算逻辑选择所需的函数。 
2） 聚合函数
不同的聚合函数对应不同的聚合方法，包括求和、平均值、中位数、最大值、最小值、标准差、方差、重复数据删除计数、计数。 切换用户分析维度时，计算字段会随着维度自动动态调整。
3） def 函数
分析函数包括 def、def-add、def-sub 和更早版本。 分析功能结合原有基础功能后，基于有限的数据输出，可以实现任意层次、任意复杂度的计算指标，覆盖更复杂的业务场景，解决用户方案落地问题。
数据可视化：问题洞察，领先一步
1） 可视化图表
一些高级图形，比如箱形图和桑基图，不学习一年半是无法被Tableau绘制出来的，因为其图形界面中没有人，但Finebi在这方面做得很好，降低了高级图形的门槛。
2）仪表板设计
支持分析组件之间的数据链接。
支持点击数据实现仪表盘跳转功能。
您可以设置标题的样式和过滤器组件功能来隐藏标题。
提供易于使用的自适应布局，可自动适应屏幕的大小和分辨率。
共享和协作：团队协同工作以实现最大产出
BI 工具的协作分析功能的优点是：同一个问题或业务主题可以多人编辑分析，可以大大提高协同工作的效率。
在 BI 工具中，您可以协作处理团队正在处理的数据分析项目的文件夹
您还可以协作进行主题分析，并与团队成员一起输出和维护数据分析报告，例如年终总结报告
数据开发：为业务分析提供高质量数据
对于IT或数据团队，它提供了更专业的数据开发模块，并通过灵活的ETL数据开发和任务引擎对数据进行预处理，为上层应用提供更高质量的数据，更有利于展示和分析。
ELT和ETL双核引擎：灵活覆盖数据处理相关场景，实现性能最大化。
拖拽流程开发：实现拖拽式快速开发，施工流程更清晰，任务开发效率更高。
高性能计算：定时同步引擎和离线计算引擎，以最轻量级的架构实现高性能的数据处理。
非结构化数据处理能力：可实现API、XML、JSON等非结构化数据的处理。
多表实时批量同步、API 管理等。
现有数据的可视化
通常，公司的数据很复杂，无法一目了然。 BI则是将企业日常运营中产生的数据或预制报表以条形图、折线图、漏斗图等形式可视化，以便业务人员识别重要信息。 此外，通过钻孔、联动、跳转等功能，可以进一步根据指标维度查看更多信息，找到问题的根本原因。
对当前数据进行监测和预警
通常，我们会通过颜色变化或警告线设置来检测“异常”。 业务人员从可视化图表中发现数据异常时，需要有针对性地进行分析，通过查看相关报表、钻取不同维度的报表，发现可能存在的问题。 最后，业务人员还可以通过一个或多个维度和指标图，构建一个更可靠、更固化的分析模型。 这个阶段的商界人士，不再是被动地接受图表中反映的信息，而是通过"异常"数据定位其背后的业务问题，数据与业务在这个层面开始有直接的对应关系，并利用数据图表之间的逻辑关系来寻找解决方案，提高企业的运营效率。
商业未来的科学**
*未来业务通常是通过建模和分析来实现的，精通业务变化的业务人员可以通过制作适当的可视化模型，发现业务中潜在的问题或实现更好的调整方法，然后反馈业务决策，形成良性流程。 业务建模更具自主性和探索性，可以最大限度地发挥BI的作用。
Finebi：Finebi是一款功能强大的国产商业智能工具，提供丰富的数据可视化和分析功能，可以帮助用户从数据中快速发现商业洞察，并支持多个数据源的连接和集成，使数据分析更加高效和准确。
Tableau：Tableau 是一款领先的可视化分析工具，具有直观的用户界面和丰富的图表选项，可将复杂的数据转换为易于理解的可视化效果，帮助用户更好地了解数据背后的故事，从而实现实时数据分析和交互式报告。
PowerBI：PowerBI是Microsoft推出的一款商业智能工具，具有强大的数据集成和分析能力，可以快速将数据转化为有洞察的报表和仪表盘，支持自助式数据分析和团队协作，是企业决策的重要辅助工具。
IBM Cognos：IBM Cognos 是 IBM 的商业智能和企业绩效管理平台，提供全面的数据分析和报告能力，支持多维度数据分析和建模，帮助业务经理更好地监控业务状况并做出明智的决策。
Qlik：Qlik 是一款基于关联数据模型的商业智能工具，具有强大的数据发现和探索能力，可以快速发现数据之间的关联和隐藏模式，帮助用户进行深入的数据分析和洞察。
Domo：Domo是一个基于云的商业智能平台，集数据集成、可视化、分析等功能于一体，支持多数据源连接和数据实时监控，提供简单直观的用户界面，让数据分析更轻松、更高效。
Spotfire：Spotfire是Tibco推出的一款商业智能工具，具有先进的数据可视化和分析功能，支持大规模数据处理和实时数据分析，可以帮助用户从海量数据中快速发现关键信息，支持智能数据探索和分析。
综上所述，BI商业智能作为一种强大的数据分析工具，已经成为当今企业决策的重要支撑。 通过深入挖掘数据的潜力，BI不仅为企业提供了洞察和决策的智慧，也为企业在激烈的市场竞争中赢得机遇提供了有力的保障。 相信随着科技的不断进步，BI商业智能在未来将发挥更加重要的作用，帮助企业实现更可持续的发展。
希望本文能帮助您和您的企业了解 BI 并介绍 BI！