BI和报表的区别

有很多正在数字化转型的企业，为了发挥数据价值，会尝试了解BI或报表工具，经常以为BI就是报表，报表就是BI，这其实是错误的理解，而造成这种错误的观念本质是因为这两者之间确实有功能是重合的，但是，其实BI和报表并不是同一个东西。今天我们将从定义、使用人员、应用场景几个方面来分析BI和报表，彻底搞清楚BI和报表的区别和联系。

从定义上来看，BI商业智能是数据分析工具，报表是数据展示工具。具体来看：

1）BI商业智能：百度百科上的定义是提取企业各业务运作系统的数据 ，然后进行清理、抽取、转换和装载，即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、OLAP工具等对其进行分析和处理，最后将结果呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

2）报表工具：简单来说是制作、展示各类数据报表、图形报表的工具，也可以制作电子发票、流程单、业务收据等。

BI更多面向的是数据分析人员、业务管理人员甚至是决策管理人员，需要重点解决业务分析、决策分析、动态展示等各种问题。

报表通常会自带很多模版，对于一线业务执行人员会比较友好，通过简单的拖拉拽自行制作报表，用来解决业务分析统计问题。

报表可以实现多维度展示，但是不能支持任意维度任意组合，需要分析多少个数据维度，就需要制作对应数量的报表形式，这背后的工作量非常大。而且后期运维成本、权限管理等问题都会增加工作量。

我们再举个场景的例子来具体说明下报表和BI到底有什么区别。

报表是一堆数据表，可以给领导看总体数据和具体细节的数据，它是按照各种分析维度统计已知数据。

BI不仅可以查看数据，还可以基于报表进行更个性化、灵活的分析数据，甚至还可以通过过去的、现在的已知数据预测未来的趋势，可以说，BI可以更智能更精准地帮助领导做决策，这也是BI的核心价值体现。

近几年Gartner关于BI魔力象限的定义逐渐由过去相对传统BI变更成ABI（Analytics and Business Intelligence Platform，分析与商业智能平台）区别于过去的传统BI，ABI定位成现代化BI，以增强分析为核心。包括自服务的数据准备、ETL、数据存储、增强数据发现、集成与发布。

这其实是行业在倒逼数据分析业务变得越来越敏捷和一站式，不再像传统BI一样需要完整的产品切割，不同的产品应对数据分析过程中不同阶段的数据处理过程。

第一阶段是EXcel阶段，在这个阶段主要是数据分析人员通过Excel进行业务数据的分析，excel虽然功能强大，但是在数据分析上也有一定的局限性，而且当数据密集的时候，往往承载不了多表关联或者数据清洗相关的工作。

第二阶段是报表系统阶段，企业采购报表系统，并通过数据建模设计展示图表，进而实现固定报表的自动化。但是报表系统不能支持底层模版的调整，也不能实时有效获取数据。

第三阶段是传统BI阶段，企业一般会引入专业的IT和数据分析师，根据业务需求进行整体的架构设计，各个模块需要进行技术开发，开发周期长且成本高，主要是分析历史数据，无法支持动态更新。

第四个阶段是智能BI阶段，企业通过采购智能BI工具，某种程度上减轻了IT部门的支撑压力，智能BI相对来说更好用也更简单操作，一线执行的业务人员都可以通过智能BI进行自主业务数据分析，实时追踪数据，精准研判数据，实现全员都是数据分析师。

综上所述，报表只是数据的一种展现工具，报表是静态的，是固化的，报表系统其本质是统计和展现数据，会提供一些基础的分析功能，可以帮助企业掌握和了解数据，通过报表的形式很直观的观察数据，对于短期运营来说可以起到一定的作用。

而BI侧重于多维度数据分析，可以为企业提供数据统计、数据展示、数据分析、数据挖掘和数据预警等一站式解决方案，在企业经营过程中，帮助决策者透过数据了解发生了什么，为什么会发生，预测可能会发生什么。

显然，BI更像是解决方案，而报表则是数据展现，报表是BI里的组成部分。

疫情常态化的大环境下，企业都在谈论增长，BI对于企业来说恰恰就是创造比别人更多更快的增长机会。

因为报表实现不了“实时数据”的支持，更实现不了“实时分析”，而“实时分析”、“动态分析”、“复杂分析”才是企业所渴望的。由此可见，报表对于数据化转型来说，已经是比较落后的阶段了，企业想要真正发挥数据的价值，赋能业务和精准决策，更需要通过更具有生产力的智能BI。

相信大家已经了解到了报表和BI的区别，智能BI是企业数据化建设的趋势，但是企业数据化水平也不是一蹴而就的，也不能盲目跟风买报表上BI，企业首先要先摸清楚自己的业务类型，经营情况，未来发展战略，再考虑用BI工具做业务数据的分析决策。