深度解读：数据分析和bi是什么，两者为什么不能划等号？

 

作为一名行业从业人员，很多时候我们给客户介绍的时候也会说我们的产品是bi工具或者是数据分析工具，而且在企业实际应用场景中两者是一种交集的关系。这样很多用户就容易混淆两者的关系，简单粗暴的把数据分析和bi划等号。但深究其本质，两者还是有区别的，这里还是有必要把数据分析和bi的不同告诉大家。

 

两者为什么不能划等号？

 

一、 数据分析与bi 解决的问题不同

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析主要是在庞大的数据中提炼信息，并找出内在规律，在实际应用中帮助人们做出判断。

bi（Business Intelligence），又称商业智慧或商务智能，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除了数据分析外更是一套针对企业实际运营过程的完整数据应用解决方案，更适用于现代商业发展模式，而数据分析只是作为bi的一部分被应用。

二、 数据分析与bi的内容、框架不同

数据分析的主要内容有：

1. 明确分析目的：了解数据应用的需求，确定需要解决什么问题，明确需要包含哪些关键指标。
2. 准备数据：根据分析目的有针对性的收集和准备数据，对数据的内容、渠道、方法进行策划。
3. 分析数据及建立模型：分析数据主要是选择分析方法和分析工具，如：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。分析模型如：AARRR分析模型、5W2H分析模型、漏斗分析模型等。
4. 分析报告及过程改进：撰写分析报告，提出可参考的决策支持；评估改进其分析方法的合理性及对决策支持的有效性等问题，并改进。

BI的主要内容有：
1. 数据源：支持广泛的数据源接入，可以直接连接各种数据库和本地数据表。
2. 数据整合：通过抽取、清洗、转换、调度等手段进行数据处理
3. 数据分析：可以做多维钻取分析、数据高亮分析、趋势分析、目标值分析以及AI算法的深度分析进行数据挖掘，也提供复杂报表、Dashboard、大屏分析等多种分析手段。
4. 可视化数据报告：通过丰富的可视化组件制作一维表、二维表、多维表以及生成各种图表组合报告。
5. 应用发布：报告结果可以生成pdf，excel，word等文件实现内部共享。