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。

那么，到底什么是BI？BI能为企业带来什么？又该如何将BI落地？这篇文章将进行详细的解答。

BI即Business Intelligence（商业智能），早在1996年，全球权威信息技术研究机构Gartner就对BI进行了定义：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。

然而，在实践过程中，诸多企业对BI的理解产生了偏差，将BI等同于数据报表，认为BI的最终目的是将数据以可视化的形式呈现。

事实上，可视化报表只是BI的最终呈现方式，完整的BI能力包括对数据进行一体化、标准化的整合与处理，将数据可视化的同时，进一步实现数据分析与挖掘。其目的并非是查看数据结果，而是通过数据驱动业务增长。

因此，BI就是用一套完成的工具全面覆盖数据分析过程中的各个环节，包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、训练、展现、协作等，让用户可以在一个统一的平台上完成全流程数据分析任务，帮助企业轻松构建数据应用，挖掘数据价值，驱动业务增长。

BI是解决企业数据应用难题的一整套解决方案，其主要作用为：

1、解决数据孤岛问题，提升数据质量

在数字化转型中，不同的业务端建设了不同的业务系统，导致信息孤岛严重，无统一的数据中心，数据处理能力弱，数据无法下沉。数据指标口径繁杂，缺乏统一的数据监控和调度体系，导致在应用时数据质量得不到保障，数据无法匹配、数据不可识别、数据不一致、冗余重复、时效性不强、精度不够等问题频发，数据结果与实际情况不匹配，无法作为业务改善及经营决策的参考依据，难以支撑上层应用，无法完全释放数据的真正价值。

敏捷BI平台，可以将各业务端数据、第三方数据等进行整合，在一个统一的平台上完成全流程数据分析，提升数据质量，为数据赋能业务奠定基础。

2、构建标准化的数据应用体系

数据应用的目的是推动企业的业务增长，实现科学管理和经营。因此，需要构建一套标准化的数据应用体系。在部署BI平台过程中，会深入企业各业务场景提炼核心指标，建立指标体系，梳理出一套符合企业实际需求的数据应用体系，从而反应关键业务的变化情况，把控企业整体的发展状况。

3、快速实现实时数据展示

以永洪BI为代表的新一代BI平台规避了传统BI部署周期长、开发难度大、应用成本高等缺点，上线以周为单位，报表开发时间缩短到天，极大的提升了BI的易用性。

同时，BI通过将各业务端数据打通、整合，减少了数据收集整理的繁杂工作，同时使企业可以通过管理驾驶舱、大屏、报表等查看实时数据，及时了解企业发展情况，做出快速应对。

4、深挖数据价值

数据的价值并非停留于报表层面，更重要的是了解数据背后的原因，基于数据做出业务决策。

敏捷BI定义为“面向业务人员的可视化分析”工具，一方面，通过降低产品使用门槛，打造自助式分析模式，可以让业务人员通过拖拉拽的方式完成数据分析，使业务人员在分析过程中结合业务场景，从而让数据结果更符合业务需求；另一方面，通过“平民化”的AI增强分析，使业务人员可以进行“究其原因”的探索式分析，在减少反复沟通测试成本的同时，让业务人员可以真正通过数据提升业务效果。

例如，永洪BI的AI增强分析可以实现：

数据问答可以让用户使用文本输入问题，系统以可视化的方式进行自动展示答案；

数据解释可以对数据影响较大的因素进行自动统计和分析，比如从不同的因素分析部门员工离职的原因，找到影响较大的原因作为数据分析参考；

数据洞察则自动给出用于发现业务数据增长、减少的原因，比如发现西部市场比南部市场销售增长，就可以一键选择数据洞察，发现背后的原因。

总的来说，BI平台可以是企业获得以下价值：

对于公司层面来说，打造一个自助式的数据分析平台，有助于释放数据价值，助力业务增长；

对于领导层来说，可以实时感知企业动态，做到事前经营规划，事中过程纠偏，事后结果复盘；

对于 IT 部门来说，可以释放IT的生产力，IT部门从报表开发者的角色转变为数据管理的角色，从繁重、重复性的工作中解放出来，将更多的精力放在数据平台的建设等核心事项上；

对于业务部门来说，能提供快速响应的数据服务，用可视化分析高效解决业务问题，极大的提升业务部门的工作效率和效果。

先是搭骨架。从数据源、大数据BI平台、主题模型、适用对象搭建好数据分析架构。这个过程需要确定集团层级和业务板块层级都来自哪些基础业务系统及其健全性，数仓建设、存储及计算资源保障、BI分析场景设计、集团和板块分析主题及数据使用对象是集团高层领导、板块运营管理责任人、子公司企业领导或业务人员。搭骨架还包括从组织层面搭建集团数字化管控人员体系。

其次是填血肉。需要完成数据治理、深入各子公司及各部门构建业务场景指标体系，填充各分析主题具体子主题。填好血肉后可以挑选一两个子主题为样本，建议选取数据量大、业务逻辑较复杂的子主题，验证前期“搭骨架”和“填血肉”过程各环节准确性、完整性、适配性以及组织层面的高效性，确保边际保障。这个过程可以高频试错，对于任何不足的环节找到解决方法，寻求资源，快速解决。如果较复杂主题取得良好效果，即可小步快跑，快速推进其他主题数字化建设，从建设过程上推进至数据、业务与资源的整体融合阶段。

再者是持续提升。数据应用不是一劳永逸，需要持续提升，譬如主题补充、主题细化、更多维度关联分析、数据挖掘、决策辅助等，这是一项长期的系统性工程。为最终实现集团人、力、才、产、供、销全面数字化管控，实现集团数据分析及数据资产管理成效最大化奠定基础。