1.4 商业智能工具

调研发现，我国企业从业人员对BI的理解侧重于数据的分析和展示，BI更多地被等同于数据分析与数据可视化^[2]。因此，在大多数企业中，BI更多地是指分析和前端展示工具，而不是一个完整的体系。因此，《商业智能白皮书1.0》对商业智能工具给出如下定义：

商业智能工具（BI工具）即狭义的商业智能，是指以数据可视化和分析技术为主，具备一定的数据连接和处理能力的软件工具，其可使使用者通过可视化的界面快速制作多种类型的数据报表、图形图表，并使企业不同人群在一定的安全要求和权限设置下，在PC端、移动端、会议大屏等终端上对数据进行查询、分析和探索。

按照技术发展和对用户需求的响应，当前BI工具可以分为报表式BI工具、传统式BI工具和自助式BI工具三类。

1．报表式BI工具

报表式BI工具主要面向IT人员，适用于各类固定样式的报表设计，通常用来呈现业务指标体系，支持的数据量相对不大。国内的报表式BI工具于1999年左右起步，在2013年趋于成熟。由于国内企业对于格式的纠结和坚持，当前，我国非常多的企业对表格式报表仍然情有独钟，实现中国式复杂报表经常成为企业选型的重点需求。

报表式BI工具大多采用类Excel的设计模式，虽然其主要面向IT部门，但业务人员也能快速学习和掌握这类工具，并能在既定的数据权限范围内制作一些基本的数据报表和驾驶舱报表。例如，FineReport自主研发的HTML5图表可以满足不同人群的视觉展示需求，也可以让业务人员进行一些简单的即席分析操作，如图表类型的切换、排序、过滤等。

2．传统式BI工具

传统式BI工具同样面向IT人员，但侧重于OLAP与数据可视化分析。传统式BI工具以Cognos等国外产品为代表，其优势是可以应对较大的数据量并具有较好的稳定性，但其劣势也十分明显：数据分析能力和灵活性差。Forester报告显示，在拥有传统式BI工具的企业或机构中，83%以上的数据分析需求无法得到满足，这就表明很多企业重金打造的BI系统几乎成了摆设，收效甚微。此外，项目耗资不菲、实施周期极长、项目风险大、对人才要求高等特征，也不利于传统式BI工具的推广和普及。

3．自助式BI工具

由于传统式BI工具的缺陷屡遭诟病，以及业务人员数据分析的需求增长，自助式BI工具开始快速成长起来。自助式BI工具面向业务人员，追求业务与IT的高效配合，让IT人员回归技术本位，做好数据底层支撑；让业务人员回归价值本位，通过简单易用的前端分析工具，基于业务理解轻松地开展自助式分析，探索数据价值，实现数据驱动业务发展。

自2014年起，自助式BI工具迎来了高速发展期，可视化数据分析、Self-BI在国内市场集中出现，传统式BI工具开始衰退。需要注意的是，自助式BI工具也有其适用范围，企业在选择时应综合考虑自身需求与自助式BI工具的特征。自助式BI工具主要有以下几项优势。

（1）处理数据量的灵活性。尽管传统式BI工具具备较好的大数据处理性能，但这对于一些数据量较小的企业来说会显得笨重。自助式BI工具则更加灵活，其具备大数据处理能力，且在面对较小的数据量时，分析更为轻松。

（2）产品采购的成本下降。采购传统式BI工具的成本偏高，还有一些额外的培训、服务咨询成本，而自助式BI工具只着重解决某些问题，不一定要大而全。

（3）项目周期缩短，人力成本降低。以前项目周期主要消耗在ETL处理、数据仓库建模和性能优化等方面。采用自助式BI工具后，建模的要求不再那么高，性能优化在大多数场景下也不再是问题。项目周期从以前的以月或年为单位快速地减少到以天、周、月为单位。

（4）IT驱动逐步走向业务驱动。自助式BI工具可使IT人员只负责基础数据架构的整理和接口的开放维护，并可使业务人员快速地进行可视化分析和报表分析维护。

总而言之，当企业存在业务人员自主分析、解决重点关注问题、灵活应对小数据量业务、快速迭代项目周期等需求时，自助式BI工具将是一个明智的选择。

最后，需要注意的是，三类BI工具分别适用于不同的场景，不是相互替代的关系。它们将长期共存，供企业按需选择，直到信息化基础条件发生根本的改变。