1.5 商业智能与数据分析

商业智能和数据分析是两个容易混淆的概念。虽然它们之间存在不少类似的地方，商业智能工具也可以帮助业务人员进行数据分析，但数据分析绝不等同于商业智能。

数据分析是个过程，是个解决方式，对象常常是某个问题。比如要分析某次促销活动的效果，就需要对UV、客单价、复购率等关键性的指标数据做监控，还需要和过去的活动进行对比，从数据库里寻找最佳对照组进行建模，在SAS里做统计分析。也就是说，数据分析利用数理统计等科学方法做假设验证，通常需要对指标进行分析对比、KPI监控、异常指标分析，并预测趋势，最终生成结果报告。专业的数据分析工具有R语言、Python语言等。

商业智能是一整套的解决方案，对象往往是企业的经营问题。其利用的是企业在日常经营过程中产生的大量数据，并将它们转化为信息和知识，从而让每个决定、管理细节、战略规划都有数据可参考。比如领导经常会关注销售、采购和财务状况，技术人员只要做好固定格式的数据报表（仪表板/数据看板），则领导打开就能查看，并且数据会自动更新。商业智能工具一般连接ERP、CRM、MES等业务系统的数据，并将这些数据有规则地汇总到数据仓库，则使用者可方便地制作业务主题相关的分析报表，以及对接大数据平台进行可视化的分析展示。

商业智能的作用：一方面将常规的分析过程固化下来并简化；另一方面让业务的自助分析更为方便快捷。简单来说，商业智能是一套有关数据的解决方案，入口是数据，出口也是数据或以数据为基础的报表，强调更多的是解决方案；数据分析则以人为主，是对数据仓库产出的数据或其他渠道产出的数据做分析的过程。前者强调怎么让数据合理地加工或呈现出来，后者强调如何通过数据发现问题，有一个探索和思考的过程，这个思考的过程是工具本身不能替代的。