商业智能（BI）与数据展示有何不同？

简单点的例子：通过分析购买产品的人大多都来自于北京，则北京是产品的主要消费者居住的城市。

复杂点的例子: 通过利用统计方法建立数学模型。我想从100000人中找出100个购买产品概率比较大的客户，则可以通过利用logistic regression来数学建模找到这群人。      

       无论你的商业模式是什么样子，你用数学方法，用数据证明你的假设都可以称为数据分析。所以数据分析师这个职业，形容的是一个会利用数学方法，用数据证明假设的人。

        数据分析是个过程是个解决方式。比如分析某次促销活动的效果，就要对UV、客单价、复购率等关键性的指标数据做监控。还要和过去活动做对比，从数据库里找最对照组进行建模，在SAS里做统计分析。利用数理统计等科学方法做假设验证，通常的工作就是对指标进行分析对比，KPI监控，异常指标分析，预测趋势，生成结果数据报表或结果报告。

       商业智能（BI）其实是一整套方案，就是充分利用企业在日常经营过程中生产的大量数据，并将它们转化为信息和知识来免除企业中的瞎猜行为和无知状态，让每一个决定、管理细节、战略规划都有数据参考。比如领导通常关注销售、采购和财务状况，技术人员做好固定格式的数据报表（dashboard/数据看板）,领导打开就能看，数据自动更新。

    其基本原理是将ERP、财务、CRM等各个业务系统的数据，有条理地汇总为一个数据仓库，生成主题分析报告。例如(只是举例，分析逻辑不一定严谨)，我要统计一下区域采购成本的变化情况，研究采购与供应商的关系，然后会把单价、价格差异、库存、销货仓库、盘存记录等相关的ERP数据，同时可以对时间、区域等字表进行筛选，又或者对接大数据平台做可视化的分析展示。

三、商业智能（BI）在企业的定位

报表查询和展现+数据分析挖掘+数据预警+数据管理。

1、报表查询和展现：简单报表的快速查询和制作

2、数据分析挖掘：配合数据挖掘工具，关联业务数据，分析业务

3、数据预警：数据实时加载呈现，指标预警

4、数据管理：数据和报表的权限管理，防止信息外露

      从技术上来讲，传统的商业智能（BI）就是从不同的数据源中收集有用的数据，对数据进行清理，以保证数据的一致性和准确性；然后将数据进行相应的转换，再加载到数据仓库中；最后选择合适的数据挖掘分析工具和OLAP工具，将数据转化为报表、Dashboard等可视化形式的信息，一般的数据公司都是这样去处理数据的。

   商业智能(BI)正变得越来越重要，因为无知是现代商业最大的威胁。无所知的危险是很大的，一知半解比无所知的危害要大得多，因为我们在错误的认识中作出决定和行动，同时还自鸣得意地把自己看作真理的化身，这就像“瞎子骑瞎马，夜半临深池”。

  商业智能（BI）所要争取的就是充分利用企业在日常经营过程中搜集的大量数据，并将它们转化为信息和知识来免除企业中的瞎猜行为和无知状态。

    在大数据概念“泛滥”的今天，商业智能（BI）与数据展示对于企业的价值越来越明显。可以预见的是，在不久的将来，商业智能（BI）与数据展示必将成为企业决策的左膀右臂，为企业在信息化时代立足提供核心的竞争力。 以上就是小编为您介绍的商业智能与数据展示的介绍，希望对您有所帮助。