前段時間與朋友聊天，聊到了數據處理與分析的話題，就隨口問了一句，“你們單位目前主要應用了哪些數據處理與分析工具？”，當得知朋友單位目前主要應用的是一些報表工具時，便追問他，“那你們單位有沒有應用BI商業智能呢？”，沒曾想，卻遭到了朋友的反問，“報表工具不就是商業智能嗎？”

實際上，在現實工作中，將報表工具等同于BI商業智能，或者將二者混為一談，絕非個例。而且，經常也有企業會有這樣的疑問，“我已經有報表工具了，還需要BI商業智能做什么呢？”之所以會產生以上誤區及疑問，歸根結底是因為，并不清楚報表工具與BI商業智能之間的區別。那么，報表工具與商業智能到底有何區別？有了報表工具還需要BI商業智能嗎？本文試作淺要解析。

什么是報表工具？

報表，簡單而言就是用表格、圖表等方式動態顯示數據，它用以訪問、格式化數據，并把數據信息以可靠和安全的方式呈現給使用者。報表按用途可分為財務報表、銷售報表、統計報表、技術報表等。而報表工具，顧名思義就是制作各類報表的工具，它可以制作各種數據報表、圖形報表，或者制作特定格式的電子發票聯、流程單、收據等等。報表工具在技術上主要可以分為SQL型報表工具（以SQL/OLAP為理論基礎，基于數據庫或數據倉庫自動化來制作報表）以及Cell型報表工具（以Excel為原型，將注意力放在表格及格間運算上，主要解決報表的格式和展現問題）等。

報表工具的本質是統計和展現數據，并提供基礎的分析功能，比如排序、總計、方差等，目的是幫助用戶掌握和了解數據，讓報表使用者通過觀察企業數據，知道當下發生了什么事情。

什么是商業智能？

一般認為，商業智能（Business Intelligence，BI）的概念最早由Gartner提出。Gartner于1996年正式提出商業智能的定義，即“一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的，以幫助企業決策為目的的技術及其應用”。

雖然隨著時代的發展，如今BI商業智能的概念已經得到了更新和拓展，比如，Gartner于2013年在“Business Intelligence”一詞中加入“Analytics”，合并成ABI（Analytics and Business Intelligence，分析與商業智能），而且一些學者及研究機構所提出的BI的定義也不盡相同，但是業界對于BI商業智能的共識（或核心觀點）都是從數據中獲取知識進而輔助決策，也即通過數據探索、挖掘、分析乃至預測，讓使用者能更深層次地掌握過去及當下事件，預測未來事件及趨勢，進而更好地輔助決策，而這也是BI商業智能的本質所在。

商業智能與報表工具有何區別？

從以上分析可知，報表工具與BI商業智能在定義與本質上存在明顯差異，將報表工具等同于BI商業智能顯然是不正確的。而報表工具與商業智能的區別，具體還體現在以下幾個方面：

面向的對象與群體不同。報表工具主要面向IT開發者，或是某些企業內專門設置的報表開發人員，并服務于業務流程，這是因為報表的開發與制作，通常需要具備一定的數據庫知識、代碼編寫能力及二次開發能力；BI商業智能則主要面向一線業務人員、數據分析人員以及管理人員，因此更強調易用性。特別是如今隨著自助式、敏捷型、輕量化BI的興起，以及AI等技術在BI中的應用，BI商業智能已經成為“人人可用的數據分析工具”，所面向的對象與群體，相較于報表工具更廣。

功能側重點不同。報表工具主要側重于數據展示，通常具備展示、查詢及數據填報等功能，所生成的報表往往是基于某一套系統，報表格式往往是固定的，更加側重于讓企業管理層看到短期的運作效果。BI商業智能則主要側重于數據分析，它通過充分利用數據以及各種主題分析，展現數據變動趨勢，挖掘數據背后的規律，從而實現基于數據的洞察。正因為如此，報表工具所制作的報表，主要是基于原有的系統數據結構進行關聯展示，其所呈現的通常是二維信息，缺少交互，難以實現多維分析，展現的也只是過去及現在的數據，難以發現數據間潛在的關聯；BI商業智能則能整合多業務系統（如CRM、ERP、MES、APS等）的數據源，能夠快速處理大量數據，可通過鉆取、聯動、旋轉、切片等實現任意維度、任意分析路徑的數據處理與分析，找到數據之間的潛在關聯，推演未來變化及影響，最大程度地挖掘出數據背后的價值，實現智能數據分析與卓越數據洞察。

實施周期不同。報表工具的部署與實施相較BI商業智能而言更簡單，投資可以比較小，實施周期相對較短，見效也比較快。BI商業智能的部署與實施則相對比較復雜，投資比較大，實施周期也相對比較長，通常會遵循“總體規劃、分步實施、迅速收益、不斷完善”的原則，在梳理企業信息化建設現狀與需求，并確定了合理可行的實施步驟的基礎上，分階段地進行BI商業智能的建設與實施。

總的來說，報表工具通常可理解為數據展示工具，主要用于數據的查詢、填報、展示；，更著重于短期的運作支持。BI商業智能則可理解為數據分析工具，旨在將現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務決策。但需要指出的是，如今報表工具與BI商業智能關系可交叉可遞進。比如，一些報表工具實際上也具備數據分析的功能，可以實現多維數據的處理與分析；而BI商業智能也正朝著平臺及解決方案的方向發展，在BI商業智能越來越成為數據分析與展示平臺或解決方案的今天，主流的BI廠商實際上都將報表工具作為其BI工具及產品的組件之一，也即報表工具成為主流BI工具與產品的一部分。

有了報表工具，還需要BI商業智能嗎？

就如前面所說，報表工具側重于數據查詢與展示，其所生成的報表無論多么酷炫，查詢有多么簡單和便捷，它只是羅列了一堆數字而已，通常只能告訴管理者或決策者事實是什么，而無法讓管理者或決策者快速識別和了解數據背后的問題，也即事實為什么會發生（原因是什么），未來趨勢會如何等等。而且，隨著報表越來越多，越來越復雜，甚至出現了所謂的”中國式報表”，在一個excel頁面中，密密麻麻地布滿了管理者或決策者關心的所有內容，簡單而言就是格式復雜、信息量大，但管理者或決策者的精力畢竟是有限的，因此在這樣的背景下，“隨時隨地獲取關鍵信息”則成為管理者或決策者的核心訴求。而BI商業智能的出現，實際上就是為了解決報表信息越來越復雜、越來越泛濫的問題，其作為輔助決策的智能系統，核心就是幫助企業利用好數據，讓管理者和決策者隨時隨地獲取關鍵信息，能清楚地知道發生了什么以及發生的原因是什么，基于數字決策來提高決策水平。

那么，有了報表工具，還需要BI商業智能嗎？答案顯然是肯定的。特別是在數字經濟時代，數據被認為是基礎性資源及重要的生產力，蘊含著巨大的價值，企業紛紛將數據的挖掘與利用放在了非常重要的戰略位置，那么，BI商業智能系統作為用以整合企業內外部海量數據，提高數據分析質量與效率，為具體業務賦能，為企業決策提供支撐的數據分析與挖掘的有力工具，則成為必需。而且，從國內企業信息化建設與發展階段來看，目前絕大部分企業依然使用的是報表工具，主要用于解決企業內數據統計和展示的需求，而隨著數據分析、利用與挖掘的需求逐漸被激發，這些企業部署和實施BI商業智能的意愿也必將越來越強烈。

觀數臺，新一代增強智能協同BI平臺

如今，市場上的BI產品眾多且各具優勢，但“適合自己的才是更好的”。因此，企業在進行BI產品選型時，應結合自身需求，從BI的產品性能、數據整合與分析挖掘能力、跨平臺跨系統的數據集成能力、BI功能與企業需求的匹配度與性價比、BI廠商的實施與服務能力等方面進行綜合評估。而觀數臺作為久經市場驗證、飽受客戶認可的新一代增強智能協同BI平臺，已幫助越來越多的企業進行數據分析、挖掘與智能洞察，并輔助其作出決策，滿足大數據時代數據處理與分析的需要。

觀數臺是亦策軟件擁有自主知識產權，專為中國企業量身定制的本土化、輕量級、可嵌入的商業智能（BI）平臺，憑借其關聯引擎、增強智能、內存計算等核心技術，支持自助式BI與嵌入式分析等應用場景，允許每位用戶深入洞悉數據，挖掘數據價值，從而輔助企業管理者及決策者作出決策。

需要強調的是，觀數臺不僅僅只是數據處理與分析工具，更是涵蓋從整合數據源、數據采集、數據采集歸檔、自助式分析到報告分發的一站式解決方案。觀數臺包含觀數臺BI、觀數臺報表、觀數臺數據采集、觀數臺門戶、觀數臺機器人以及觀數臺移動端共6大核心組件，可全面滿足企業數據處理、分析、挖掘與洞察的需求。

觀數臺主要組件

其中，觀數臺BI基于內存、關聯專利引擎、開放架構，并結合AI等新技術，覆蓋企業全業務應用場景。觀數臺報表，作為類Excel的數據報表工具，憑借便捷開發方式和展現形式，結合觀數臺+BI的內核，可提供高性能、便捷的中國式報表制作。觀數臺數據采集，則可實現各類系統外的手工數據的錄入、導入，以及相應的審核工作流，確保企業有效完整的獲取各類數據。觀數臺門戶，作為企業級數據應用門戶，可整合多個BI工具，實現統一門戶、統一權限，靈活便捷地和企業各應用集成。觀數臺機器人作為全中文NLP（自然語言處理）數據分析智能助手，可提供中文自然語言理解、意圖識別的人機交互應用場景，支持上下文關聯查詢，幫助用戶自由探索數據價值。而觀數臺移動端是觀數臺BI在移動端的擴展，作為專業的移動分析應用工具，它完全基于移動端體驗的產品，既補全了觀數臺分析平臺的完整性，也滿足了客戶的不同數據分析應用場景，可在智能手機、平板電腦等移動設備中隨時隨地查閱信息，并及時溝通、實時反饋、協同決策。

不管企業目前的信息化處于哪個階段，亦策觀數臺都能適應企業的各種數據處理需求。亦策觀數臺自推出以來，迅速在全國各地鋪開，目前已經在制造、零售、醫藥、教育、金融、航空與物流等眾多行業與領域得到廣泛應用，為各行業客戶帶去了精準的分析建議與決策。