商业智能 BI 要解决的问题
传统上，企业将数据战略集中在power BI商业智能（BI）上，但预测和规范分析平台的兴起，部分归功于机器学习和人工智能，正在改变这个方程式。即使是商业智能本身也在不断发展，这也是以前业务分析平台独有的功能。
不过，随着互联网科技的发展，各个企业的各个业务层级都在不断扩大升级优化，理解商业智能和数据分析之间的区别与联系，明确数据分析为企业带来的价值，对于正确实施数据战略至关重要。
因此，打破power BI商业智能与数据分析的借鉴，使得二者更好地结合并运用于企业运作的各个部门和业务当中，对一个企业的发展和壮大至关重要，对一个人的职业发展也是至关重要的。
商业智能 BI 的核心主线是什么？主线就是通过构建数据仓库平台，有效的整合数据并组织起来为分析决策提供支持并实现其价值。还有一种解释就是：将数据转变为信息，信息支撑决策，决策产生价值。
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第一个层次是报表的常规呈现。
所谓常规呈现指的是使用柱状图、饼状图、折线图、二维表格等图形可视化的方式将企业日常的业务数据（财务、供应链、人力、运营等）全面呈现出来，再通过各种维度（看数据的角度）筛选、关联、跳转、钻透等方式查看各类分析指标，业务分析图表按照主题划分，图表之间存在一定的逻辑关系。
这些分析展现内容基本上是围绕各个业务部门日常工作展开，这里面有很多的业务分析内容可能需要复杂的计算规则，需要从不同的系统取数据，从业务系统软件中这些都是很难直观看到的。这个层次的报表分析就是一种呈现，让报表用户对日常的业务有一个清晰、直接、准确的认知，其次解放了他们自己手工通过 EXCEL 通过各种函数做汇总分析、制图的工作。
比如，财务部门会关心今年的营业收入、目标完成率、营业毛利润率、净资产收益率等；销售部门会关心销售金额、订单数量、销售毛利、回款率等；采购部门会关心采购入库金额、退货情况、应付账款等等。
第二个层次是数据的"异常"分析
我们通常所认为的 "异常" 就是指不好的东西，那么在这里我们对 “异常”的解释是：通过可视化报表呈现，我们发现了一些数据指标反映出来的情况超出了我们的日常经验判断。
例如，正常情况下每个月的平均用户注册量是10万左右。但是通过报表我们发现在今年的 8 月份，会员注册量达到了 23 万，这就是一种 "异常"，远远超过我们的经验判断和预期。再比如在今年的 1-9 月份，产品销售毛利率稳定在 30%-40% 之间，突然到了10月份，整体的毛利率下降到了 20% 不到，这也是一种 "异常"。这两种异常数据，一种是我们所追求的的正向"异常"，一种是我们极力避免的负向“异常”。
商业智能 BI 是先通过第一层的报表呈现，将很多业务运营情况直观的反映出来，让用户可以直观的看到在我们经验之外的数据表现情况。商业智能 BI 在这里体现的价值就是要对这些 "异常" 数据进行有目的的分析，通过相关联的维度、指标使用钻透、关联等分析方式探索出可能存在的原因。
比如会员注册的问题，有哪些因素可能导致会员注册的大幅度增加的可能？是不是最近采取了一系列的线上降价促销、开放式的注册、相关营销活动等，这些支撑分析的数据是否都存在，如果都存在，它们的报表呈现情况如何，促销投入的力度和用户增长的关系等等。
第三个层次是业务建模分析。
业务建模分析通常是由精通业务的用户提出，通过合理的建模找出业务中可能存在的问题，将其反映出来并最后要回归到业务，形成决策并不断优化的一个过程。业务建模可简单，可由一个或多个图表组成，也可复杂，通过一组或多组数据图表支撑。业务建模简单来说也可以理解为一种业务分析的逻辑思维模型，只是用数据、图表化的方式将它们有效组织起来去验证我们对业务分析的逻辑判断。
业务建模分析区别于第一层的全面数据呈现和第二层的异常分析和被动分析，它是一种更深层次的业务数据的主动设计和探索分析。这层分析的提出更加深入业务，围绕一个一个业务分析场景展开，对业务的认知要足够深。
例如下面是一个有关 4S 店首保回店率的分析，通过一个很简单的建模（维度：年份，分析指标：新车销售数量、首保回店数、首保回店率）分析每年首保用户的留存情况。
业务分析建模需要由专业的业务人员且具备数据分析思维意识的人员来推进和主导，再辅助合适的数据分析、挖掘或统计工具，这样商业智能 BI 的价值才能得到充分的发挥，数据的价值也才会得到充分的体现。
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对商业智能 BI 的总结
我们对商业智能 BI 的认知是不是这样理解才更加合理：商业智能 BI 的表象是可视化分析报表的呈现，但它的本质还是业务问题、管理问题。
商业智能 BI 数据分析来源于业务，通过数据呈现发现业务问题（好的或不好的，经验之内或之外的 ）再次回到业务优化业务提升业务运营的一个过程，这就是在商业智能 BI 中数据到信息、信息产生决策、决策产生价值的真正内涵。
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