Bi系统跟数据中台的区别是什么？

随着数据时代的发展，BI分析是当今数据时代必不可少的能力之一。BI系统通过系统化产品化的方法，能够大幅降低数据的获取成本、提升数据使用效率。同时借助可视化、交互式的操作，可以高效支持业务的分析及发展。

BI如此火热，随之而来的数据相关的概念又有数据中台等，那么BI系统和数据中台究竟有什么区别？有什么联系？在具体应用中究竟如何区分呢？

小亿今天就和大家聊聊这个话题。

一、概念辨析

1、BI系统

BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。

换句话来说，BI是一套完整的解决方案，可以将来自企业的不同业务系统（如ERP、CRM、OA、BPM等，包括自己开发的业务系统软件）的数据，提取出有用的数据进行整合清洗，在保证数据正确性的同时，进行数据分析和处理，并利用合适的查询和分析工具快速、准确地为企业提供报表展现与分析，为企业提供决策支持。

简单概括这个过程所体现的三个大的部分就是：数据源收集，数据仓库的数据准备，可视化报表展现和数据分析。

对企业来说，商业智能BI不能直接产生决策，而是利用BI处理后的数据来支持决策。核心是通过构建数据仓库平台，有效整合数据、组织数据，为分析决策提供支持并实现其价值。

BI最终展现给用户的信息就是可视化报表或视图。需要注意的是，报表是一个结果，只能达到查询的效果，查询仅仅只能告诉我们结果是什么、有没有问题。而基于可视化图表背后的数据分析才能告诉我们问题的原因是什么，只要问题发现了，原因也找到了，那么企业业务人员或者管理人员如何去决策就会变得简单与轻松。

而BI系统的价值主要体现在两方面。一方面，分析系统可以将大量的数据处理过程流程化，这就大大提升了数据分析效率。做过分析师的同学都知道，其实工作的一大半时间都“浪费”在了数据处理过程。有了这个系统，可以节省业务和分析人员的数据处理过程。若技术支持的好，数据甚至可以做到实时分析。比如你这边刚做了一个页面上线，在分析系统上立刻就能看到最新的访问数据。这无疑是有重要的业务意义。

另一方面，分析系统可以极大地降低数据分析的门槛。可以通过很多交互化的方式、让业务自己进行各类的分析，也不需要写SQL，直接拖曳式分析即可。对于一些常用的监控项目或者指标，可以在系统中搭建好，后续自动化更新即可。

亿信华辰开发的亿信ABI一站式数据分析平台是亿信华辰历经17年匠心打造的国产化BI工具，技术自主可控。它打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路，可满足企业经营中各类复杂的分析需求，帮助企业实现高效数字化转型。提供报表分析、大屏可视化、自助式分析、报告应用、预测与挖掘等多元化分析方法，全方位提升数据分析能力，精准支撑领导决策

2、数据中台

数据中台是一种将企业沉睡的数据变成数据资产，持续使用数据、产生智能、为业务服务，从而实现数据价值变现的系统和机制。

通过数据中台提供的方法和运行机制，形成汇聚整合、提纯加工、建模处理、算法学习，并以共享服务的方式将数据提供给业务使用，从而与业务联动。再者，结合业务中台的数据生产能力，最终构建数据生产—消费—再生的闭环。

但数据中台不等于大数据平台，数据中台的核心工作也并不是将企业的数据全部收集起来做汇总就够了。 数据中台的使命是利用大数据技术、通过全局规划来治理好企业的数据资产，让数据使用者能随时随地获取到可靠的数据。因此，数据中台一旦建成并得以持续运营，其价值将随着时间的推移将呈指数级增长。

数据中台成为热点，“中台”这个概念，是相对于前台和后台而生，是前台和后台的链接点，将业务共同的工具和技术予以沉淀。数据中台是指数据采集交换、共享融合、组织处理、建模分析、管理治理和服务应用于一体的综合性数据能力平台，在大数据生态中处于承上启下的功能，提供面向数据应用支撑的底座能力。广义上来给数据中台一个企业级的定义：“聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念”

并且数据中台需要具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现４个核心能力，让企业员工、客户、伙伴能够方便地应用数据。

二、区别了解

具体来说，Bi系统和数据中台的区别有以下几点：

1、标准定位不同

BI工具就是我们常用的商业智能(Business Intelligence)工具。它是一套完整的解决方案。

数据中台是一个企业管理和运营的一体化管理平台，同时为前端提供支撑数据服务。

2、作用范围不同

BI工具将企业中的数据进行有效的整合，根据提供的报表提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

数据中台是对企业的数据进行汇总和储存，进行统一管理，实现企业不同地域的系统之间的互联互通，避免出现数据孤岛。实现上下游资源一体化。

3、使命不同

BI工具，数据分析者。针对数据中台提供的数据进行数据分析、挖掘和呈现。在这个场景下，业务人员使用分析工具连接至专业人员提前构建好的数据仓库来制作和分享分析报告。

数据中台，数据提供者。收集企业内外的各类数据，进行汇总、筛选等处理后，为BI工具提供数据基础。

4、降低企业成本，实现差异化竞争

BI工具已经发展了很多年,并不是一个新兴事物。最早商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

数据中台最大的特点是企业在开发和维护的过程中，不再依赖于特定专业开发人员，业务人员会Excel公式就可以开发复杂系统，独立搭建企业应用，降低了成本和开发风险。尤其在灵活可扩展性上，能适应现阶段需求和未来扩展。让企业在激烈的市场竞争中，做到快速响应业务的需求。

数据中台就是支撑企业管理、运营的信息化平台。而BI工具则是将产生的运营数据进行分析，为管理者提供决策依据。在企业经营活动中，两者相互配合，缺一不可。

三、具体应用

Bi系统

通信行业：亿信BI助力IT产品数字化运营

国内某大型生产销售通信设备的民营通信科技公司，1987年正式注册成立，总部位于中国深圳坂田，是全球领先的信息与通信技术（ICT）解决方案供应商，专注于ICT领域，坚持稳健经营、持续创新、开放合作，在电信运营商、企业、终端和云计算等领域构筑了端到端的解决方案优势，为运营商客户、企业客户和消费者提供有竞争力的ICT解决方案、产品和服务，并致力于使能未来信息社会、构建更美好的全联接世界。2017年，华为排名《财富》世界500强第83位。

（1）项目背景——如何缓解业务高速发展带来的压力

企业在全球的业务高速发展，支撑企业业务发展的IT服务也必须不断提升来提高企业竞争力。

IT服务是什么？怎么提升？这就是IT数字化转型的使命。

IT服务从以下三层分类来解读：

SaaS层：产品服务，支撑华为业务运营的IT产品

PaaS层：平台服务，支撑华为IT应用产品的技术开发平台

IaaS层：基础设施服务

其中SaaS层IT产品服务，是直接面向业务用户的应用服务，提升用户服务体验，提高用户满意度，才能支撑业务高效发展，因此，IT产品数字化运营就显得尤为重要，它是有效支撑华为IT产品优化提升的重要环节，敏捷、高效地实现IT产品数字化运营和度量，对推动华为数字化转型具有重大意义。

（2）解决方案——IT产品数字化运营

IT产品数字化运营，主体自然是IT产品，因产品服务对象不同，运营方向也会不同。企业目前有300+产品，2000+应用，越来越多的产品在寻求数字化运营服务，全产品自动化通用运营服务，显得迫在眉睫。

我们依据已有部分产品个性化运营门户，调研各大产品运营需求，提炼IT产品运营通用指标，拉通产品集成数据，打通三大业务数据源头，建设全产品自动化数据仓库，基于亿信BI建设通用指标主题模型，最终完成通用产品数字化运营服务。

①运营概览：

聚焦产品数字化运营宏观内容，分析用户行为、产品全球体验、访问热点模块、体验较差模块、产品主管评价、产品健康度、产品运行质量。

②用户分析：

分析产品用户的活跃、新增、累计趋势，区域、部门分布情况，将后台数据转化为有价值的数字化信息，支撑产品服务及用户满意度提升。

③行为分析：

聚焦用户操作行为，分析用户访问性能，识别性能慢的模块和页面，访问这些页面的用户区域&部门分析，据此制定或者调整产品运营策略，让产品运营有的放矢。

④质量分析：

聚焦产品使用效果，分析用户在使用产品过程中反馈的事件、问题和求助，以数据为支撑，针对不同用户群量身定制不同的用户关怀政策，从而提高用户满意度，提升用户保留率。

（3）价值体现

IT产品数字化运营为华为构筑用户全栈数字化运营服务，在推动企业IT数字化转型进程中起着举足轻重的作用。

企业IT产品数字化运营，实现数据集成、数据仓库、IT产品数字化运营服务，最终自动化完成IT产品用户、性能体验、质量分析等数字化运营，为300+产品，2000+应用在网运营提供自助、敏捷、开放的运营监控服务，驱动自我管理改进。

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总的来说，BI更多的是做了用数据展示工作，是在一种滞后的业务数据分析，而用数据管理工作，用数据推动工作做的很少，所以BI偏重分析；数据中台则提出了数据渗透到整个业务的闭环中，用系统的方式推动工作，所以更实用和全面，并实时渗透到业务的全过程。二者各有千秋，在企业的管理和发展中选择恰当的方法即可。