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本文通过对10个基本关键问题的解答，介绍什么是商业智能BI，为什么需要商业智能BI，如何搭建BI架构，以及面对市面上众多的BI厂商如何做出选择。

1.什么是商业智能BI？

BI是商业智能（ ）的缩写，是指利用现代数据仓库技术、在线分析处理技术、数据挖掘和数据呈现技术进行数据分析，实现商业价值。

商业智能的概念于1996年首次提出，定义为：商业智能描述了一系列概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策。 商业智能技术提供了使企业能够快速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到整个企业。

图：分析云技术架构

2、BI的对象是谁？

ERP给企业带来的是流程的信息化，主要是针对业务人员，更多的是解决企业的业务问题，比如财务核算、填表、记录原材料的使用等。 ERP使业务流程标准化，提高生产效率，降低运营成本。 从某种意义上说，它属于业务系统。

与ERP不同，BI更面向企业的中高层管理者，更多的是解决企业的战略和决策问题，比如如何进行战略分解，如何安排生产进度等，属于决策系统。 BI是将所有数据商业化的过程。 通过对数据的深入分析，将其应用到业务中，引导业务，协助业务更好的开展。

图：致中高层管理人员

3、敏捷BI和传统报表有什么区别？

报表是以表格和图表等格式动态显示数据。 市面上有一些报表工具，可以用来制作各种数据报表、图形报表、展示数据。

BI是一整套解决方案，用于有效整合企业现有数据，快速准确地提供报表和提出决策依据，帮助企业做出明智的经营决策。 它的重点是数据分析。

报表出具流程： 传统报表：首先由业务人员提出报表需求，统计人员对企业内不同系统存在的数据进行统计，然后由IT部门人员出具报表。 因此，该报告主要面向业务人员、统计人员和IT开发人员。 报告的生成需要三个部门人员的参与和配合。

但是，BI 与报表有很大不同。 BI（数据分析）主要面向业务人员。 报表的生成只需要业务人员简单的拖拽即可生成。 操作简单，重点分析。 与报表相比，节省人工成本，系统自动提取计算，准确性更高。

总之，BI可以实现很多报表无法快速完成的任务，让数据成为宝贵的资产，帮助企业从不同的角度看待数据，最大化数据背后的价值，帮助企业做出最佳决策。

图：敏捷BI与传统报表的区别

4、BI可以输出哪些可视化内容？

BI支持数据可视化，帮助企业更快、更有效地查看和理解数据。 都说BI是用来做决策的，那么BI能输出哪些可视化的内容呢？

图：商业智能分析

5、BI能给企业带来什么？

增加收益：BI可以实现对数据的深度分析，有效地将数据转化为知识，辅助企业进行科学决策。 例如，基于大数据分析，发现客户的实际需求，提升用户体验； 根据产品特点和卖点寻找目标客户群，根据目标客户偏好的渠道进行营销商业智能，提高产品周转率，实现精准营销。

降低成本：通过钻取、穿透等功能，可以追溯数据结果的来源，发现企业业务流程中存在的问题，并加以改进，达到降本增收的效益。 例如，可以通过云端分析实现财务和人事管理，从而控制各种成本和支出，降低成本。

提高效率：传统分析需要IT技术人员通过编写复杂的SQL语句来创建报表，不仅沟通成本高，开发时间长，而且报表对业务的响应速度慢，无法立即响应。 以分析云为代表的商业智能敏捷BI改变了传统的报表分析流程。 基于语义层，业务人员可以通过拖拽的方式快速实现报表制作，并根据实际需要灵活快速地进行高质量的数据分析，使报表更贴近业务需求。

风险防范：商业智能BI可实现智能预警功能，对偏离正常范围的数值主动预警。 系统将通过邮件或其他形式通知相关管理负责人，帮助企业规避风险，减少安全漏洞。

图：分析云大屏

6、Excel不香吗？ 为什么是商务智能？

说到数据分析，大家第一个想到的可能是Excel。 Excel软件虽然操作简单，使用方便，但是对于企业来说，使用Excel进行数据处理有很多局限性：

总之，Excel面向个人用户，而BI面向企业用户。 当数据量不大的时候，Excel还是可以处理的。 一旦业务越来越复杂，数据量越来越大，Excel的劣势就会越来越明显。

图： Cloud 和 Excel

7、只有大企业才需要BI吗？

很多中小企业普遍认为“大数据离我们太远，只有大企业、大集团才需要数据分析”，但实际上，在数字化、智能化时代背景下，无论是否无论是大型企业还是中小企业，只有活在数据的风中，才能不被大数据的浪潮吞噬。

近年来，经济下行，市场环境存在诸多不确定因素。 中小企业生存发展面临更加严峻的挑战。 为实现最优配置，中小企业迫切需要通过数字化手段实现突破升级。

对于中小企业来说，性价比是一个重要的考虑因素。 用友U8、用友NC、用友T+、金蝶K3、金蝶EAS等主流ERP财务及供应链分析专题分析。 开箱即用，大大缩短实施周期，最大程度帮助企业降低实施成本。 低成本获取数据分析能力！

图：开箱即用的 Cloud

8、企业BI解决方案为什么难实施？

许多人认为 BI 是浪费金钱。 企业进入一个BI项目，就像进入了一个无底洞，还得不停地往坑里填……有人认为BI部署的成功率不会超过30%。 不能让它发生...

为什么实施 BI 解决方案困难重重？ 看似简单的图表分析真的“简单”吗？

企业在做BI时，必须要有全局观，实现跨部门数据共享，统一分析主数据，分解量化战略目标，构建分析主题。 这才是企业分析系统建设的正确路径。

图：企业分析系统建设路线

9、什么是BI的后期维护？

部门调整、业务调整……导致报表不断调整，报表的维护成本越来越成为企业关注的重点。

市面上的一些BI产品，从实现的角度来说，并没有真正打通底层数据仓库的数据，一旦报表需求发生变化，就需要重新实现BI产品。

Cloud 的语义层技术成功解决了这个问题。 语义层技术，通过对数据库中相关数据项的定义，将数据库中的数据定义为具有明确业务含义的名称，业务人员面对的不再是表、字段以及它们之间复杂的关系、关联、计算关系、但熟悉的业务术语和指标名称。

在分析方面，基于“语义层”，业务人员可以通过简单的拖拽快速构建业务分析，使业务人员能够进行分析。

在后期维护中，语义层技术起到了关键作用。 业务调整时，IT人员只需要修改访问逻辑，在后台重新定义需求即可。 前端报表无需重新制作，可以大大节省您的维护成本。 ！

图：语义层的作用

10、如何选择BI工具？

对于企业来说，市面上的BI产品种类繁多，随意选择一款BI产品是不明智的。 在选择BI模型时，建议考虑两个方面：

Cloud 具有很强的创新性和扩展性。 通过不断的优化升级，为用户带来更好的体验，帮助企业更高效、更流畅地分析数据。 另外，分析云可以很好的与企业的实际业务结合，根据企业的客观情况进行部署，实现BI价值的最大化。

更重要的是， Cloud团队的核心成员均有超过10年的大型集团公司大数据服务经验。 分析云凭借其卓越的解决方案咨询能力、需求解读能力、实用的技术实施能力，赢得了用户的青睐。 支持和信任。

Cloud可为企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案。 基于大数据、移动互联网、人工智能等先进技术，全面支持企业业务创新，随时随地看运营，助力企业科学决策，加速企业数据分析。 转型升级，帮助企业进行精准营销、战略管控、风险预警等。

此次疫情，国内线下业务受到重创，而游戏、视频等互联网流量大幅增长，在线办公、远程教育等需求相应增加，给现有数据中心带来了挑战。 部分应用服务器存在承载能力不足、网络传输速度和稳定性下降等问题，运营企业急需扩容。

数据中心市场增长迅速，前景广阔

在这个“新基建”中，大数据中心（IDC）指的是计算、存储、网络设备集中存放的地方。 根据赛迪顾问对数据中心的定义：数据中心是指按照统一标准建设，为集中存储具有计算能力、存储能力和信息交互能力的IT应用系统提供稳定可靠运行环境的场所。

数据中心按服务对象可分为企业数据中心（EDC）和互联网数据中心（IDC）。 IDC的建设需要高速的互联网接入带宽、稳定充足的电力供应、恒温恒湿的机房环境、实时有效的集中监控。

数据显示，2019年我国IDC市场规模达到1560.8亿元，同比增长27.1%，远高于世界平均水平（约11%），增长潜力充足。 随着“新基建”推进，云计算服务部署加速，5G商用加速，流量持续增长，相关设备和服务需求增加。 该机构预计，2022年国内IDC产业规模将达到3482亿元，2019-2022年三年复合增长率将达到30.7%。

智能安防数据中心运维的重要一环

在模拟技术视频监控时代，模拟视频监控只能满足数据中心的日常监控，没有可扩展性。 现阶段，人防是数据中心安全防护的重要手段。 随着数字视频监控技术的成熟，数字视频监控技术为视频监控的多元化应用打开了一扇窗智能安防，为后续智能安防系统的建设提供了可能。 数据中心采用IP以太网技术构建独立的数字安全体系。 网络除了满足日常安防视频监控巡逻外，“事后视频查询”成为未来审计取证的主要手段。

根据国家标准《数据中心设计规范》（GB/50174-2017）和国家标准《数据中心基础设施运行维护规范》（GB/-2018），数据中心对功能设计有明确要求安防系统，并对安防系统的功能联动提出了基本的智能化要求。 可以说，智能安防正在成为数据中心智能运维的一部分，与智能消防管理相融合，结合设备信息、环控信息、资产信息的融合，最终融入到数据中心的管理中。数据中心运行监控中心。

数据中心运维系统投入智能安防系统，实现了人员进出信息、人员轨迹信息、人口统计信息实时联动、多地远程实时无线对讲等功能、多地消防环控信息实时联动。 同时，借助人脸识别等技术，将物理数据中心打造成实时三维透明机房。 智能安防系统与基础设施可视化平台的有效结合，为多地点云中心的数据中心管理增添了实用助手。

例如，对于即将进入数据中心的人员，可以通过人脸识别或声纹识别，提前识别人员信息，通过大数据分析，预测人员安全等级，及时报警或提醒，有效实现“提前预防”，实现从“事中实时控制”到“事前预防”的转变，

此外，目前依靠巡检机器人可以稳定各种复杂环境下的视频监控画面，实时采集数据中心的现场声音，为安防后台提供准确的现场实时情况。 这也是目前数据中心正在积极探索和采用机器人巡检。 基于RFID射频技术的自动检测技术和全生命周期物理管理系统。 各种智能化、现代化管理方式的实施，将大大提高数据中心机房的环境管理效率，大大节省云中心管理的人力物力投入。