很多人在开始做数据分析师或者加入大数据行业的时候，难免会听到“报表工具”、“BI商业智能”这些词。“做报表、做BI”是数据团队最常见的工作。

作为企业内部数据团队的一员，您是否经常遇到以下问题？

很多人潜意识里认为报表就是BI，BI就是报告，其实这是一种错误的认识。造成这种误解的主要原因在于两者都是大数据时代的分析工具，功能有重叠。想要了解二者的区别，需要从报表工具和BI商业智能工具的应用场景来分析。

BI商业智能与报表软件的本质区别

报表是数据展现工具，商业智能BI是数据分析工具。

报表工具，顾名思义，就是制作各种数据报表、图形报表的工具，甚至可以制作电子发票、工艺单、收据等来展示数据。

BI商业智能不仅仅是一个工具，更是一个解决方案。百度百科解释称，商业智能就是将企业各个操作系统中的数据抽取出来，经过清洗、提取、转换、加载，也就是ETL过程，合并到企业级数据仓库中，得到企业数据的全局视图。在此基础上，利用合适的查询分析工具、OLAP工具等进行分析处理，最终将结果呈现给管理者，为管理者的决策提供支持。

两者最明显的区别在于，报表主要由IT开发人员制作，服务于业务流程，比如销售报表、供应链生产报表等。BI商业智能也可以制作报表，但BI的报表格式更简单，操作起来自然也更方便，大部分报表字段都是拖拽到维度框和指标框中就可以形成报表，使用者可以是IT人员，也可以是业务分析师。

一般来说，BI与报告有以下四个方面的不同：

1）任意分析维度

假设老板需要查看一份任意维度都有20个维度的销售明细数据，维度中既有省份、城市、区、经纬度等地域字段，也有商品编号、商品名称、商品类型等商品属性字段。

报表可以多维度展示数据，但无法支持任意维度的任意组合。虽然可以勉强支持N个维度的N份报表制作，但工作量会增加N倍；即便不考虑后续的运维成本，如果每份报表都要求配置数据权限，工作量也会呈N*N的指数级增长。

2）任意分析路径

分析路径并不单指通过钻取来改变分析的粒度，此外，数据分析需要对以多维度形式组织的数据进行联动、钻取、维度切换等各种分析操作，才能对数据进行分析。毕竟领导看数字的需求是无法预先设定的，真正的“随心所欲分析”是满足老板想看什么数字就看什么的需求。

且不说报表配置参数有多么复杂、繁琐，这一切还不是仅仅通过报表系统中配置一些常规的分析路径就能满足的。

3）实时分析

如何实时掌握今年618的销售情况？

如何定制核心业务指标并实时更新，让管理层能够快速发现问题？

如何实现异常数据自动预警，以便企业及时调整计划？

如何统计公司内部的任务安排（如研发计划）并协助领导进行人员等资源的配置？

第一，简单的报表系统无法支撑“实时数据”。第二，实时数据不等于实时分析。企业更渴求的是“实时分析”，老板的刚性需求是能够更新准实时、分钟级的实时数据，同时支撑复杂的计算和分析。

4）报告制度无法实现的目标

报表系统可以对接多维数据库，但无法实现拖拽分析和自助分析。报表系统一般对接业务系统数据库提供查询功能，也可以实现跨库关联查询，但实现的复杂度和性能取决于报表工具的能力。除了数据展现之外，无法支持数据挖掘、性能优化、权限管理等。

可以看出，报表只是一种展示数据的工具，是静态的、固定的。所谓的报表工具，比如国外的 ，本质上就是统计、展示数据的产品，提供基本的分析功能（排序、总计、方差等）。报表的目的是帮助用户掌握和理解数据，让用户通过观察企业数据就能知道当下发生了什么，侧重于短期的运营支持。

BI的重点在于对业务数据的分析，它立体而多面，集成了数据统计、数据展现、数据分析挖掘、数据预警等一系列整体解决方案。在业务运营过程中，决策者不仅需要知道发生了什么，还需要知道为什么发生，以及如何根据已知的信息推断未来可能发生的情况。

总结一下，BI专注于数据分析，是业务、数据、数据价值应用的过程，是一套完整的解决方案。报表专注于数据展现，报表只是BI里的一个组成模块，报表无法替代BI。

2. BI商业智能与报表软件的其他区别和联系

1.使用不同的受众和价值观：

报表模块通常面向高管级别的一线业务人员，用于解决业务问题，例如财务核算、销售报表、客户录入等有固定模板的业务统计。

BI更多的面向数据分析师、业务管理者、决策管理者，甚至利益相关者（比如向访客展示），侧重于解决业务分析、决策分析、动态呈现的问题。

2.使用灵活性不同：

报表模块通常是硬编码、静态的，而BI相对灵活多变。具体来说，报表模块通常是固定的报表，需要将数据导出到服务器进行二次处理，即使是图2中的功能，也无法根据需要改变图形展示。而BI上的数据分析和展现具有很高的灵活性和自主性，通常可以通过拖拽、下钻、联动等方式生成丰富多彩的报表和图表。

3.数据覆盖范围不同：

报表模块中的数据通常仅限于业务系统相关数据，但具有较高的及时性、直接性和准确性；

BI通常以数据仓库为基础，通过访问和提取“多个”业务系统的数据，对数据进行聚合，并根据一定的业务分析专题制定业务分析模型和可视化分析报告，实现跨系统、跨部门的数据联动和连接。BI数据的时效性通常较差，在ETL过程中也会考验数据的完整性和准确性。

当然，两者都是基于业务领域产生的数据，用于查看业务结果、分析业务数据。尤其是很多“高级”业务系统自带的“报表模块”，在外观和功能上越来越像BI，专业BI的时效性和准确性也得到了很大的增强。

报表是“业务数据化”的过程，将业务以数据的形式记录下来，达到数据沉淀的效果；BI是“数据业务化”的过程，基于报表收集的原始数据进行业务决策分析。

比如一个领导者通过报表查看数据，可以知道这个月的总销售额，每个销售员的业绩，哪个产品卖得最好等等，主要是通过对已知数据进行统计分析，了解总体和详细的​​事实。

如果领导用BI看数据，不但知道销量、业务员绩效，还可以基于这个报表进行更自由的探索分析，比如按照区域、产品、门店查看，用不同的图表（折线图、饼图、条形图等）得出不同角度的结论，甚至对未来做出预测，比如产品A销量可观，预计10号后库存会告罄，请及时备货等。所以BI提供更深层次的分析、更智能的决策辅助，这是和报表最核心的区别。

3、企业如何选择适合自己的BI？

讲到这儿，相信大家都已经明白了，BI是数据建设的趋势。

不同行业、不同企业对BI的需求也不同，企业首先应该明确自己的业务类型、企业规模、当前经营状况。数据知识发现的方法和手段有很多，前提是对业务本身有深刻的理解，清楚知道BI的最终目标，然后再考虑BI的可扩展性、售后服务、迭代更新模式等。

以下列出BI选型要点，供大家参考：

1）轻量级：很多BI平台注重开发，需要较高的研发资源，接入速度慢，后期维护繁琐。 如果企业没有相应的资源支持，建议选择可以快速启动、维护成本低的轻量级平台。

2）便捷易懂：数据分析的结果最终还是要赋能业务方，但业务用户目前还缺乏专业的数据分析能力，建议BI的选择要考虑产品的易用性和学习成本。

3）创新性和灵活性：很难预测未来需要的数据分析程度，所以在选择之前要充分考虑BI平台的创新能力，比如是否具备异常检测、智能诊断、AI预测引擎、算法扩展等功能模块。