為什麼要花時間來解釋「什麼是BI」這個並不新鮮的問題?
是因為我們發現還是有不少使用者來問，逐漸也發現這問題的答案可能並沒有問題本身普及得開。因此，今天通過這篇文章幫助大家認識、理解BI。
入門：弄明白，到底什麼是BI？進階：BI與大數據、資訊化、數位轉型的區別？
深挖：BI這麼好，是否所有企業都應該上BI？
一、什麼是BI商業智慧？
1. BI的定義
BI，全稱為 business intelligence，商業智慧，指的是一套完整的解決方案，用來將企業中現有的數據進行有效的整合，快速準確的提供報表並提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。BI本質確實是這樣，即「從數據中獲取知識，輔助決策」。
通俗點說，就是企業在資訊化建設後（例如上了MES、OA、ERP等業務系統），經過多年，在內部積累了大量的業務數據，但這些數據沒道理放著不用對吧，那怎麼用？這就是BI發揮作用的時候。企業可以用BI來從這些數據中獲取知識，幫助企業知道如何根據這些數據來做出下一步的決策。
但為了易於理解，在對文獻研究和對300+CIO調研的基礎上，結合市場環境，我們對BI做出了更精確的定義：
BI是在打通企業數據孤島、實現資料整合和統一管理的基礎上，利用資料倉儲、數據視覺化與分析技術，將指定的數據轉化為資訊和知識的解決方案。
其價值體現在滿足企業不同人群對於數據查詢、分析和探索的需求，從而為管理和業務人員提供數據依據和決策支援。
2. BI整體運作流程
BI整體運作流程
BI整體運作流程包含資料準備、資料處理、資料分析、資料分享四個階段。
- 資料準備：資料來源很多，但不管是在資料庫中或是在業務系統中，首先就是把這些資料連接到BI中。
- 資料處理：有了數據，但這些數據仍舊是雜亂、不易於分析的。透過行列轉換、過濾、分組匯總、左右合併等功能對資料進行處理，只留下有用的資料。
- 資料分析：準備好資料之後就可以開始進行資料分析了，簡單一點的像排序、累計佔比計算、異常值高亮、下鑽查看不同維度資料等，複雜一點的像是視覺化儀錶板搭建、業務建模分析等。
- 資料共享：當資料以最合適的方式製作出來之後，再透過連結或目錄權限設置，直接分享查看。
二、BI商業智慧與資料分析
BI商業智慧與資料分析經常被混用，但兩者在企業中的角色其實不同。簡單來說，商業智慧是一套支援決策的系統框架，而資料分析是一種用來產生洞察的方法與能力。
這兩者有以下幾點不同：
(1) 核心目的不同
- 商業智慧的重點在於「讓企業看懂營運狀況」，例如即時掌握銷售表現、庫存壓力、產能利用率或客戶流失風險。它關注的是穩定、可重複、可共用的決策視角。
- 資料分析則更偏向「探索與解釋」，例如為什麼某產品突然賣不好？為什麼某區域的退貨率特別高？它通常是針對特定問題進行深入挖掘。
(2) 使用方式不同
- 商業智慧通常以儀表板、報表、KPI 監控的形式存在，讓管理者每天都能快速掌握整體狀況。它是持續運作的。
- 資料分析則多半是專案型或問題導向，當企業遇到異常或想驗證假設時，才會進行深入分析。
(3) 企業角色不同
實務上兩者如何搭配？
在成熟的企業中，商業智慧與資料分析不是二選一，而是相互補強：
- 商業智慧告訴你「哪裡怪怪的」
- 資料分析告訴你「為什麼怪怪的」
- 商業智慧再用來「長期追蹤改善效果」
沒有商業智慧，分析結果很難落地；沒有資料分析，商業智慧只剩表面。兩者結合，企業才能從「看到問題」，進化到「理解問題」與「預測未來」
三、BI與大數據、資訊化、數位化的差別？
BI與大數據、資訊化、數位化的區別？
在上一段，我們知道了BI的官方定義，但還是對BI沒有實際感知怎麼辦? 並且還經常把BI與大數據、資訊化、數位轉型混淆在一起，只知道它們都是跟數據相關的技術，但具體差別在哪，其實並不清楚。
因此在進階處，我們會帶你理清BI和這些詞的本質區別，幫助你進階理解BI到底是什麼，能做什麼。
1. 商業智慧（BI）和大數據
先給結論：BI是大數據領域下的一部分。但BI側重於讓不懂技術的業務人員帶著業務問題去做數據分析，透過數據找出業務所在問題，同時沉澱出好的分析方法和知識在BI內。而大數據則偏向於挖掘數據、找到企業中的數據價值並應用在實際場景中，會包含一些演算法的內容。
具體點說：
從包含關係上來看，BI屬於大數據領域的範疇，因此BI有時候也會被稱為“大數據BI”。
同時，根據信通院的《大數據白皮書》的定義可知，在整個大數據技術體系中，BI工具與數據視覺化、數據探勘一同位於資料分析應用技術中，而數據分析應用技術又位於大領域技術體系下（如下圖所示）。
因此：大數據>>數據分析應用技術>>BI工具，BI概念小於大數據。
2. 商業智慧（BI）和資訊化
先給結論：
BI和資訊化不屬於同類詞，BI是工具/平臺/系統/解決方案，而資訊化是描述企業數據發展階段的名詞。
聯絡起來說，也就是企業一般會在透過資訊化積累一定的業務數據後，再上BI系統，即在資訊化建設的中後期應用BI。
具體點說：
大多數企業中的資訊化本質是：數據採集→流程管理→數據展示，從這個角度來看，你可以理解BI系統其實也是一類資訊化系統。
- BI系統的數據採集是接入企業各類業務系統數據
- BI系統的流程管理是數據處理和分析流程
- BI系統的數據展示則比一般的資訊化系統更牛
所以有些企業也會利用BI工具去開發一些資訊化系統，用於補足定製業務系統的缺失。
3. 商業智慧（BI）和數位轉型
先給結論：
企業發展過程是從基礎資訊化→數位化，而BI則是承接企業從資訊化→數位轉型的最佳工具，幫助企業發揮在資訊化階段所積累的數據價值，從而推動加速企業的數位轉型程序。
具體點說：
就是讓企業的“死數據”透過BI變為“活數據”，讓企業的決策不再是拍腦袋決定出來的，而是有數可依。
四、BI商業智慧這麼好，是否所有企業都該上BI？
這道題其實沒有標準答案，因為在不同數據發展階段的企業，所面臨的數據問題是不同的。
就大多數企業而言，其存在的情況是數據基礎建設差（數據無法採集收集存放），連最基礎的資訊化都沒做好，就想一步登天到數位轉型到大數據，有的還直接上了套大數據系統，結果根本用不起來。
造成這種情況的根本原因是對自我認知不足，不清楚自己需要什麼，也沒想明白自己該如何按階段發展。
而目前，業內比較認可的企業數據發展階段是：
第一階段：基礎業務數據資訊化
將企業日常手工事務性繁重的工作→業務系統工作的過程，選擇適合企業應用的各類業務系統，例如OA、ERP、MES等，先把數據系統化地儲存起來。
第二階段：解決數據孤島，實現內部資訊透明
即建立不同業務系統中數據交流的橋樑，以便於中層管理者進行資訊統計。
具體點說，就是做好企業報表，可以用到例如像 FineReport 這種企業級數據視覺化管理工具，將經營過程中的複雜數據和流程進行梳理與整合，形成一套企業報表系統，做好數據的收集、處理、展示。
第三階段：數位轉型，讓已有的數據發揮應用價值
在做完資訊化建設後，多數企業已經不滿足報表的展示了，會開始想上BI，開始讓業務人員去學著做數據分析，這是因為只有業務人員最懂業務，最能讓已有的業務數據發揮價值。
這時候也就是BI開始發揮作用的階段，即從管理層層面為企業提供管理依據、提升業務分析效率，從IT層面整合多系統數據，打通數據壁壘，提高報表製作效率，解放IT人員開發報表時間。
五、商業智慧（BI）工具推薦
企業導入商業智慧（BI）時，常因不同場景與階段需搭配不同工具。以下針對五大關鍵應用場景，推薦高效能的對應解決方案：
1. BI報表與查詢工具 (Reporting & Querying)：
核心需求： 製作固定格式報表（財務報表、銷售日報）、處理複雜查詢、實現精細化權限管控、支援大規模報表併發與列印。
推薦工具：FineReport — 專為複雜報表與查詢設計，提供強大的報表設計器與填報功能，能輕鬆連接各類資料庫，生成靜態/動態報表，滿足高併發、高精度列印與嚴謹權限管理需求，是報表開發人員的首選利器。
FineReport製作的查詢報表
2. BI戰情室工具 (Dashboard & Data Visualization)：
核心需求： 建立即時監控的視覺化戰情室、整合多來源資料於單一畫面、實現圖表聯動鑽取、支援行動端查看。
推薦工具：這裡可以根據dashboard的場景需求和技術能力選擇不同的BI戰情室工具。
- FineReport： FineReport 的FVS模組擅長打造高度定制化、資訊密集的長官戰情室，適合 IT部門開發使用
FineReport製作的3D Dashboard
- FineBI ：則以直觀的拖拉拽方式，快速構建美觀、互動性強的儀表板，適合零基礎背景的事業部門使用。
FineBI製作的原材料採購dashboard
兩者皆支援多資料源整合與行動端應用，讓決策者隨時掌握營運脈動
3. 自助式BI分析工具 (Self-Service BI Analytics)：
核心需求： 賦能業務人員自主探索資料、無需IT協助即可製作分析圖表、快速回答業務問題、支援即席分析。
推薦工具：FineBI — 其核心優勢在於強大的自助分析能力。透過直覺的拖曳介面、豐富的視覺化類型（50+種）和智慧資料探索功能（如智慧聯動、鑽取），讓業務、行銷、運營等非技術人員也能獨立進行多維度分析，釋放資料價值，加速決策循環。
FineBI的資料分析介面
4. 資料準備工具 (Data Preparation / ETL)：
核心需求： 整合清洗分散的原始資料、轉換資料格式、建立資料模型、自動化資料處理流程。
推薦工具：FineDataLink — 作為專業的資料整合與調度平台，提供圖形化介面實現低程式碼/無程式碼的 ETL/ELT 流程設計。能高效處理多源異構資料的抽取、清洗、轉換與載入任務，確保進入BI分析的資料是準確、一致且即時的，是BI專案資料管線的堅實後盾。
5. 資料倉儲 (Data Warehouse)：
核心需求： 建立企業級統一資料儲存庫、整合歷史與即時資料、支援高效查詢分析、提供穩定的資料底座。
推薦方案： 資料倉儲是BI系統的核心基礎架構。雖然Fine系列產品本身不是資料庫引擎，但FineDataLink能高效構建與填充資料倉儲，而FineReport和FineBI則能完美對接各類主流資料倉儲與資料湖（如Hadoop, Greenplum, AWS Redshift, GCP BigQuery, Azure Synapse等），進行高效的資料查詢與分析。選擇合適的底層資料倉儲引擎，搭配Fine系列應用層工具，能打造端到端的BI解決方案。
本文主要講明瞭BI商業智慧的定義，以及BI與大數據、資訊化、數位轉型的區別，也淺講了企業數據管理可能存在的問題，以及正確發展階段及其應該使用的工具。
BI 不只是把數據變成圖表，而是透過資料整合與分析讓企業真正理解營運狀況、支援決策並提升效率，讓「看懂數據」變成可落地的成果。BI 在不同發展階段的企業中扮演不同角色，但核心價值始終是讓資料發揮最大效用。對於想快速建立 BI 能力的團隊，像 FineBI 這類自助式商業智慧工具能夠簡化資料視覺化與儀表板建立流程，而配合 FineDataLink 做資料整合與 ETL，自動將異構資料源清洗和同步到 BI 分析平台，能打造更完整、高效的資料分析與決策支持體系。
