BI 和報表有什麼區別？
BI工具和報表工具有什麼區別？兩個可以互相替換使用麼？是不是有了BI工具，就不需要報表了啊？
一、報表≠BI
很多的人認為，報表就是BI。實際上，報表只是BI的一部分，雖然BI應用的結果通常需要通過報表來展示，但是，BI絕對不僅僅是報表。其實，大家對這些概念的理解，如同15年前的ERP一樣。1998年，國內兩大巨頭金蝶與用友都開始宣稱從財務軟體進入ERP領域，於是，ERP才逐漸為世人所知，ERP到底是什麼，大家開始眾說紛紜。
財務+進銷存就是ERP？沒有MRP的ERP不叫ERP？顯然，國外ERP廠商與國內ERP廠商對大眾理解ERP的引導是不一樣的。過程曲曲折折，我們不說也罷，現在我們只總結一下15年後的今天，大家對ERP的理解還有偏差嗎？各ERP廠商還在強調不同的概念嗎？答案是，沒有了，大家都統一了，回到了原點：那就是ERP其實是一個系統，它強調的是企業利用信息化手段將各項資源的匹配系統化，只有將這些資源匹配系統化了，才能最大限度的提高效率，降低成本，從而提升競爭力。而到底ERP包括哪些功能模塊，已經少有人去強調了。現在中國管理高層提出了一個」協同創新」的概念，其實倒是挺符合ERP的初衷的（只是，它目前變成了OA產品的馬甲，此處暫且不表。）
所以，我們有理由相信，最終大家對BI的理解，也會回歸到理性的原點：那就是BI是一個輔助決策的智能系統，它的核心就是幫助企業利用好數據，讓決策管理者隨時隨地獲取關鍵信息，讓決策者基於數字決策，最終提高決策水平。至於用什麼技術來實現上述的目標，慢慢的，會變得不那麼重要。
那麼，基於現階段大家的認識，我們來對比一下報表與BI的聯繫與區別，讓大家思考一下，我們到底需要的是什麼？
二、EXCEL報表 VS BI
我們先來看看現階段大家是如何來滿足決策管理者的分析需求的：97%以上是通過EXCEL表格手工整理各種報表，不到3%利用了IT技術，實現了報表的自動化。
隨著決策者對分析的要求越來越高，於是乎，報表越來越多、越來越複雜（甚至出現了所謂的」中國式報表」——在一個EXCEL頁面中，密密麻麻的布滿了決策者關心的所有內容，就只恨屏幕或不夠大）。大家都知道，這些大量的手工處理，是很容易出錯，且無法及時得到的。於是，許多企業有專人來負責報表製作，而這些報表製作人員加班加點也變成了家常便飯。大家努力的效果呢？我們走訪了大量的企業決策者，當問他們：報上來的厚厚一疊報表，您有看嗎？他們絕大多數會回答：有看的，只是，一般只看其中的一兩張。沒有時間，真的有感覺有問題，還是直接找人來問了。
對了，這就是問題的關鍵——我們提供了決策者大量的報表，為什麼幫助不大呢？
因為信息一旦過多，就會變成」信息洪水」。
莫什·魯賓斯坦和艾麗絲·菲爾斯滕貝格在《大腦型組織》一書中寫道，17世紀的一位歐洲紳士」一生中所接觸的信息量還不如現在的一份日報。」大量的報表仍然讓決策者深陷」信息洪水」中。
再問決策者，您是希望用什麼方式將信息給您呢？」我也說不好，反正我們是希望有問題的時候我可以隨時知道。」
換而言之，傳統報表是實現決策者這個」希望」的。這句話的核心有兩點：一是有問題才讓我知道，沒問題的話，其實我也不需要關注。二就是我隨時都可以知道。
我們再想想，報表能實現嗎？
一，表格報表根本無法快速讓決策者識別是不是有問題，它只是羅列了一堆數字而已。
二，無論報表製作者多麼厲害，領導想要什麼就有什麼，基本上也是不可能的。
此時，報表製作者可能會喊冤了：這麼多報表都是你讓做的，辛辛苦苦加班做出來了，現在說這些報表其實也沒有什麼用，那怪誰呀。
是呀，誰也怪不著。我們也不想去怪誰，看看如何解決這個問題呢？
簡單，就是用BI技術，改變決策者獲取報表的方式：
1、通過儀錶盤+多維分析+鑽取：儀錶盤讓決策者首先看到哪項KPI指標有問題，到底問題的原因是什麼，就可以通過鑽取到多維分析模型，多角度的分析問題的真正來源。
2、BI系統可實現」拉」式與」推」式信息提供方式，決策者主動登陸BI系統可隨時查詢，或者系統會以郵件或簡訊的方式推送關鍵信息。
通過這裡就可以看到，BI是一個系統，它是立體多方面的，而報表，僅僅是一種展現方式而已。
三、報表軟體 VS BI軟體
於是，就有人說了：那我通過一個軟體，能自動生成決策者想要的報表，然後再配上一些儀錶盤和圖表，不就可以了嗎？也不見得需要BI呀。報表軟體多好呀，簡單SETUP一下，寫個SQL就可以設計報表了，哪像BI，要規劃數據倉庫，要ETL，還要建模型，多麻煩呀。
我們總結了一下，企業在通過IT技術實現決策分析需求時，會經歷下面的階段，絕大多數的企業已經或正計劃實現到報表自動化或報表圖形化的階段，也就是一些報表軟體及前端展示工具可以實現的階段：
《手工處理報表》–&>《報表自動化》–&>《報表圖形化》–&>《儀錶盤+多維》–&>《數據挖掘》
那麼，讓我們再來對比一下報表軟體與BI系統的區別。
報表只能實現查詢，查詢僅僅只能告訴你事實是什麼？不管查詢的界面是多麼炫，多麼簡單，多麼便捷。
而我們不僅僅需要知道發生了什麼，還要知道為什麼發生，這就需要分析。要實現分析有兩個要素，一是任意維度；二是任意分析路徑。
我們來看一個例子：您是一個連鎖集團的銷售總監，當系統告訴你2008年的收入與2007年相比，下降了5.3%時，接下來你會怎麼做？
先從各分店的角度分析，發現排名前兩位的大店收入只有2007年的80%左右。
這時，得從商品的角度來分析，這兩個店的哪些品類的銷售同比下降。
再從時間的角度來分析，下降較快的品類是否有季節性？
再回到分店的角度來分析，下降較快的品類在其他分店的情況是否也是如此呢？
再從客戶的角度來分析，這些品類又主要是哪些客戶在消費？哪些大客戶的銷售同比下降導致了這種結果？
再回到時間的角度來分析，看這個季度的每個月收入，到底哪個月下降最快？
上例中，分店、品類、時間、客戶等就是維度，而」先分析……再分析……」就是分析路徑。
1、任意維度
報表可以實現多維度呀。什麼是真正的任意維度？不就是任意維度任意組合嘛。報表可以的呀。
是的，報表可以的，但我們來看，如果要實現上面的多維度分析，要製作多少張報表？
分店收入TOP10
品類銷售報表
品類銷售趨勢分析
分店品類銷售分析
品類客戶銷售分析
季度銷售分析
……
那到底什麼是真正的任意維度？對不起，糾正一下，應該是任意維度任意」動態」組合。
動態，就是指瀏覽用戶自己可以通過滑鼠拖拽即可完成，無須通過報表設計人員。這纔是關鍵！
2、任意分析路徑
再看看分析路徑。
「分析路徑，不就是報表鑽取嗎？」
是的，分析路徑的實現過程，就是設置報表之間的鑽取。
「那報表軟體也可以實現的呀。」
是的，只要設計好報表之間的參數傳遞，要實現報表之間的鑽取是沒有問題的。只是……
暫且不說報表軟體設置參數的傳遞有多麻煩，關鍵是，通過這種設置得到的分析路徑是固定的，A報表——&>B報表——&>C報表。但事實上，決策者的分析思路是不確定的，雖然可以總結出一些常規的路徑，但在實踐中，總會需要走一些非常規的路徑。
真正的任意分析路徑是可以由決策者自行決定的，而不是由IT人員預先設置好的。決策者的」不走尋常路」成為了IT報表製作人員難以擺脫的」噩夢」！
3、傳統報表軟體的幾道坎
其實，報表軟體還有幾道坎：
首先，一張報表一個SQL，隨便一個變化，就需要修改SQL，維護起來麻煩；
第二，對於複雜的應用，是需要寫複雜的存儲過程來實現的，這樣維護起來麻煩，運行效率也低；
第三，那就是許可權管理。剛開始用報表軟體時，可能大家也不怎麼關注，認為反正就是當官的人用，也沒幾個人。可等慢慢的發現，就算沒多少個人用，但報表數量多起來以後，許可權的設置就變得麻煩了。大多數報表軟體許可權管理是比較初級的，就是讓你在設計報表的SQL時，加上where條件，這樣，同一個樣式的報表，因為不同where條件，就要設計成N多張報表。有的企業，進報表平臺一看嚇死人，密密麻麻有幾百張報表，仔細一下，搞了半天也沒多少張，只是，同一張報表後面加了一個括弧，如銷售日報（北區）、銷售日報（南區）……
當然，國內一些做的比較好的報表軟體商（比如帆軟（我們））將這一塊的功能優化了一下，至少按角色來進行授權，這樣，只要是這個角色瀏覽報表，就自動會按這個許可權來控制，就不需要每個報表都授權了，如北區銷售總監，它的條件就是」部門="北區」。
4、報表軟體不可能完成的任務
您是一個連鎖集團的銷售總監，最近在籌備一次促銷活動，為了讓這次促銷效果更好，成本更低，需要馬上了解下面的信息：
哪些類型的客戶（年齡、收入、性別、學歷）更有可能購買促銷產品？——有了它，就可以更精準的發送促銷廣告，降低廣告成本，提高廣告效果。
上述類型的客戶，又同時會購買其他哪些商品？——可同時參與促銷，或者，在促銷品的旁邊陳列，以提高促銷收益。
上述類型的客戶，一般是什麼時間來消費？——以決定促銷活動什麼時候開始比較合適？需要持續多久？
以往類似的促銷效果如何？促銷產品的銷售變化？客流量是否增加？客單價是否提高？——以決定促銷是否進行。
……
上述這些，都是報表軟體無法完成的任務，但利用BI的數據挖掘技術，就可以輕鬆的得到上述答案。
四、BI價值思考
BI不是讓你相信自己所知道的，而是促使你去思考更多的問題和疑惑。
BI迫使我們懷疑得出的結論、回到初步階段、重新設定假定和條件。它促使我們思考，而不是給出事實。
BI可以讓你從不同視角查詢一系列相關數據，以便在一組不確定的條件下更進一步接近事實。
你需要BI工具幫助做出最佳決策，而不是正確決策。
BI讓決策不再止步於結果。
最後，報表軟體和BI各有側重，尤其是後者，都是企業數據化管理的畢竟之路。
更多關於BI和報表軟體的瞭解，不妨嘗試一下帆軟的兩大工具：
報表軟體：FineReport
BI商業智能：FineBI
BI是報表的進階版，不管是用戶定位、目標、解決的問題都和報表存在很大差異，但也不能說BI可以完全替代報表。我們可以從以下幾方面瞭解兩者的區別：
- 產品定位
- 用戶定位
- 分析維度
- 分析路徑
- 分析時效性
- 報表無法實現的地方
一、產品定位
報表系統一般是會進行模型設計，把數據套用進相應的模板通過前端的圖表來展示。能夠實現固定報表的自動化，例如日報、周報、月報這樣重複性報表的數據查詢。但在響應業務變化進行底層模型的調整、以及在實時獲取有效信息等方面都無法進行有效支持。
而BI是指指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。側重點不僅是展示數據，而是通過可視化結果輔助決策。
AI+BI 智能數據分析平臺二、用戶定位
報表主要面向於專業的IT人員，因為需要定製研發，如果業務方想要更改報表的欄位是需要將需求提交給IT。
BI主要面向數據分析師或者普通業務人員，數據分析師一般要掌握基本的Python、R語言等，現在很多BI產品（例如觀遠數據）也支持拖拽式可視化分析，對於普通業務人員也比較友好，不用代碼也可以操作。
三、分析維度
假設老闆需要對一份有20個維度的銷售明細數據進行任意維度的查看。維度有省、市、區、經度、緯度等區域欄位，以及商品編號、商品名稱、商品類型等商品屬性欄位等。
報表可以實現多維度數據展示，卻無法支持任意維度任意組合。有N個維度，製作N張報表的形式雖然可以勉強支持，但工作量直接翻了N倍；就算不考慮後期運維成本，如果每張報表再考慮配置數據許可權，是N*N指數級工作量的增長。
AI+BI 智能數據分析平臺四、分析路徑
分析路徑，不僅僅指代通過鑽取改變分析的顆粒度。除此之外，數據分析需要對多維形式組織起來的數據進行聯動、鑽取、維度切換等各種分析操作，以便剖析數據。畢竟，領導們看數的需求是無法預先設置的，真正的「任意分析」是滿足老闆隨心所欲想要什麼就有什麼的看數需求。
且不說報表配置參數有多曲折繁瑣，這一切，都不是靠報表系統配置一些常規的分析路徑就能夠滿足的。
五、分析時效性
如何實時掌握今年雙十一的銷量情況？
如何自定義業務核心指標並保持實時更新，讓管理部門迅速發現問題？
如何實現異常數據自動預警，以便企業及時調整規劃？
如何統計公司內部任務安排情況（例如研發開發排期），協助領導進行人員等資源調配？
首先，單純的報表系統實現不了「實時數據」的支持，再者，實時數據≠實時分析，企業更渴望的是「實時分析」。實現準實時、分鐘級實時數據的更新，同時支持複雜計算與分析纔是老闆的剛需。
六、報表無法實現的地方
報表系統可以連接多維資料庫，但無法實現拖拽分析和自助分析；報表系統一般接入在某個業務系統資料庫上提供查詢功能，也可以實現跨庫關聯查詢，但實現的複雜度和性能依賴報表工具的能力，除了數據展現以外，數據挖掘、性能優化、許可權管控上都無法支持。
由此可見，報表，只是數據的一種展現工具，是靜態的、固化的。所謂報表工具，例如國外的水晶報表，這類產品的本質是統計和展現數據，並提供基礎的分析功能（排序、總計、方差等），報表目的是幫助用戶掌握和了解數據，讓使用者通過觀察企業數據，知道當下發生了什麼事情，著重於短期的運作支持。
而BI的重點在於商業數據的分析，它是立體多方面的，集成了數據統計、數據展示、數據分析和挖掘、數據預警等一系列整體的解決方案。在企業經營的過程中，決策者不僅僅需要知道發生了什麼，還要知道為什麼發生，以及通過已知去推斷未來可能會發生什麼。
總結一下，BI側重於數據分析，是業務、數據、數據價值應用的過程，是一整套完整的解決方案。報表側重數據展現，報表只是BI中的一個組成模塊，報表無法替代BI。
AI+BI 智能數據分析平臺剛好前幾天整理過類似的文章，詳細見鏈接↓↓↓
觀遠學院：終於有人講清楚了，BI和報表的差異!?zhuanlan.zhihu.com
|| 先來看一下概念
報表，
只是數據的一種展現工具，是靜態的、固化的。所謂報表工具，例如國外的水晶報表，這類產品的本質是統計和展現數據，並提供基礎的分析功能（排序、總計、方差等），報表目的是幫助用戶掌握和了解數據，讓使用者通過觀察企業數據，知道當下發生了什麼事情，著重於短期的運作支持。
BI，
重點在於商業數據的分析，它是立體多方面的，集成了數據統計、數據展示、數據分析和挖掘、數據預警等一系列整體的解決方案。在企業經營的過程中，決策者不僅僅需要知道發生了什麼，還要知道為什麼發生，以及通過已知去推斷未來可能會發生什麼。
BI側重於數據分析，是業務、數據、數據價值應用的過程，是一整套完整的解決方案。
傳統的BI包含「數據倉庫+ETL+OLAP+報表/可視化」這4部分，分別能夠進行「數據存儲、數據加工、數據分析和數據展示」，所以報表和BI不能互相替代，報表側重數據展現，報表只是BI中的一個組成模塊。
而一般來說，BI工具也已經包含了報表工具的功能。
|| BI和報表的本質區別在哪裡？
1）任意分析維度
假設老闆需要對一份有20個維度的銷售明細數據進行任意維度的查看。維度有省、市、區、經度、緯度等區域欄位，以及商品編號、商品名稱、商品類型等商品屬性欄位等。
報表可以實現多維度數據展示，卻無法支持任意維度任意組合。有N個維度，製作N張報表的形式雖然可以勉強支持，但工作量直接翻了N倍；就算不考慮後期運維成本，如果每張報表再考慮配置數據許可權，是N*N指數級工作量的增長。
2）任意分析路徑
分析路徑，不僅僅指代通過鑽取改變分析的顆粒度。除此之外，數據分析需要對多維形式組織起來的數據進行聯動、鑽取、維度切換等各種分析操作，以便剖析數據。畢竟，領導們看數的需求是無法預先設置的，真正的「任意分析」是滿足老闆隨心所欲想要什麼就有什麼的看數需求。
且不說報表配置參數有多曲折繁瑣，這一切，都不是靠報表系統配置一些常規的分析路徑就能夠滿足的。
3）實時分析
如何實時掌握今年雙十一的銷量情況？
如何自定義業務核心指標並保持實時更新，讓管理部門迅速發現問題？
如何實現異常數據自動預警，以便企業及時調整規劃？
如何統計公司內部任務安排情況（例如研發開發排期），協助領導進行人員等資源調配？
首先，單純的報表系統實現不了「實時數據」的支持，再者，實時數據≠實時分析，企業更渴望的是「實時分析」。實現準實時、分鐘級實時數據的更新，同時支持複雜計算與分析纔是老闆的剛需。
4）報表系統無法實現的地方
報表系統可以連接多維資料庫，但無法實現拖拽分析和自助分析；報表系統一般接入在某個業務系統資料庫上提供查詢功能，也可以實現跨庫關聯查詢，但實現的複雜度和性能依賴報表工具的能力，除了數據展現以外，數據挖掘、性能優化、許可權管控上都無法支持。
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如果想要了解「企業數據化轉型的4大階段」、「BI的價值」、以及「BI的演化方向」可以參見上述文章，已經寫得比較完整了~
首先來看下BI的定義及她依賴的一些技術與組件見圖
而報表算是BI裏的一個功能模塊包括固定報表(固定報表好理解就是常規的二維表或透視表)和自助報表(算是一個報表生成工具，使用人員，能夠基於這個工具通過拖拉拽的方式生成自己想要的報表)。
BI要涉及到系統分析用戶的核心需求，並在數倉建模分析，後期當客戶需求發生變更時，微小的調動，就可以滿足用戶的需求，因為，數倉就是樓房的地基部分，大的需求框架己處理完畢，即使後期的的需求有變動，也不會對樓房傷筋動骨。
報表則不一樣，用戶有需求，就用SQL大寬表來滿足，這樣一樣，報表則沒有系統的對用戶的核心需求進行規劃，沒有數倉，最終的結果是，隨著用戶應用 BI時間延長，需求越來越多，一旦的需求發生變更的話，開發難度越來越大，修改某一個指標，會涉及N個大寬表，每張表都要改一次，費時費力，用戶最終會對BI廠商失望。派可數據的產品，是有數倉的，而且，是可配置化的中文界面，只要對用戶的核心需求理解到位，操作簡單方便。
BI 從早期提出的概念上來劃分可以分為數據倉庫、ETL、olap 和報表這幾部分可以看到報表只是 BI 中的一個組成部分，只不過數據在 web 端展示時通常是通過報表形式，所以經常會把報表當做是 BI，這個概念比較容易混淆。
報表工具的功能這些年都在不斷的完善，現在報表和 BI 在功能上已經高度重合了，比如像數據倉庫，現在好多報表工具也都有自己的存儲數據的一些方式，可能就是叫法上的不同，如果真要區分一個項目中到底是要報表還是 BI 工具，可以通過一個簡單的指標來衡量，在做數據呈現時，是側重固定的報表多些還是側重業務人員的自助分析多些。比如項目中報表格式很複雜，用戶只是對報表做一些數據查詢、列印、導出等操作，那麼這個就用專業的報表工具就行，如果項目主要是業務人員在 web 做 olap 分析，那麼這個就可以考慮用 BI 中的數據分析了，當然現在報表工具好多也提供了 web 端的分析功能，這個就可以根據實際需要考察下。
Power BI 可提供功能強大的基於數據的商業智能（BI）。
報表
在 Power BI 中，報表是在一個或多個頁面上顯示的可視化效果集合。 就像為銷售演示創建的其他任何報表或為學校作業編寫的報表一樣，Power BI 中的報表是彼此相關的項集合。 下圖展示了 Power BI Desktop 中的報表， 也可以在 Power BI 服務中生成報表。
使用報表，可根據需要在多個頁面上創建多個可視化效果，並可按最適合呈現數據的任何方式，排列這些可視化效果。
可生成季度銷售額報表、特定細分市場的產品發展情況報表，也可生成北極熊遷徙模式報表。 不管主題是什麼，都可以通過報表將可視化效果收集並整理到一個（或多個）頁面上。
儀錶板
在國內，其實大家認為BI就是報表的一種。只是BI的自助分析能力，交互性更強，兼有數據處理過程。而報表還是傳統意義的數據展示的概念。
報表要全，要準，而BI只要一個趨勢洞見，Top 幾的數據就能說明問題。
我最近在做這種東西。
BI是報表的一部分，別搞反了。
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