这个问题算是经常看见，说到底还是BI在国内没有那么的普及，大家可能对BI有一个模糊的概念，但是没有一个系统且具体的答案。
今天就用10分钟的时间，带大家系统认识、理解BI，本文主要包括下面三大部分，全文干货，建议收藏！
对于BI（Business Intelligence，商业智能）的解释，无论是在维基百科还是百度百科，你能搜到的都大差不差，都是告诉你：BI一个是利用XXX技术进行数据分析以辅助决策，提升决策效率的工具/方案。
虽然看着像套话，但BI本质确实是这样，即“从数据中获取知识，辅助决策”。
通俗点说，就是企业通过信息化建设后（例如上了MES、OA、ERP等业务系统），经过多年，在内部积累了大量的业务数据，但这些数据没道理放着不用对吧，那怎么用，怎么把这些数据用出价值替企业赚钱？这就是BI发挥作用的时候：将业务数据转变为信息，用信息支撑企业决策，再通过企业决策产生业务价值。
看到这，我相信也会有不少人开始质疑，BI说来说去最后不就是个报表吗？体现的价值也就是节省了我们做报表的工作量，仅此而已。
这个质疑，普遍但片面，对此，我想在开头就给出大家正确的理解。
BI的表象是报表的呈现，这话不假，但其本质也正反映了一家企业业务和经营管理是否清晰、不含糊的问题。
要知道，BI的数据来源于多个业务系统数据的打通，从数据反哺发现、改进业务问题，再通过改进措施产生新的业务数据，最后用新产生的业务数据来验证改进是否有效。
这个过程看着简单，实际建设起来并不容易。
而BI就是用来帮助企业更好地沉淀业务数据及经营管理的细致程度。因为BI不仅可以从上图此类的大屏驾驶舱，在宏观层面让一家企业了解全局情况，同时也可以从微观层面关注到各个业务细节，盘点出有哪些是中高层管理者或基层业务人员，想看到但是由于各种原因而无法看到的地方和问题，让企业的管理水平更上一个层次。
在上一段，我们知道了BI的官方定义，但还是对BI没有实际感知怎么办? 并且还经常把BI与大数据、信息化、数字化转型混淆在一起，只知道它们都是跟数据相关的技术，但具体差别在哪，其实并不清楚。
因此在进阶处，我们会带你理清BI和这些词的本质区别，帮助你进阶理解BI到底是什么，能做什么。
先给结论：
但BI侧重于让不懂技术的业务人员带着业务问题去做数据分析，通过数据找出业务所在问题，同时沉淀出好的分析方法和知识在BI内。而大数据则偏向于挖掘数据、找到企业中的数据价值并应用在实际场景中，会包含一些算法的内容。
具体点说：
同时，根据信通院的《大数据白皮书》的定义可知，在整个大数据技术体系中，BI工具与数据可视化、数据挖掘一同位于数据分析应用技术中，而数据分析应用技术又位于大领域技术体系下（如下图所示）。
因此：大数据>>数据分析应用技术>>BI工具，BI概念小于大数据。
先给结论：
联系起来说，也就是企业一般会在通过信息化积累一定的业务数据后，再上BI系统，即在信息化建设的中后期应用BI。
具体点说：
所以有些企业也会利用BI工具去开发一些信息化系统，用于补足定制业务系统的缺失。
这里再补充几点：BI在企业中的不同应用场景，会有不同说法。
先给结论：
具体点说：
老李认为这道题没有标准答案，因为在不同数据发展阶段的企业，所面临的数据问题是不同的。
就中国大多数企业而言，其存在的情况是数据基础建设差（数据无法采集收集存放），连最基础的信息化都没做好，就想一步登天到数字化转型到大数据，有的还直接上了套大数据系统，结果根本用不起来。
造成这种情况的根本原因是对自我认知不足，不清楚自己需要什么，也没想明白自己该如何按阶段发展。
而目前，业内比较认可的企业数据发展阶段是：
将企业日常手工事务性繁重的工作→业务系统工作的过程，选择适合企业应用的各类业务系统，例如OA、ERP、MES等，先把数据系统化地储存起来。
即建立不同业务系统中数据交流的桥梁，以便于中层管理者进行信息统计。
具体点说，就是做好企业报表，可以用到例如像FineReport这种企业级数据可视化管理工具，将经营过程中的复杂数据和流程进行梳理与整合，形成一套企业报表系统，做好数据的收集、处理、展示。
在做完信息化建设后，多数企业已经不满足报表的展示了，会开始想上BI，开始让业务人员去学着做数据分析，这是因为只有业务人员最懂业务，最能让已有的业务数据发挥价值。
这时候也就是BI开始发挥作用的阶段，即从管理层层面为企业提供管理依据、提升业务分析效率，从IT层面整合多系统数据，打通数据壁垒，提高报表制作效率，解放IT人员开发报表时间。
本文主要讲明了BI的定义，以及BI与大数据、信息化、数字化转型的区别，也浅讲了国内企业数据管理存在的问题，以及正确发展阶段及其应该使用的工具。
而帆软已在商业智能领域深耕了17年，从一开始的报表工具FineReport到BI工具FineBI再到现在的低代码工具简道云、数据集成工具FineDataLink，整套产品矩阵都是为了让企业的数据更好发挥价值，让数据真正成为生产力。
