1、BI和大数据

先给结论：
BI是大数据领域下的其中一种技术。

但BI侧重于让不懂技术的业务人员自己做数据分析，找出业务所在问题、给决策提供依据。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：
从包含关系上来看，BI属于大数据领域的范畴，因此BI有时候也会被称为“大数据BI”，也就是题主提到的大数据BI技术。

但根据信通院的《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

这里补充个知识点：BI与数据可视化及数据挖掘的区别

BI：少部分BI工具带数据挖掘功能，就算有也做的比较浅，而数据可视化是BI的强项。

数据可视化：专供让数据的展示效果更炫、更精美，有较高的技术门槛，例如Echarts就是一个纯JAVA的数据可视化库。

数据挖掘：专供从大型数据集中发现并识别模式，如R语言，Weka等。

2、BI和信息化

先给结论：
BI和信息化不属于同类词，BI是工具也是概念，而信息化是描述企业数据发展阶段的描述名词。

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：
大多数企业中的信息化本质是：数据采集→流程管理→数据展示，从这个角度来看，你可以理解BI系统其实也是一类信息化系统。

BI系统的数据采集是接入企业各类业务信息系统数据
BI系统的流程管理是数据处理和分析流程
BI系统的数据展示则比一般的信息化系统更牛

所有有些企业也会利用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。

3、BI和数字化转型

先给结论：
企业发展过程是从基础信息化→数字化，而BI则是承接企业从信息化→数字化转型的最佳工具，帮助企业发挥在信息化阶段所积累的数据价值，从而推动加速企业的数字化转型进程。

再具体点说，也就是让企业的“死数据”通过BI变为“活数据”，让企业的决策不再是拍脑袋决定出来的，而是有数可依。

至于题主的最后一个问题：企业应该青睐大数据还是商业智能？

我认为这题没有标准答案，因为不同发展阶段的企业，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。

其实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：

第一阶段：基础业务数据信息化

将企业日常手工事务性繁重的工作→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、HR、MES等，先把数据系统化地储存起来。

第二阶段：解决数据孤岛，实现内部信息透明

即建立不同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，可以用到的工具是例如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。

第三阶段：数字化转型，让已有的数据发挥应用价值

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，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，即从管理层层面能为企业提供管理依据、提升业务分析效率，从IT层面能整合多系统数据，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。

小结：

在上文，讲明了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。

而我们在BI领域深耕了16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。

在为用户提供真正有价值的服务路上，我们一直保持初心，踏踏实实打磨产品，耐心也欢迎接收大家的疑问和建议，所以如果有BI相关方面的问题，也欢迎大家私信或者评论区留言。

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