國(guó)外的企業(yè)，大部分已經(jīng)進(jìn)入了中端BI，叫做數(shù)據(jù)分析。有一些企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)入先進(jìn)BI，叫做數(shù)據(jù)挖掘。而我國(guó)的企業(yè)，大部分還停留在報(bào)表階段。 數(shù)據(jù)報(bào)表不可取代：傳統(tǒng)的報(bào)表系統(tǒng)技術(shù)上已經(jīng)相當(dāng)成熟，大家熟悉的Excel、水晶報(bào)表、ReportingService等都已經(jīng)被普遍使用。但是，隨著數(shù)據(jù)的增多，需求的提高，傳統(tǒng)報(bào)表系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)也越來(lái)越多。 數(shù)據(jù)太多，信息太少：密密麻麻的表格堆砌了大量數(shù)據(jù)，到底有多少業(yè)務(wù)人員仔細(xì)看每一個(gè)數(shù)據(jù)?到底這些數(shù)據(jù)表示了什么信息、什么趨勢(shì)?級(jí)別越高的領(lǐng)導(dǎo)，越需要簡(jiǎn)明的信息。敏捷BI主要側(cè)重于數(shù)據(jù)分析本身，常用于做自助報(bào)表、多維分析。蘇州天牧TmuBI工具開(kāi)發(fā)

BI產(chǎn)品數(shù)據(jù)輸出功能：打印統(tǒng)計(jì)列表和圖表畫(huà)面等，可將統(tǒng)計(jì)分析好的數(shù)據(jù)輸出給其他的應(yīng)用程序使用，或者以HTML格式保存。 定型處理：所需要的輸出被顯示出來(lái)時(shí)，進(jìn)行定型登錄，可以自動(dòng)生成定型處理按鈕。以后，只需按此按鈕，即使很復(fù)雜的操作，也都可以將所要的列表、視圖和圖表顯示出來(lái)。 銷售分析：主要分析各項(xiàng)銷售指標(biāo)，例如毛利、毛利率、交叉比、銷進(jìn)比、盈利能力、周轉(zhuǎn)率、同比、環(huán)比等等；而分析維又可從管理架構(gòu)、類別品牌、日期、時(shí)段等角度觀察，這些分析維又采用多級(jí)鉆取，從而獲得相當(dāng)透徹的分析思路；同時(shí)根據(jù)海量數(shù)據(jù)產(chǎn)生預(yù)測(cè)信息、報(bào)警信息等分析數(shù)據(jù)；還可根據(jù)各種銷售指標(biāo)產(chǎn)生新的透表。蘇州天牧TmuBI工具開(kāi)發(fā)BI分析模型：其實(shí)它主要就是把業(yè)務(wù)表拆分成維度表。

國(guó)內(nèi)BI工具的起步相對(duì)較晚，早期也是一些報(bào)表工具廠商通過(guò)打著B(niǎo)I的旗號(hào)在和國(guó)外廠商爭(zhēng)奪市場(chǎng)份額。雖然國(guó)內(nèi)整體起步晚，但國(guó)內(nèi)廠商也著實(shí)給力，在近幾年奮力追趕，在目前來(lái)看已經(jīng)是不相伯仲的，甚至說(shuō)后來(lái)者居上也不過(guò)分，國(guó)內(nèi)廠商替換國(guó)外廠商工具也見(jiàn)過(guò)不少（比如說(shuō)我們）。值得一說(shuō)的就是，目前國(guó)內(nèi)的廠商都著力于敏捷BI，畢竟你在看到國(guó)外自助式BI和傳統(tǒng)BI后，如果還發(fā)展傳統(tǒng)BI那是在給自己挖坑，當(dāng)然之前提過(guò)的報(bào)表工 具廠商，面對(duì)市場(chǎng)的沖擊，要么在市場(chǎng)上已經(jīng)消失不見(jiàn)了，要么就是轉(zhuǎn)型開(kāi)始走敏捷BI路線了。

商業(yè)智能（BI）作為一個(gè)歷史悠久的技術(shù)領(lǐng)域，其關(guān)鍵在于基于OLAP的數(shù)據(jù)自助式分析和可視化呈現(xiàn)。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，從互聯(lián)網(wǎng)上采集到的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)式增長(zhǎng)，促使了大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的迅速成熟。同時(shí)，海量的數(shù)據(jù)源為AI領(lǐng)域中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供了大量可供學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)樣本，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)性分析正成為商業(yè)智能下一步的一個(gè)重要發(fā)展方向?？梢哉f(shuō)，商業(yè)智能正在從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)檢測(cè)，向著基于AI的數(shù)據(jù)洞察、智能決策等“數(shù)據(jù)智能”方向不斷演進(jìn)。因此，能否成功把握“商業(yè)智能”到“數(shù)據(jù)智能”的轉(zhuǎn)型契機(jī)，將成為傳統(tǒng)的BI公司在商業(yè)上能否更進(jìn)一步的關(guān)鍵因素。BI商品分析的主要數(shù)據(jù)來(lái)自**和商品基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

無(wú)論是什么行業(yè)，只要是搞分析、決策支持都難以離開(kāi)BI的應(yīng)用，BI的應(yīng)用范圍非常普遍，在這里就不一一累述了。BI的真正價(jià)值體現(xiàn)在：豐富的行業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)的價(jià)值+BI產(chǎn)品的價(jià)值=行業(yè)應(yīng)用BI解決方案平臺(tái)的價(jià)值，企業(yè)只要認(rèn)知了這個(gè)平臺(tái)價(jià)值，它就能給在當(dāng)今市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激勵(lì)的IT企業(yè)帶來(lái)新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)，創(chuàng)造高額的利潤(rùn)！其實(shí)，許多IT企業(yè)經(jīng)過(guò)多年的運(yùn)作，在不同的領(lǐng)域里都積累了不少的“行業(yè)經(jīng)驗(yàn)”，例如在稅務(wù)、保險(xiǎn)、電信、公 安等等領(lǐng)域都有相當(dāng)豐富的“行業(yè)經(jīng)驗(yàn)”和資源，如果能充分認(rèn)知BI，并能借助BI工具的優(yōu)勢(shì)，搭建行業(yè)BI解決方案平臺(tái)，將會(huì)使企業(yè)如虎添翼，充分發(fā)揮出“行業(yè)經(jīng)驗(yàn)”的價(jià)值。BI系統(tǒng)在大多數(shù)企業(yè)都是部署在展現(xiàn)層和應(yīng)用層。蘇州天牧TmuBI工具開(kāi)發(fā)

基于OLAP技術(shù)，因此BI工具本身不能提供數(shù)據(jù)的修改和補(bǔ)錄相關(guān)功能，國(guó)外工具在這種場(chǎng)景下就捉襟見(jiàn)肘。蘇州天牧TmuBI工具開(kāi)發(fā)

大部分的敏捷BI是不支持?jǐn)?shù)據(jù)補(bǔ)充錄入的，因?yàn)槊艚軧I主要側(cè)重于數(shù)據(jù)分析本身，常用于做自助報(bào)表、多維分析，做不了復(fù)雜的報(bào)表，也做不了數(shù)據(jù)補(bǔ)充錄入表。而數(shù)據(jù)補(bǔ)充錄入表除了要實(shí)現(xiàn)基本的數(shù)據(jù)增刪改，很多時(shí)候都需要一些輔助控件，來(lái)輔助實(shí)現(xiàn)便捷、高效的數(shù)據(jù)采集的目的。比如：錄入控件，屬于基本的輸入控件，常適用于交互頻次高的應(yīng)用場(chǎng)景；校驗(yàn)控件，數(shù)據(jù)采集錄入的基本驗(yàn)證方式，幾乎所有的應(yīng)用場(chǎng)景都會(huì)用到，用于保證數(shù)據(jù)的正確性；導(dǎo)入excel功能，批量數(shù)據(jù)錄入的快捷實(shí)現(xiàn)方式，可將excel中數(shù)據(jù)一次性保存入庫(kù)等。這些基本都得報(bào)表工具才能做，敏捷BI做不了的除非集成了報(bào)表工具。由此可見(jiàn)，報(bào)表和BI是不能分開(kāi)而論的，報(bào)表+BI是完美的，兩者缺一不可。蘇州天牧TmuBI工具開(kāi)發(fā)