1.4 商業智能工具

調研發現，我國企業從業人員對BI的理解側重于數據的分析和展示，BI更多地被等同于數據分析與數據可視化^[2]。因此，在大多數企業中，BI更多地是指分析和前端展示工具，而不是一個完整的體系。因此，《商業智能白皮書1.0》對商業智能工具給出如下定義：

商業智能工具（BI工具）即狹義的商業智能，是指以數據可視化和分析技術為主，具備一定的數據連接和處理能力的軟件工具，其可使使用者通過可視化的界面快速制作多種類型的數據報表、圖形圖表，并使企業不同人群在一定的安全要求和權限設置下，在PC端、移動端、會議大屏等終端上對數據進行查詢、分析和探索。

按照技術發展和對用戶需求的響應，當前BI工具可以分為報表式BI工具、傳統式BI工具和自助式BI工具三類。

1．報表式BI工具

報表式BI工具主要面向IT人員，適用于各類固定樣式的報表設計，通常用來呈現業務指標體系，支持的數據量相對不大。國內的報表式BI工具于1999年左右起步，在2013年趨于成熟。由于國內企業對于格式的糾結和堅持，當前，我國非常多的企業對表格式報表仍然情有獨鐘，實現中國式復雜報表經常成為企業選型的重點需求。

報表式BI工具大多采用類Excel的設計模式，雖然其主要面向IT部門，但業務人員也能快速學習和掌握這類工具，并能在既定的數據權限范圍內制作一些基本的數據報表和駕駛艙報表。例如，FineReport自主研發的HTML5圖表可以滿足不同人群的視覺展示需求，也可以讓業務人員進行一些簡單的即席分析操作，如圖表類型的切換、排序、過濾等。

2．傳統式BI工具

傳統式BI工具同樣面向IT人員，但側重于OLAP與數據可視化分析。傳統式BI工具以Cognos等國外產品為代表，其優勢是可以應對較大的數據量并具有較好的穩定性，但其劣勢也十分明顯：數據分析能力和靈活性差。Forester報告顯示，在擁有傳統式BI工具的企業或機構中，83%以上的數據分析需求無法得到滿足，這就表明很多企業重金打造的BI系統幾乎成了擺設，收效甚微。此外，項目耗資不菲、實施周期極長、項目風險大、對人才要求高等特征，也不利于傳統式BI工具的推廣和普及。

3．自助式BI工具

由于傳統式BI工具的缺陷屢遭詬病，以及業務人員數據分析的需求增長，自助式BI工具開始快速成長起來。自助式BI工具面向業務人員，追求業務與IT的高效配合，讓IT人員回歸技術本位，做好數據底層支撐；讓業務人員回歸價值本位，通過簡單易用的前端分析工具，基于業務理解輕松地開展自助式分析，探索數據價值，實現數據驅動業務發展。

自2014年起，自助式BI工具迎來了高速發展期，可視化數據分析、Self-BI在國內市場集中出現，傳統式BI工具開始衰退。需要注意的是，自助式BI工具也有其適用范圍，企業在選擇時應綜合考慮自身需求與自助式BI工具的特征。自助式BI工具主要有以下幾項優勢。

（1）處理數據量的靈活性。盡管傳統式BI工具具備較好的大數據處理性能，但這對于一些數據量較小的企業來說會顯得笨重。自助式BI工具則更加靈活，其具備大數據處理能力，且在面對較小的數據量時，分析更為輕松。

（2）產品采購的成本下降。采購傳統式BI工具的成本偏高，還有一些額外的培訓、服務咨詢成本，而自助式BI工具只著重解決某些問題，不一定要大而全。

（3）項目周期縮短，人力成本降低。以前項目周期主要消耗在ETL處理、數據倉庫建模和性能優化等方面。采用自助式BI工具后，建模的要求不再那么高，性能優化在大多數場景下也不再是問題。項目周期從以前的以月或年為單位快速地減少到以天、周、月為單位。

（4）IT驅動逐步走向業務驅動。自助式BI工具可使IT人員只負責基礎數據架構的整理和接口的開放維護，并可使業務人員快速地進行可視化分析和報表分析維護。

總而言之，當企業存在業務人員自主分析、解決重點關注問題、靈活應對小數據量業務、快速迭代項目周期等需求時，自助式BI工具將是一個明智的選擇。

最后，需要注意的是，三類BI工具分別適用于不同的場景，不是相互替代的關系。它們將長期共存，供企業按需選擇，直到信息化基礎條件發生根本的改變。