相信關(guān)注天善智能的小伙伴們都應(yīng)該是專注于商業(yè)智能BI，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的廠商，實(shí)施方和一線開發(fā)，架構(gòu)師等朋友。我們可能曾經(jīng)碰到過這樣的情形：對(duì)于一些剛?cè)腴T的或者想要了解商業(yè)智能、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的朋友來說，總感覺有一些話題沒有辦法向他們解釋的那么清晰。比如：
其實(shí)這些問題不僅僅是生手的疑惑，及時(shí)富有經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)人員一時(shí)也很難用幾句很簡(jiǎn)單的描述將它解釋的非常清晰，因?yàn)檫@些領(lǐng)域本身就有著非常千絲萬縷的關(guān)系。它們都擁抱數(shù)據(jù)，終極目標(biāo)相同 - 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔?，產(chǎn)生價(jià)值。那么本期的第一個(gè)話題分享就是 - 商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別？ 以下摘自網(wǎng)絡(luò)上大家的一些觀點(diǎn)作為引子，希望大家也可以積極討論，發(fā)表自己的看法和觀點(diǎn)。
來自香港城市大學(xué) Data Scientist 的 Terry Meng 的觀點(diǎn)：數(shù)據(jù)分析只是一種工具（一種系統(tǒng)化分析問題的方式），可以很簡(jiǎn)單也可以很復(fù)雜。簡(jiǎn)單點(diǎn)的例子：通過分析購(gòu)買我產(chǎn)品的人大多數(shù)來自北京，則北京是我的主要消費(fèi)者居住的城市。復(fù)雜點(diǎn)的例子: 通過利用統(tǒng)計(jì)方法建立數(shù)學(xué)模型。我想從100000人中找出100個(gè)購(gòu)買我產(chǎn)品概率比較大的客戶，則可以通過利用logistic regression來數(shù)學(xué)建模找到這群人。無論你的商業(yè)模式是什么樣子，你用數(shù)學(xué)方法，用數(shù)據(jù)證明你的假設(shè)都可以稱為 數(shù)據(jù)分析。所以數(shù)據(jù)分析師這個(gè)職業(yè)，形容的是一個(gè)會(huì)利用數(shù)學(xué)方法，用數(shù)據(jù)證明假設(shè)的人。而商業(yè)智能則是一種產(chǎn)品/服務(wù)，這個(gè)產(chǎn)品/服務(wù)可能包含報(bào)表，分析，管理等等利用計(jì)算機(jī)和編程技術(shù)自動(dòng)化一些商業(yè)過程的行為。舉例子：水果店老板利用商業(yè)智能做出來的報(bào)表或dashboard觀測(cè)自己商店的人流量，購(gòu)買量，購(gòu)買時(shí)間，及時(shí)調(diào)整自己的庫(kù)存和銷售節(jié)奏。簡(jiǎn)而言之就是這個(gè)樣子。之前的人做生意，依靠的是直覺和經(jīng)驗(yàn)?，F(xiàn)在在計(jì)算機(jī)的幫助下，可以利用數(shù)據(jù)分析減少試錯(cuò)，減少錯(cuò)誤決策帶來的成本，明白生意好的因由。而商業(yè)智能將這一切，盡可能的自動(dòng)化 和簡(jiǎn)化 。這是我的理解。
馬路的觀點(diǎn)：從公司的分工的角度來講，通常商業(yè)智能部（BI）會(huì)涵蓋數(shù)據(jù)產(chǎn)品，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)挖掘共3個(gè)功能。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)作為商業(yè)智能部的技術(shù)支撐，可算在內(nèi)，也可不在內(nèi)，看公司的架構(gòu)了。
1.數(shù)據(jù)產(chǎn)品指的是數(shù)據(jù)的可視化，也就是數(shù)據(jù)報(bào)表，把業(yè)務(wù)部門常看的數(shù)據(jù)固化成業(yè)務(wù)報(bào)表是BI的主要任務(wù)之一；
2.數(shù)據(jù)分析指就某一些專項(xiàng)的分析項(xiàng)目，通過數(shù)據(jù)分析，得出業(yè)務(wù)建議或業(yè)務(wù)總結(jié)；舉例來講像營(yíng)銷活動(dòng)效果分析等等
某過路人的觀點(diǎn)：商業(yè)智能=數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)+數(shù)據(jù)分析+數(shù)據(jù)挖掘
卡夫卡的貓的，我是貓的觀點(diǎn)：數(shù)據(jù)分析是運(yùn)用各種統(tǒng)計(jì)方法將數(shù)據(jù)進(jìn)行剖析，最大化地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，以發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。說白了就是基于數(shù)據(jù)事實(shí)找出規(guī)律的方法。數(shù)據(jù)分析的工具有Excel、SPSS等商業(yè)智能常常被理解為企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為指導(dǎo)商業(yè)決策的系統(tǒng)或工具，是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP（聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析）、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)展現(xiàn)的總稱。它是類似ERP、CRM等系統(tǒng)一樣的企業(yè)級(jí)信息化應(yīng)用。常見的系統(tǒng)有：Business Object、Cognos、Hyperon等等。
陳小二，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)：數(shù)據(jù)分析是方法，商業(yè)智能是解決方案，這個(gè)方案可以有一系列的方法。 張志佳，鍵盤控，絲襪控，各種控：商業(yè)智能是接口，數(shù)據(jù)分析是實(shí)現(xiàn)。
天善智能梁勇 就我理解 ： 數(shù)據(jù)分析僅僅是BI中的一個(gè)領(lǐng)域，商業(yè)智能能還包括數(shù)據(jù)展示、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域。 歡迎大家一起探討。
yngcan：數(shù)據(jù)分析是更關(guān)注的是分析本身，任何人都可以參與（決策者、數(shù)據(jù)處理人員），每個(gè)人都從宏觀、中觀、微觀層面的數(shù)據(jù)出發(fā)發(fā)現(xiàn)自己想要的東西（可能不期而遇的）。商業(yè)智能（從目前來看），更多是在商業(yè)軟件的協(xié)助下，為特定人員（高層決策者、日常事務(wù)處理人員）提供的一整套服務(wù)于數(shù)據(jù)分析的工具，當(dāng)然，商業(yè)智能的可能分析結(jié)果也往往是設(shè)計(jì)好的。從參與者角度而言：數(shù)據(jù)分析人人都參與，商業(yè)智能主要是軟件工程師和資深分析人員；從數(shù)據(jù)分析方法而言：數(shù)據(jù)分析門派繁多，商業(yè)智能主要是數(shù)據(jù)分析中較為常見、基礎(chǔ)的分析方法；從數(shù)據(jù)分析的結(jié)論而言：數(shù)據(jù)分析就是要發(fā)現(xiàn)新知識(shí)，商業(yè)智能可以獲得的知識(shí)通常是設(shè)定好的。從服務(wù)對(duì)象來看：數(shù)據(jù)分析服務(wù)對(duì)象廣泛，商業(yè)智能的主要服務(wù)人員是決策者（各層級(jí)）。
金龜子：有朋友問到過同樣的問題 - 你不是做商業(yè)智能BI開發(fā)的嗎，另外一個(gè)誰是做數(shù)據(jù)分析的，商業(yè)智能不是也為了是數(shù)據(jù)分析的嗎？到底有什么區(qū)別？我的想法是：商業(yè)智能是一套解決方案，通過對(duì)不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)按需抽取，清洗并進(jìn)入到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，必要的時(shí)候進(jìn)行多維分析，或者數(shù)據(jù)挖掘。根據(jù)不同的場(chǎng)景，有不同的解決方案，比如不同的 ETL 架構(gòu)，數(shù)據(jù)加載策略等等。商業(yè)智能BI 更強(qiáng)調(diào)過程的實(shí)現(xiàn)，比如最后提供給各個(gè)決策層的數(shù)據(jù)，報(bào)表，這些報(bào)表本身就可能是按需分析的結(jié)果。數(shù)據(jù)分析是基于商業(yè)智能提供的數(shù)據(jù)，報(bào)表，各種輸出的結(jié)果，在它基礎(chǔ)之上通過數(shù)據(jù)，報(bào)表來發(fā)現(xiàn)存在的問題，最終通過分析得到一個(gè)可執(zhí)行的行動(dòng)方案和規(guī)劃。比如：通過商業(yè)智能得出了今年同比銷售下降了10% 的結(jié)論，這個(gè)就是直接可以從報(bào)表上看到的結(jié)果。那么數(shù)據(jù)分析就是要分析為什么下降了， 怎么造成的？ 可能需要通過多方面的角度來分析可能產(chǎn)生的原因，然后得出一個(gè)結(jié)論以及可執(zhí)行的行動(dòng)方案和規(guī)劃。
發(fā)現(xiàn)寫完了，我自己又有點(diǎn)感覺沒有說清楚，其實(shí)問題就是兩點(diǎn)：1） 商業(yè)智能 BI 到底包不包括數(shù)據(jù)分析，如果包括這個(gè)數(shù)據(jù)分析具體指的是哪些方面的操作？ 2） 如果不包括，商業(yè)智能的目的又是什么？
vipchg：數(shù)據(jù)分析是運(yùn)用各種統(tǒng)計(jì)方法將數(shù)據(jù)進(jìn)行剖析，找出其中的所謂的價(jià)值，一般來說是不依賴于具體的語言。而商業(yè)智能，則是為實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值而提出的一套解決方案，這套方案里面，則應(yīng)該指出在實(shí)現(xiàn)的過程中，如何比傳統(tǒng)的方法實(shí)現(xiàn)價(jià)值提出更好，更快，更方便、更智能的手段和方法。就如同我們要制造一個(gè)飛行器，數(shù)據(jù)分析就如同手工制造，費(fèi)力、費(fèi)錢還容易陷入在零碎的實(shí)現(xiàn)中。而商業(yè)智能就如同一條經(jīng)過實(shí)踐了的生產(chǎn)線，每一個(gè)制造的節(jié)點(diǎn)都是集成化的，接口式的，不需要工程師具體了解每部分的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，就能夠把飛行器制造出來。而數(shù)據(jù)分析則如同制造中某些環(huán)節(jié)用到具體的方法，這種方法可以用很多手段來實(shí)施。因此：數(shù)據(jù)分析是商業(yè)智能中的部分環(huán)節(jié)的實(shí)現(xiàn)《方法》。商業(yè)智能是完整的一套《解決方案》。
丶云云：商業(yè)智能 = 數(shù)據(jù)收集 + 數(shù)據(jù)整合 + 數(shù)據(jù)分析 = 數(shù)據(jù)價(jià)值
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