我们在跟企业的沟通过程中经常发现，很多企业还是分不清商业智能 BI 跟一般的业务信息化系统定位、用户、思维层面上的差异。因为在企业的IT信息化规划中，基础的业务系统建设一定是走在前面的，有了这些系统基础，才会有数据的积累，这才有了下一步商业智能 BI 的规划和建设。所以，很多时候大家很自然的就以规划基础信息化系统的思路来理解商业智能 BI ，实际上还是有很大的差异的。
商业智能 BI - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
第一、关注的业务范围和业务面
商业智能 BI 的信息化建设关注的面和范围比一般的业务系统要宽很多。所以，在商业智能 BI 领域很难培养业务的专才，只能是业务的通才。
比如业务系统有像财务系统、ERP、OA、CRM等等，这些业务系统的用户基本上都聚焦到了各个业务部门，在业务层面只需要把这个系统以及系统上下游的关联业务弄明白就差不多了，相对于商业智能 BI 在业务上比较聚焦，沟通的部门和对接的资源部门也比较固定。久而久之，很容易培养在特定细分业务领域的专家，比如财务、供应链、生产等细分领域。
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对比一下就可以发现，商业智能 BI 关注的业务面要更广、层次更高。比如做一个集团级的分析指标体系规划，覆盖的业务面至少包括了例如财务、销售、采购、生产、安全、审计、运营、战略、人力、流程管理、项目、合同管理等等，几乎是没有业务边界、没有业务的死角，这里面的业务必须要什么都要能懂一些，才能做出整体的业务、经营、管理分析框架出来。什么不懂，就得去研究什么。
如果要聚焦到具体的行业，对于这个行业也一定要熟悉和了解。
比如医药行业有什么特点，如何来分类的，CRO、CMO、CSO又是什么含义；细分到疫苗领域，一票制、批签量是什么意思；
医药行业 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
比如铁矿行业的探采选冶指的是什么，品位、选比、点检、工序对标指的是什么；比如光伏、风电行业，一类资源区、二类资源区、三类资源区，装机容量、LCOE是什么，光伏和风电的行业驱动因素是什么等等。
能源行业 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
第二、用户的差异
业务系统由于比较聚焦具体的业务细分领域，针对的对象基本上都是以部门来划分的。比如财务系统基本上就只有财务部门来使用，供应链销售、采购、库存也是不同的部门各自使用。但是有一点，这里面没有一个系统是给高层领导用的，高层领导一定不会打开每一个系统到里面去看数。
商业智能 BI 就可以解决这些问题，打通各个业务系统，把数据给抓取到一个更大的数据仓库中，通过数据处理、建模分析最后通过可视化的方式将不同业务领域的指标汇集在一起共管理层使用。
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业务系统的沟通只要搞定具体的业务部门、一线业务使用人员就可以了。而商业智能 BI 在业务沟通的对象上基本上是以中高层领导为主的，对人员的能力、沟通要求、思维意识水平就提出了更高的要求。在沟通层次高度提升的同时，还要能跟高层管理者聊各个方面的业务，比如财务、供应链、生产、项目管理、运营。思维层次的挑战和业务宽度的挑战，双重叠加就造成了商业智能 BI 在顶层设计和规划上面比一般的业务信息化难度要很大。
第三、业务流程化思维
业务系统是流程化思维，以解决业务流程为导向的。业务流程只要在公司内部能够梳理的清楚，相对而言还是一个有形的，或者在相当长的一段时间内是可以固化的，一个可以看得见、摸得着的存在。但是商业智能 BI 作为分析型的系统，它不是流程化的思维，它不解决具体的业务流程，而是要体现对业务结果、业务过程的管理。难就难在这个地方，管理思维不像业务流程思维是一个线性的，管理思维是一个抽象的、点状、散状的而多变的，很难具象化的，在企业里更难形成自上而下的统一。
多维分析 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
流程化思维可以一个节点、一个节点的梳理，第一步先做什么，第二步再做什么，每一步的效率怎么样，这些都是可以被相对准确的定义出来。但是管理思维没有固定的步骤，就是一种多维的思想，不能被准确的定义出来。比如像绩效考核，这个标准是什么，是一堆的分析指标加上打分标准，再加上权重算出来的一个结果。那到底这个绩效考核合理不合理，每个人站的角度不一样，评价的标准也就不一样，很难形成统一。
除了上面讲到的几个思维层面的差异，还有一些在理解上经常模糊的地方。
●业务系统与商业智能 BI 不是包含与被包含的关系，也不是平行和并级的关系，而是上下游的关系。
意思就是说商业智能 BI 是建立在所有的IT基础信息化系统之上的那一层系统，非常之独立。所以，一些业务系统自带的商业智能 BI 报表不等于真正的商业智能 BI ，和企业级的商业智能 BI 是两回事。因为企业级的商业智能 BI 是要横跨N个业务系统的，而不是内置到某一个业务系统，然后再以这个业务系统去为平台去打通其它业务系统的数据。业务系统的强项是业务流程管理，而商业智能 BI 的强项是数据处理、分析建模和可视化自助分析。
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●企业在建立和打通各个业务系统的时候投入了很多二次开发成本，系统之间通过API接口来互相调用数据。
所以，自然也会联想到商业智能 BI 如果要连接这么多系统，是不是也需要其它系统开发固定的API接口来取数，这个成本谁来承担。实际上，除了特定的SaaS化方式部署的系统外，大部分业务系统都是不需要做任何的API接口取数的。商业智能 BI 直接连接到业务系统的底层数据库，这种获取数据的方式是不需要做定制化开发的，这个就是商业智能 BI 的基本能力。
数据仓库 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
之前做过传统的业务系统软件开发，从需求调研的用户定位，到业务的梳理，到底层数据库表结构的设计，到整个开发过程和测试、后期的运维以及整体的思维方式，能非常明显的感受到这些跟商业智能 BI 完全是两个不同的方向，差异非常的大。
从基础的业务信息化到商业智能 BI 数据信息化的过程本身就是一个思维、工作方式跨越提升的过程。如果企业要规划商业智能 BI ，构建长远的商业智能 BI 分析系统，一定要先能够了解这些差异，这样才能在后续的推进过程中很好的掌控项目的开展。
