对市场异常敏感的商业世界自然不会放过获取数字经济的机会，以国企和央企为首的众多企业开始进行数字化转型，通过信息化建设，部署商业智能BI来完成转型工作。
为什么会出现BI
有一点可能出乎很多人意料，虽然 BI 是因为信息化、数字化的增长，以及社会和商业世界对数据的依赖，逐步成为商业世界的宠儿，在企业中变得火热。
但 BI 这个概念其实早已出现，为当前 BI 的面世和火热打下了良好的基础。
BI - 派可数据 BI 可视化分析平台
早在1958年，IBM研究员就将 BI 的早期形态定义为：“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。”
1996年，咨询机构进一步拓展了 BI 的定义：“一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及其应用。”
直到2013年，在新一代信息化、数字化的技术影响下， BI 形成了一套系统性的概念，围绕企业发展进行针对性扩展，重新确定了 BI 的定义：“ BI 是一个概括性术语。它包含了应用、基础结构、工具，以及提供信息访问和分析加以改进、优化决策表现的最佳实践”
不得不说， BI 能够大获成功的原因之一，就是在 BI 定义不断更新变革的同时，能够把为企业提供服务，提供战略决策信息这一理念坚持几十年，不断开拓发展。
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直到今天，虽然 BI 进行了全方位的拓展升级，拥有了BI理念、BI架构、BI系统、BI平台、BI工具等形成的方法论，还为企业研发了权限管理、数据可视化、模型管理、血缘管理、指标管理等一系列功能模块，但依旧把为管理人员提供战略决策信息，辅助进行决策作为核心理念。
不同行业的BI
BI 是一种通用的数据类技术解决方案，不会因为行业BI没有进行针对性开发而出现不适配、无法使用的情况。同时，也正因为 BI 核心是数据，只要企业有数据沉淀，不管是哪些行业BI商业智能都能发挥出作用。
不过考虑到不同行业BI商业智能的实践，差异化明显的行业BI哪怕是对于数据的种类需求也会有优先级的划分，数据分析、数据可视化等内容页面也有不同主题、风格的设计，一些功能模块也会有使用占比的不同。
1、汽车行业BI
比如汽车行业BI 商业智能的应用，因为一个汽车4S集团代理不同的汽车品牌，而每个品牌是一个独立的DMS系统，系统和数据都是在主机厂手上，难以获取完整全面的数据。
数据可视化大屏 - 派可数据 BI 可视化分析平台
又因为汽车行业有大量成熟的业务管理经验，导致汽车行业即使在一个很小的 BI 项目上，业务指标也会有300~1500的大范围波动，所以汽车行业BI商业智能的发展还有很大增长空间，这个行业的 BI 要做好，需要花很长时间来沉淀，才能正式打开汽车行业BI的大门。
2、医药行业BI
比如医药行业BI商业智能的应用，因为医药行业的产业链非常宽泛，从医药行业BI项目指标来说，有医疗服务、医药商业流通、医疗器械、药物研发、化学制药、中药、生物药等等；对化学药进行细化，又可以分为仿制药、创新药；中药又分传统中药、现代中药；生物药里面包括像抗体、疫苗、血液制品、细胞治疗、基因治疗等等，非常广。
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医药行业的特殊性给医药行业BI商业智能建设带来了极大的挑战， BI 规划人员在部署 BI 进行前，需要熟悉医药行业业务流程，了解相关指标术语，像CRO、CMO、CSO等，需要明白指的是什么，只有摸清医药行业，才能成功建设医药行业BI商业智能。
在数字化转型中 BI 的作用
商业智能作为信息化建设中的关键一环，在企业中通常起到承上启下的作用，下能连接打通企业业务系统数据库，将各部门数据分类分级统一储存到数据仓库，简化存储取数流程，减少人力、时间成本；上能提供数据可视化报表，通过数据可视化分析全面展现企业发展状况，追踪业务执行效果，促进业务健康发展，辅助进行管理决策等。
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数字化转型本就需要借助信息化相关技术、思想来完成，所以说信息化建设同样是数字化转型过程中非常重要的一环，而这就是 BI 和数字化转型的关系。只有以用户为中心，通过运用 BI 等数据类技术解决方案实现数据价值，让信息化和数字化深入企业，这样企业数字化转型才能真正完成。
BI 在企业中的作用
数据是企业的重要资产，也是企业 BI 的核心要求。通常，企业的数据存在于各部门的业务信息系统数据库中，这些数据库相互隔离，难以互通，并且因为业务流程的复杂性、员工的差异性等，如果没有形成规范的数据培养机制，其本身数据质量也很一般。
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BI 作为数据类技术解决方案，数据管理、数据治理、数据优化培养的功能模块自然存在。通过 BI 数据仓库，企业可以将打通各部门系统数据库，经过ETL处理数据后，建立分类分级制度，并通过指标、标签划分数据属性，建立数据字典，让企业拥有高质量的数据，高价值的数据资产。
此外，想要让企业的数据真正流通起来，持续进行优化，保持高质量的数据基础，需要 BI 通过闭环的业务流程进行数据的培养。这个过程就是增强的 BI 数据可视化分析，通过数据可视化分析，企业可以为企业不同层级员工提供销售分析、市场分析、核心KPI分析等，让数据才业务层面发挥作用，为业务发展、管理决策提供信息支撑，并通过数据流通持续提高数据质量和数据资产的价值化。
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在众多报表业务分析中， BI 之所以能脱颖而出，其中一个原因就是 BI 拥有全方位的业务分析，可以全面展现企业的整体的发展状况，并根据这些数据、信息制作可视化报表，例如管理驾驶舱、KPI核心指标、企业关键信息看板等，帮助企业管理人员获得更高层次的洞察力，提高企业业务决策的实时性和准确性。
