谈商业智能BI的价值，先要从现代社会背景讲起。随着数字化深入社会底层，涉及人类生活工作的方方面面，其所产生的总体数据量有了巨幅增长，数据本身也成为构建现代信息、数字社会的重要元素。根据国际数据公司（IDC）预测，2025年时中国产生的数据量预计将达48.6ZB，在全球中的比例为27.8%。

商业智能BI的现状

数据量和数据价值的增加，让不少人认为未来将是数据处理的时代。即使是现在，因为数字化转型的火热和数据分析的需要，商业智能BI作为数据类技术解决方案，也是信息化建设的重要一环，在市场中取得了空前的成功，并得到了各大领域企业的口碑认可。

不过商业智能BI的市场现状也不全是好消息。虽然商业智能BI在企业应用中很有效，已经成了企业服务的新宠儿，市场也在不断扩大，增速很快。但实际上，在很多不了解信息化、数字化的企业以及其他领域眼里，商业智能BI的影响力还是很有限。

数据可视化 – 派可数据商业智能BI可视化分析平台

记得以前回老家过年的时候，有朋友问你在北京是做什么的？ 我说是做商业智能BI的？什么是商业智能BI，讲了半天实际上也没有听明白。我最后说到，我是做大数据的，朋友说：哦！懂了！所以，有一个好名字有多么重要，即使你不了解我，也可以从名字上记住我。

后来到企业讲商业智能BI的时候，也发现了类似的问题，大家对于商业智能BI的理解就停留在报表和数据可视化层面。实际上实现商业智能BI背后还是要做很多工作的，但是数据可视化是大家对于商业智能BI最直观的一种认识和了解，所以这样来理解其实也没有错。

商业智能BI的价值

实际上商业智能BI在干一件什么事情呢？它要打通所需要分析的业务系统的数据，把这些数据抽取到一个仓库里面集中来管理，这个仓库就叫数据仓库。

数据仓库 – 派可数据商业智能BI可视化分析平台

并且在商业智能BI数据仓库这个过程中有的业务系统的数据还不能直接用，比如格式有问题、数据质量有问题，就需要在抽取、搬运这些数据的过程中对数据进行基本的清洗。

还有一些数据为了方便未来的商业智能BI数据分析，需要对数据进行加工转换，让一个不规范的、不能分析的数据变成一个规范的可分析的数据。最后再将这些数据分门别类的放起来，按照某种模型形式存储和组织起来，为以后的商业智能BI数据分析工作打下基础。

在这个过程中就涉及到了商业智能BI领域非常专业的Extract 抽取、Transformation 转换、Loading 加载 即ETL的开发，以及数据仓库建模以及 SQL 语句开发等。最后，再通过合适的查询和分析工具，将这些分析模型中的数据通过商业智能BI中合适的图表进行展现，并且图表之间存在一定的逻辑关系，例如联动、钻取、跳转、筛选等形成各种各样的分析效果。

商业智能BI – 派可数据商业智能BI可视化分析平台

除了前面提到的商业智能BI数据仓库技术过程，更重要的是要理解一些核心的业务指标，将业务规则转换成数据计算规则，所以业务的理解也是商业智能BI非常核心的一点。

从这个过程上来看，可视化报表只是商业智能BI最终的展现出口，在这些漂亮的报表出来之前，实际上我们还是要做大量的、专业的开发工作，而这些工作往往是不被人们直接看到的，所以就造成了大家对商业智能BI的印象就停留在单纯的可视化报表上了。

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