第一、商业智能BI就是可视化吗？

错，可视化分析只是商业智能BI的一部分，不是商业智能BI的全部。商业智能BI除了可视化报表之外，还包括数据仓库、ETL，它是一套完整的数据类技术解决方案。

商业智能BI – 派可数据商业智能BI可视化分析平台

第二、为什么大家讲到商业智能BI就只能关注到可视化呢？

因为可视化很直观，大家一眼就能看明白。就像大家看美女帅哥，第一眼心动的感觉一定觉得长的好看、长的帅，但是时间长了，还是需要注意内在美和内涵，关注一些深层次的东西。

第三、那你认为商业智能BI 的内涵和本质是什么？

商业智能BI的内涵和本质是企业业务管理思维的落地，可视化页面怎么看、怎么分析、从什么角度看最终都是要体现用户的业务管理和分析思维的。表达不了业务管理思维的一堆可视化报表，就没法提供业务和决策需要的信息支撑，你做出来给谁看？

不能只拥有商业智能BI的躯壳，还需要给商业智能BI一个有趣的灵魂。

数据可视化 – 派可数据商业智能BI可视化分析平台

第四、做商业智能BI的时间都去哪里了？

在商业智能BI项目的开发中，80%的时间在处理底层数据、数据仓库开发，只有20%的时间做前端可视化报表。

第五、数据仓库对于商业智能BI是什么？

如果商业智能BI是一座大楼，数据仓库就是大楼的钢筋骨架。如果商业智能BI是一个人，数据仓库就是承上启下的腰腹。乔丹为什么打球那么帅，滞空能力那么强，那么厉害，就是因为腰腹力量强。

第六、没有数据仓库商业智能BI会怎么样？

商业智能BI缺少了数据仓库，就跟在沙漠里盖楼房一样，没有扎实的地基，就算盖完了，时间长了还是会塌。

商业智能BI – 派可数据商业智能BI可视化分析平台

第七、那为什么有的人不懂数据仓库也可以做商业智能BI可视化分析？

要么因为别人帮他们给底层数据仓库给搭建好了，站在巨人的肩膀上，直接从数据仓库取数做前端建模和可视化自助分析。要么做的分析数据来源格式已经非常规范了，比如从系统导出的EXCEL，经过清洗之后的EXCEL。要想发挥好商业智能BI的自助分析能力，规范性的数据准备非常重要。

第八、商业智能BI中用到的ETL是什么？

买菜、择菜、洗菜、切菜的整个过程，把菜备好到备菜台上，这样才能炒出一盘好菜。从买菜到切菜的过程就是ETL，实现数据的清洗、加工处理。把菜准备好了放到备菜台上，备菜台就是数据仓库，炒出来的一盘好菜就是漂亮的可视化。没有ETL这个过程，难道直接从菜地把菜拔出来就扔到锅里炒吗？

第九、商业智能BI开发跟报表开发思维模式上有什么区别？

商业智能BI是面向模型开发，好的分析模型可以支撑N多的可视化分析；报表开发思维是面向SQL数据集的报表开发，别人给你什么报表，就写什么SQL把数给取出来。报表思维是以报表呈现为导向，模型思维是以模型开发为导向，讲究的是模型的高度稳健可扩展、维度指标的高效维护和可复用。

分析模型 – 派可数据商业智能BI可视化分析平台

第十、敏捷商业智能BI和传统商业智能BI有什么区别？

这个问题十年前就已经讲烂了，到现在还在讲这个话题就是炒冷饭。敏捷商业智能BI概念的提出就是13年前后新的一批商业智能BI厂商起来之后为了市场的差异化标新立异做营销的一种手段。我们是敏捷的，你们的是传统的，所以你们差。但是问题来了，都十年过去了，站长问：则成啊，现在所有的商业智能BI厂商都说自己是敏捷商业智能BI了，到底谁是传统商业智能BI呢？

还有的人会说，敏捷商业智能BI就是不需要数据仓库。是谁说的，就上网查他们公司的招聘，看看他们自己对商业智能BI人员能力要求里面，有没有一条要求，就是要懂数据仓库。

还有一类，需要有数据仓库的时候数据仓库就会出现，我们的数据仓库能力也很强的。不需要有数据仓库出现的时候，数据仓库就是一个夜壶被扔到一边，数据仓库建模会影响你们自助分析的能力的。

数据仓库本身就是商业智能BI的一部分，你用或不用，它就在那，没有必要去贬低它。

十个问题都讲完了，大家觉得有道理吗？如果觉得有的道理的话，记得点赞支持一下。