商业世界依靠数据运行。信息丰富，充分利用公司收集的数据通常会带来持续的成功。在谈论当今商业世界中的数据时，通常会弹出许多术语。在最常见的数据科学术语中，您会发现商业智能和数据分析。您可能自己遇到了这些术语。许多组织在其流程中使用商业智能和分析，但是有多少组织真正了解这些术语的含义？毕竟，大数据世界是一个相对较新的发展。了解它们都很重要，因此让我们看一下它们之间的相似之处以及与众不同之处。

我们将从两个术语的基本定义开始。根据Forrester的说法，商业智能（BI）是“一组利用信息管理过程的输出进行分析，报告，绩效管理和信息传递的方法，流程，体系结构和技术。”

数据分析的定义是“检查数据集的过程，以便借助专用系统和软件越来越多地得出关于其中包含的信息的结论。”

虽然将业务智能和数据分析分开的区别是众所周知的，但了解它们的相似性也很重要。这样，组织可以知道每个组织如何以相似的方式提供收益。

可以预期，BI和数据分析都遵循相似的收集数据，分析数据和提供见解的过程。数据收集步骤尤其重要，因为提供最佳结果将意味着确保收集的信息完整且无误。

这两个术语也都参与报告。这意味着数据的组织和显示方式使其可以可视化。尽管原始数字很重要，但是一旦数据变得可视化，它就真正开始显示价值，从而使洞察力更易于发现和采取行动。

商业智能和数据分析还可以确定企业失败或至少没有以最高效率运营的领域。换句话说，他们使用收集到的数据来显示痛点所在，从而使组织可以更好地了解可能的不足之处。

注意到了这些相似之处，是时候仔细研究BI与分析之间的区别了。一旦了解了差异，企业就可以确定如何最好地利用两者来实现其目标和期望的结果。

虽然BI和数据分析都涉及使用数据来发现对组织有利的见解，但还有一个主要区别。简而言之，商业智能处理当前问题，而数据分析则更关注未来。让我们进一步探讨这个想法。

商业智能的重点是获取数据并将其用于更好的决策。通过使用聚合，可视化和仔细的分析，公司可以使用BI来提高组织目前的运作效率。通过收集和分析的数据，企业可以找出如何更好地向客户销售产品或为员工提供更好的激励措施。可以立即执行从业务智能派生的所有操作。需要您的公司立即改善吗？商业智能工具可以用于此目的。这并不是说BI在未来的决策中不起作用，而是重点在于立即完成工作。另一种表达方式是BI参与描述性分析。

另一方面，数据分析则着眼于未来。数据分析从事数据挖掘，本质上是分析一组信息以选择模式并预测未来趋势，这些趋势可以告知组织应采取的措施。这通常被称为预测分析，其中预测完全是基于数据进行的。人们可以很快地看到这对那里的任何组织都具有多大的价值。想一想，准确预测销售趋势将在何处或新市场可能在何处打开是有帮助的。有了这些信息，企业就可以为未来做好准备。基本上，商业智能为组织制定游戏计划，以便立即执行，而数据分析则告诉组织如何制定未来几年的计划。

当然，这不是两端之间的区别。商业智能具有悠久的历史，该词最早出现在1865年的一本书中，指的是一位银行家，他通过对周围商业环境的深入分析而获得了更多的收入。尽管复杂度只是随着时间的流逝而增加，但该术语与最初的描述并没有什么不同。数据分析无疑是一个较新的名词，但是它可能比您想象的要早。在1960年代，计算机正变得越来越普遍时，它获得了很大的普及。像商业智能一样，随着大数据已成为商业世界中的主要组成部分，它变得更加复杂。

如果在某个领域中商务智能确实可以与数据分析区分开来，那就是它的可访问性。BI工具有许多不同的类型，并且大多数工具的设计方式使得广泛的用户基础可以利用它们。即使某人对复杂的数据没有太多的经验，他们仍然可以有效地利用BI工具。不仅如此，商业智能还围绕着解决复杂问题并将其转变为简单问题做好了准备。包含数字和统计数据的电子表格很容易变得不知所措，但是BI会获得从对数字的分析中得出的见解，并将其可视化地转换为几乎任何人都可以理解的东西。

数据分析是一种更复杂，更难以理解的东西，只有那些在该领域有经验的人才能做到。明确强调要开发和使用算法来从大量数据中发现隐藏的见解。这也意味着，从社交媒体统计信息到物流信息，各种各样的数据都可以梳理。正是基于这种见识，可以进行说明性分析，从而可以确定和实施解决方案。

在有关商业智能与分析的讨论中，有很多方面需要讨论。这只是每个人可以做什么以及使他们与众不同的表象，但是如果要学习一件事，那就是两者都可以在公司的业务战略中发挥至关重要的作用。例如，商务智能可用于回答有关组织运营的问题，而数据分析可用于增强数据安全性，以确保所使用的数据安全且受到保护。协同工作时，您将两全其美。利用他们的优势，您的业务将因此而更好。