报表工具可以用来制作各种数据报表、图形报表，展示数据，BI是一套完整的解决方案，它的重点在于数据分析，帮助企业从不同视角看数据，最大程度地挖掘出数据背后的价值，帮助企业做出最佳的决策。
报表，就是用表格、图表等格式来动态显示数据。市面上有一些报表工具，它们可以用来制作各种数据报表、图形报表，展示数据。BI，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策，它的重点在于数据分析。
传统报表：首先是业务人员提出报表需求，由统计人员将企业中存在于不同系统的数据进行统计，再由 IT 部门人员出具报表。所以，报表主要面向业务人员、统计人员和 IT 开发人员，一个报表的生成，需要三个部门的人员参与、配合。
商业智能 BI：而 BI 与报表有很大的不同，BI（数据分析）主要面向业务人员，一个报表的生成，仅仅需要业务人员进行简单的拖拉拽即可生成，操作简单、侧重分析。相比报表而言，节约了人力成本、系统自动取数、计算，准确性更高。
报表与 BI 的区别报表呈现的是二维信息，缺少交互分析；BI 可实现多维分析，实现智能数据挖掘。报表难以发现数据间潜在的规则；BI 能够模拟分析，获得最优化方案。报表展示过去，聚焦不明显；BI 卓越洞察，推演未来变化及影响。BI 支持数据可视化，帮助企业更快、更有效地查看和理解数据。能够实现许多报表无法快速完成的任务，让数据成为一种宝贵的资产，帮助企业从不同视角看数据，最大程度地挖掘出数据背后的价值，帮助企业做出最佳的决策。BI 能输出的可视化内容静态报告：来自业务数据的固定数据视图，Excel 表格或 Word 报告等形式。交互报告：用于动态列表，过滤结果和条件突出显示等，穿透钻取查看关键指标。主题看板：打包各种主题分析，从宏观到微观，从综合到细节，为决策者提供更直接的数据展示。移动报告：实时监控经营绩效、跟踪业务流程，快速响应决策需求。智能报告：深度挖掘数据价值，实现智能预警、预测、高级计算等功能，成为企业靠谱的“占卜师”。企业数据化转型 4 个发展阶段1.Excel 阶段：这个阶段属于纯劳动力密集型的数据分析，数据分析师还被行业内戏称为“表哥表姐”；Excel 确实功能强大，但在数据分析上的局限性也非常明显，当数据量达到 5 万、10 万时就会非常卡顿，更承担不了多表关联等数据清洗这样的工作。
2.报表系统阶段：报表系统一般是会进行模型设计，把数据套用进相应的模板通过前端的图表来展示。能够实现固定报表的自动化，例如日报、周报、月报这样重复性报表的数据查询。但在响应业务变化进行底层模型的调整、以及在实时获取有效信息等方面都无法进行有效支持。
3.传统 BI 阶段：主要面向 IT 和专业的数据分析师，企业只有 5%左右的专业人士能进行自主分析。且部署开发周期长，需进行整体的架构设计，各个模块均需进行技术开发；有了数据之后也难以给予业务上的指导，以分析历史数据为主，无法支持动态更新。
4.智能 BI 阶段：面向不具备 IT 背景的业务人员，比传统 BI 更灵活易用，一定程度上摆脱了对 IT 部门的大幅度依赖。通过自主分析实现业务探索，通过实时追踪实现业务预警，以及一些偏 AI 化的智能应用，真正实现“人人都是数据分析师”的愿景。
BI 选型需要关注要点轻量型：很多 BI 平台重在开发，对研发资源的要求高且对接慢，后期维护繁琐。如果企业没有相应的资源支持，建议选择轻量的平台，能够快速上手，维护成本低。
方便易懂：数据分析的结果最终是要赋能业务端，但是业务端用户尚缺乏专业的数据分析能力，建议对 BI 的选择要考虑产品的易用性和学习成本。
创新灵活：我们很难预估未来数据分析需要什么样的程度，所以在选择之前一定要足够考虑 BI 平台的创新能力，例如是否有异常检测、智能诊断、AI 预测引擎、算法扩展等功能模块。
报表系统进行数据分析已经落后于时代趋势，需要通过更具生产力的 BI，乃至智能 BI 来实现“业务主导的自主分析模式”。
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