國外的企業，大部分已經進入了中端BI，叫做數據分析。有一些企業已經開始進入先進BI，叫做數據挖掘。而我國的企業，大部分還停留在報表階段。 數據報表不可取代：傳統的報表系統技術上已經相當成熟，大家熟悉的Excel、水晶報表、ReportingService等都已經被普遍使用。但是，隨著數據的增多，需求的提高，傳統報表系統面臨的挑戰也越來越多。 數據太多，信息太少：密密麻麻的表格堆砌了大量數據，到底有多少業務人員仔細看每一個數據?到底這些數據表示了什么信息、什么趨勢?級別越高的領導，越需要簡明的信息。敏捷BI主要側重于數據分析本身，常用于做自助報表、多維分析。蘇州天牧TmuBI工具開發

BI產品數據輸出功能：打印統計列表和圖表畫面等，可將統計分析好的數據輸出給其他的應用程序使用，或者以HTML格式保存。 定型處理：所需要的輸出被顯示出來時，進行定型登錄，可以自動生成定型處理按鈕。以后，只需按此按鈕，即使很復雜的操作，也都可以將所要的列表、視圖和圖表顯示出來。 銷售分析：主要分析各項銷售指標，例如毛利、毛利率、交叉比、銷進比、盈利能力、周轉率、同比、環比等等；而分析維又可從管理架構、類別品牌、日期、時段等角度觀察，這些分析維又采用多級鉆取，從而獲得相當透徹的分析思路；同時根據海量數據產生預測信息、報警信息等分析數據；還可根據各種銷售指標產生新的透表。蘇州天牧TmuBI工具開發BI分析模型：其實它主要就是把業務表拆分成維度表。

國內BI工具的起步相對較晚，早期也是一些報表工具廠商通過打著BI的旗號在和國外廠商爭奪市場份額。雖然國內整體起步晚，但國內廠商也著實給力，在近幾年奮力追趕，在目前來看已經是不相伯仲的，甚至說后來者居上也不過分，國內廠商替換國外廠商工具也見過不少（比如說我們）。值得一說的就是，目前國內的廠商都著力于敏捷BI，畢竟你在看到國外自助式BI和傳統BI后，如果還發展傳統BI那是在給自己挖坑，當然之前提過的報表工 具廠商，面對市場的沖擊，要么在市場上已經消失不見了，要么就是轉型開始走敏捷BI路線了。

商業智能（BI）作為一個歷史悠久的技術領域，其關鍵在于基于OLAP的數據自助式分析和可視化呈現。隨著移動互聯網時代的到來，從互聯網上采集到的數據呈現式增長，促使了大數據相關技術的迅速成熟。同時，海量的數據源為AI領域中的機器學習算法提供了大量可供學習的數據樣本，基于機器學習的預測性分析正成為商業智能下一步的一個重要發展方向。可以說，商業智能正在從傳統的數據采集、數據檢測，向著基于AI的數據洞察、智能決策等“數據智能”方向不斷演進。因此，能否成功把握“商業智能”到“數據智能”的轉型契機，將成為傳統的BI公司在商業上能否更進一步的關鍵因素。BI商品分析的主要數據來自**和商品基礎數據。

無論是什么行業，只要是搞分析、決策支持都難以離開BI的應用，BI的應用范圍非常普遍，在這里就不一一累述了。BI的真正價值體現在：豐富的行業業務應用經驗的價值+BI產品的價值=行業應用BI解決方案平臺的價值，企業只要認知了這個平臺價值，它就能給在當今市場競爭激勵的IT企業帶來新的利潤增長點，創造高額的利潤！其實，許多IT企業經過多年的運作，在不同的領域里都積累了不少的“行業經驗”，例如在稅務、保險、電信、公 安等等領域都有相當豐富的“行業經驗”和資源，如果能充分認知BI，并能借助BI工具的優勢，搭建行業BI解決方案平臺，將會使企業如虎添翼，充分發揮出“行業經驗”的價值。BI系統在大多數企業都是部署在展現層和應用層。蘇州天牧TmuBI工具開發

基于OLAP技術，因此BI工具本身不能提供數據的修改和補錄相關功能，國外工具在這種場景下就捉襟見肘。蘇州天牧TmuBI工具開發

大部分的敏捷BI是不支持數據補充錄入的，因為敏捷BI主要側重于數據分析本身，常用于做自助報表、多維分析，做不了復雜的報表，也做不了數據補充錄入表。而數據補充錄入表除了要實現基本的數據增刪改，很多時候都需要一些輔助控件，來輔助實現便捷、高效的數據采集的目的。比如：錄入控件，屬于基本的輸入控件，常適用于交互頻次高的應用場景；校驗控件，數據采集錄入的基本驗證方式，幾乎所有的應用場景都會用到，用于保證數據的正確性；導入excel功能，批量數據錄入的快捷實現方式，可將excel中數據一次性保存入庫等。這些基本都得報表工具才能做，敏捷BI做不了的除非集成了報表工具。由此可見，報表和BI是不能分開而論的，報表+BI是完美的，兩者缺一不可。蘇州天牧TmuBI工具開發