国外的企业，大部分已经进入了中端BI，叫做数据分析。有一些企业已经开始进入先进BI，叫做数据挖掘。而我国的企业，大部分还停留在报表阶段。 数据报表不可取代：传统的报表系统技术上已经相当成熟，大家熟悉的Excel、水晶报表、ReportingService等都已经被普遍使用。但是，随着数据的增多，需求的提高，传统报表系统面临的挑战也越来越多。 数据太多，信息太少：密密麻麻的表格堆砌了大量数据，到底有多少业务人员仔细看每一个数据?到底这些数据表示了什么信息、什么趋势?级别越高的领导，越需要简明的信息。敏捷BI主要侧重于数据分析本身，常用于做自助报表、多维分析。苏州天牧TmuBI工具开发

BI产品数据输出功能：打印统计列表和图表画面等，可将统计分析好的数据输出给其他的应用程序使用，或者以HTML格式保存。 定型处理：所需要的输出被显示出来时，进行定型登录，可以自动生成定型处理按钮。以后，只需按此按钮，即使很复杂的操作，也都可以将所要的列表、视图和图表显示出来。 销售分析：主要分析各项销售指标，例如毛利、毛利率、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等；而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察，这些分析维又采用多级钻取，从而获得相当透彻的分析思路；同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据；还可根据各种销售指标产生新的透表。苏州天牧TmuBI工具开发BI分析模型：其实它主要就是把业务表拆分成维度表。

国内BI工具的起步相对较晚，早期也是一些报表工具厂商通过打着BI的旗号在和国外厂商争夺市场份额。虽然国内整体起步晚，但国内厂商也着实给力，在近几年奋力追赶，在目前来看已经是不相伯仲的，甚至说后来者居上也不过分，国内厂商替换国外厂商工具也见过不少（比如说我们）。值得一说的就是，目前国内的厂商都着力于敏捷BI，毕竟你在看到国外自助式BI和传统BI后，如果还发展传统BI那是在给自己挖坑，当然之前提过的报表工 具厂商，面对市场的冲击，要么在市场上已经消失不见了，要么就是转型开始走敏捷BI路线了。

商业智能（BI）作为一个历史悠久的技术领域，其关键在于基于OLAP的数据自助式分析和可视化呈现。随着移动互联网时代的到来，从互联网上采集到的数据呈现式增长，促使了大数据相关技术的迅速成熟。同时，海量的数据源为AI领域中的机器学习算法提供了大量可供学习的数据样本，基于机器学习的预测性分析正成为商业智能下一步的一个重要发展方向。可以说，商业智能正在从传统的数据采集、数据检测，向着基于AI的数据洞察、智能决策等“数据智能”方向不断演进。因此，能否成功把握“商业智能”到“数据智能”的转型契机，将成为传统的BI公司在商业上能否更进一步的关键因素。BI商品分析的主要数据来自**和商品基础数据。

无论是什么行业，只要是搞分析、决策支持都难以离开BI的应用，BI的应用范围非常普遍，在这里就不一一累述了。BI的真正价值体现在：丰富的行业业务应用经验的价值+BI产品的价值=行业应用BI解决方案平台的价值，企业只要认知了这个平台价值，它就能给在当今市场竞争激励的IT企业带来新的利润增长点，创造高额的利润！其实，许多IT企业经过多年的运作，在不同的领域里都积累了不少的“行业经验”，例如在税务、保险、电信、公 安等等领域都有相当丰富的“行业经验”和资源，如果能充分认知BI，并能借助BI工具的优势，搭建行业BI解决方案平台，将会使企业如虎添翼，充分发挥出“行业经验”的价值。BI系统在大多数企业都是部署在展现层和应用层。苏州天牧TmuBI工具开发

基于OLAP技术，因此BI工具本身不能提供数据的修改和补录相关功能，国外工具在这种场景下就捉襟见肘。苏州天牧TmuBI工具开发

大部分的敏捷BI是不支持数据补充录入的，因为敏捷BI主要侧重于数据分析本身，常用于做自助报表、多维分析，做不了复杂的报表，也做不了数据补充录入表。而数据补充录入表除了要实现基本的数据增删改，很多时候都需要一些辅助控件，来辅助实现便捷、高效的数据采集的目的。比如：录入控件，属于基本的输入控件，常适用于交互频次高的应用场景；校验控件，数据采集录入的基本验证方式，几乎所有的应用场景都会用到，用于保证数据的正确性；导入excel功能，批量数据录入的快捷实现方式，可将excel中数据一次性保存入库等。这些基本都得报表工具才能做，敏捷BI做不了的除非集成了报表工具。由此可见，报表和BI是不能分开而论的，报表+BI是完美的，两者缺一不可。苏州天牧TmuBI工具开发