的信息技术相应地，企业的数据量越大，数据问题就越明显，对数据驱动决策的需求也就越大。
在这个时代，商业智能商业智能已成为信息热点。我们经常听到企业说“BI”、“构建BI系统”、“构建BI决策平台”等。那么BI到底是什么呢？
我相信除了相关的研究人员外，绝大多数人很难给出一个明确的答案。事实上，早在1958年，IBM研究员汉斯·彼得·卢恩(Hans Peter Luhn)就把“智能”定义为“能够理解事物之间的关系，并依靠它来指导决策以实现预期的目标。”1996年，Gartner(Gartner)集团正式将商业智能定义为一系列概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来帮助企业决策。商业智能不能准确定义的主要原因有两个：
一方面，随着信息技术的发展，近20年来商业智能的内容发生了一些变化，但商业智能的定义还停留在上个世纪。另一方面，与欧美发达国家相比，我国的信息技术水平相对落后。除了互联网和各行业的龙头企业之外，中国BI热潮的真正兴起也是近几年来的。因此，行业中缺乏对BI的统一定义也是合理的。那么，公众对今天的商业智能有什么样的理解和认识呢？围绕这个问题，风帆软数据应用研究所对770多家企业的1400多名员工进行了调查。通过对研究数据的整理、整理和分析，我们发现了一些有价值的结论，下面将详细介绍分析的过程和结论。
首先，我们使用python对调查得到的数据进行整理和清理，去除脏数据后，最终得到890条数据。然后，根据被调查人员的职位划分为IT部门员工和业务部门员工两类，并对数据进行标注。
最后，我们通过python的字库jieba和字云库大声生成了三幅BI定义认知的单词云图像，即总体认知、IT部门认知和商业部门员工认知，如图1、2和3所示。
(1)总体认知
图1显示出对BI定义的总体认知可以理解为“数据”、“分析”、“数据分析”、“报告”、“业务”、“企业”，“决策”、“智能”、“工具”、“显示”、“可视化”等。
首先，关键词“企业”、“决策”和“工具”表明公众对BI的作用和目的有了更准确的理解，即辅助企业决策的工具。
其次，“数据”、“分析”、“数据分析”等关键词反映了公众对BI的认识对数据分析功能的关注，甚至将BI等同于数据分析工具。实际上，BI还包含数据仓库、数据ETL等功能，涵盖了整个数据处理过程的显示。此外，底层数据仓库的构建也非常重要，它可以为后续数据分析提供强有力的支持，使数据分析结果更加准确，此外，关键字“显示”和“可视化”也揭示了BI的另一个重要功能，即数据可视化。通过数据可视化，可以更直观、更清晰地显示数据分析结果，为决策者提供更清晰、更深入的洞察力。
最后，一个独特的关键词“报告”也在一定程度上反映了我国BI建设的现状。正如BI所定义的，报告工具也是BI的一部分，但它们并不完全代表BI。然而，我国企业信息化总体水平偏低，许多企业的决策支持仍以报表为基础，因此报表也是我国企业BI的主要形式。
(2)IT部门&业务部门从业人员的认知
图2 IT部门从业人员对
的认知
图3，IT部门和业务部门从业人员对BI定义的认知与总体认知相似，核心是“数据”、“决策”和“数据分析”。首先，从Word云图中关键字的大小看，IT员工对BI有更统一的理解，而业务部门的员工则比较分散。这一结果也与业务单位的多样性有关，不同业务单位的人员对此有不同的理解。
第二，IT强调技术和业务价值。“技术”、“挖掘”和“应用”这些词出现在IT部门员工的认知云图像中，而“智能”一词并不与“业务智能”捆绑在一起，而是作为单独的关键字出现。在业务部门员工的认知词云图像、价值、可视化、集成等关键词中，IT部门员工的认知地图中的“价值”、“可视化”、“整合”等关键词较少。因此，IT部门更倾向于将BI定义为技术，而业务部门则更注重业务价值。
第三，IT员工的认知词云形象中出现了关键词“NotAvailable”，这表明少数IT从业人员对BI的定义缺乏明确的理解和理解，或者企业还没有进入BI系统建设阶段，IT人员没有深入接触BI。
第四，“数据挖掘”在IT部门和业务部门员工认知Word云中都有提到，但次数非常少。数据挖掘作为一种更深入的数据分析方法，在面对大量数据时，可以提供更有洞察力的洞察力，也是BI的一个重要功能。然而，就目前国内情况而言，数据挖掘还处于泡沫和技术炒作阶段，还没有得到实质性的应用。然而，不可否认的是，数据挖掘是未来的一个主要趋势。
最后，值得注意的是，“帆软”一词出现在商业部门从业人员的认知词云中。大数据BI和分析平台提供商，以商业智能和数据分析为重点，致力于为全球企业提供一站式商务智能解决方案。FineBI的核心优势之一是业务人员相互接触，因此当谈到BI时，自然会认为帆是软的。
上述分析结论可归纳为两点：
1。从总体上看，国内企业对BI的认识处于宏观目标层面，对BI功能的认识主要集中在数据分析和数据可视化
上，部门工作内容和性质的差异使得IT部门和业务部门的员工对BI的认知根据公众认知研究和分析的结果有一定的差异，并结合已有的BI定义。我们可以重新定义商业智能：Business Intelligence(BI)是一组使用技术手段或方法将数据转化为知识以支持企业决策和探索业务价值的解决方案。以数据为中心，BI的核心功能是数据仓库、数据ETL、数据分析、数据挖掘和数据可视化。
研究表明，公众对BI的理解侧重于数据分析和数据可视化。因此，报表的制作和表示以及业务人员的自我分析是BI在国内企业中的两种主要应用方案。然而，数据挖掘只能说是未来的趋势，目前对国内企业来说还只是一个泡沫，
那么中国企业需要做的就是重视底层数据仓库的建设，逐步提高数据分析和可视化的水平，向更深层次的过渡，从而构建完整的BI系统，使数据成为生产力和产出更大的价值。
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