商业智能（BI）软件的应用分类

BI软件，它是指面向业务目的，对已经经过预处理的数据（存在大数据平台、数据仓库、数据集市等数据平台里），进行数据分析和结果展示的工具。
按照分析形式，从静态到动态可分为

• 查询（Query）
• 报表（Reporting）
• 图表（Charts）
• 联机分析（OLAP/Analytics）Online Analytical Processing
• 数据挖掘（Data Mining）
• 预测性分析（Predictive）

其它分类方式：
按业务主题分，如预算分析、绩效分析、客户分析、订单分析等。

BI是开放式工具，并没有标准业务流程或预置的指标体系/数据模型。它是用来解决问题（problem solving）的，使用BI的思维方法是：定义问题、基于问题建立解决假设（hypothese）、对已经处理过的结构化数据进行探索验证、建立数据分析模型、评估模型选择、实施分析方法。

为什么BI软件在中国很难做？

中国人的思维方式不是探索式（Exploration）的，而是“结果导向式”的，中国管理者习惯看固定格式报表、基于指标的图表，所以，中国企业里很少有数据科学家（data scientist）这样的角色，而是“表哥表姐”们围绕各种指标做报表给领导或业务决策者看，如果没有预先定义的业务指标，大家就不知道该怎么玩了。目前热门的实时数据“指挥大屏”，本身就是应付领导和外行看着热闹的官僚形式主义，根本没有体现BI本身的商业价值。这是绝大多数传统企业的情况，不过在“数字化原生”的互联网公司中，由于数字化程度高、业务环境复杂多变，数据分析的成熟度就要高得多，对BI工具依赖程度也高。
这体现了中西方文化的差异，打个比方，BI就像工具箱，在西方很多家庭中都有这样的工具箱，使用这个工具箱建个木房子，还需要有设计、拉线、施工的端到端过程，对使用者本身的能力是要求的。而中国家庭很少有自己动手使用电钻、锤子的，就算是家里要修个啥，小区里也有物业，使用这种工具箱的都是物业维修工。
有位BI公司的创始人跟我探讨：是否有可能在系统里预置各种业务KPI体系，辅助业务决策，帮助用户来提升分析水平？按我的观察，这类指标体系多半没有啥用，都是售前时为了让用户理解BI的价值而走的过场而已。
数据分析也不应该是IT部门的职责，IT部门要做的是管好数据基础设施（存储、备份、数据库）和数据架构，数据分析、数据科学的工作应该完全是业务部门的事情，因为假设、探索、建模等只有业务人员能搞定，IT部门不可能越俎代庖的。所以，对那些中国BI创业公司来说，把软件卖给谁，就是一个很大挑战。
中国企业要真把数据科学、数据分析用起来，是一代人的思维方式变革，BI创业公司承担着教育用户改变思维模式的挑战。

PS：那是不是直接卖服务呢？既然客户不会用，卖大屏也没毛病啊