数据分析和商业智能的区别_数据分析

数据分析和商业智能区别都有哪些，在分析工具上、商业模式上、应用领域（包括：应用工具应用场景应用逻辑）等方面有什么样的区别呢，下面由数据分析网为大家整理的数据分析和商业智能区别的汇总，供大家参考。。

数据分析只是一种工具（一种系统化分析问题的方式），可以很简单也可以很复杂。

简单点的例子：通过分析购买我产品的人大多数来自北京，则北京是我的主要消费者居住的城市。
复杂点的例子: 通过利用统计方法建立数学模型。我想从100000人中找出100个购买我产品概率比较大的客户，则可以通过利用logistic regression来数学建模找到这群人。

无论你的商业模式是什么样子，你用数学方法，用数据证明你的假设都可以称为数据分析。所以数据分析师这个职业，形容的是一个会利用数学方法，用数据证明假设的人。

而商业智能则是一种产品/服务，这个产品/服务可能包含报表，分析，管理等等利用计算机和编程技术自动化一些商业过程的行为。举例子：水果店老板利用商业智能做出来的报表或dashboard观测自己商店的人流量，购买量，购买时间，及时调整自己的库存和销售节奏。

简而言之就是这个样子。

之前的人做生意，依靠的是直觉和经验。现在在计算机的帮助下，可以利用数据分析减少试错，减少错误决策带来的成本，明白生意好的因由。而商业智能将这一切，尽可能的自动化和简化。

从公司的分工的角度来讲，通常商业智能部（BI）会涵盖数据产品，数据分析，数据挖掘共3个功能。数据仓库作为商业智能部的技术支撑，可算在内，也可不在内，看公司的架构了。
1.数据产品指的是数据的可视化，也就是数据报表，把业务部门常看的数据固化成业务报表是BI的主要任务之一；
2.数据分析指就某一些专项的分析项目，通过数据分析，得出业务建议或业务总结；举例来讲像营销活动效果分析等等
3.数据挖掘需要用一些工具或语言,SAS,R,Python,C,Matlab等建一些模型做用户分类，预测等

当然，公司大的话，每个业务部门都会有自己的数据分析人员，这样会很大提升分析效率，毕竟数据多了，不可能全依赖于BI部门

应用逻辑：数据分析通常针对某个问题，运用一定的方法进行分析、归纳、演绎并得出结论；商业智能更多侧重于流程化、规范化、智能化的应用。

应用工具：数据分析的工具包括R、SAS等挖掘工具，也包括webtrekk、GA等统计分析工具，更包含excel等初级工具，只要能实现分析都可以使用。BI通常包括SAP、Oracle、甲骨文等大型公司提供的工具，一般小工具都不能应用。

应用场景：数据分析应用于各个部门、通常更多是零散的应用和局部的应用；BI通常是公司级的应用，更宏观。

数据分析是运用各种统计方法将数据进行剖析，最大化地发现数据价值，以发挥数据的作用。说白了就是基于数据事实找出规律的方法。数据分析的工具有Excel、SPSS等

商业智能常常被理解为企业内部现有数据转化为指导商业决策的系统或工具，是数据仓库、OLAP（联机数据分析）、数据挖掘、数据展现的总称。它是类似ERP、CRM等系统一样的企业级信息化应用。常见的系统有：Business Object、Cognos、Hyperon等等。

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