BI报表是什么？

1. BI报表是什么？

什么是财务报表

2. BI跟报表一样吗？

。实际上，报表只是BI的一部分，虽然BI应用的结果通常需要通过报表来展示，但是，BI绝对不仅仅是报表。
财务+进销存就是ERP？没有MRP的ERP不叫ERP？显然，国外ERP厂商与国内ERP厂商对大众理解ERP的引导是不一样的。过程曲曲折折，我们不说也罢，现在我们只总结一下15年后的今天，大家对ERP的理解还有偏差吗？各ERP厂商还在强调不同的概念吗？答案是，没有了，大家都统一了，回到了原点：那就是ERP其实是一个系统，它强调的是企业利用信息化手段将各项资源的匹配系统化，只有将这些资源匹配系统化了，才能最大限度的提高效率，降低成本，从而提升竞争力。而到底ERP包括哪些功能模块，已经少有人去强调了。现在中国管理高层提出了一个“协同创新”的概念，其实倒是挺符合ERP的初衷的（只是，它目前变成了OA产品的马甲，此处暂且不表。）
二、EXCEL报表 VS BI
我们先来看看现阶段大家是如何来满足决策管理者的分析需求的：97%以上是通过EXCEL表格手工整理各种报表，不到3%利用了IT技术，实现了报表的自动化。随着决策者对分析的要求越来越高，于是乎，报表越来越多、越来越复杂（甚至出现了所谓的“中国式报表”——在一个EXCEL页面中，密密麻麻的布满了决策者关心的所有内容，就只恨屏幕或不够大）。大家都知道，这些大量的手工处理，是很容易出错，且无法及时得到的。于是，许多企业有专人来负责报表制作，而这些报表制作人员加班加点也变成了家常便饭。大家努力的效果呢？我们走访了大量的企业决策者，当问他们：报上来的厚厚一叠报表，您有看吗？他们绝大多数会回答：有看的，只是，一般只看其中的一两张。没有时间，真的有感觉有问题，还是直接找人来问了。
因为信息一旦过多，就会变成“信息洪水”。莫什？鲁宾斯坦和艾丽丝？菲尔斯滕贝格在《大脑型组织》一书中写道，17世纪的一位欧洲绅士“一生中所接触的信息量还不如现在的一份日报。”大量的报表仍然让决策者深陷“信息洪水”中。
换而言之，报表是无法实现决策者这个“希望”的。这句话的核心有两点：一是有问题才让我知道，没问题的话，其实我也不需要关注。二就是我随时都可以知道。
简单，就是用BI技术，改变决策者获取报表的方式：
2、BI系统可实现“拉”式与“推”式信息提供方式，决策者主动登陆BI系统可随时查询，或者系统会以邮件或短信的方式推送关键信息。
通过这里就可以看到，BI是一个系统，它是立体多方面的，而报表，仅仅是一种展现方式而已。
三、报表软件 VS BI软件
于是，就有人说了：那我通过一个软件，能自动生成决策者想要的报表，然后再配上一些仪表盘和图表，不就可以了吗？也不见得需要BI呀。报表软件多好呀，简单SETUP一下，写个SQL就可以设计报表了，哪像BI，要规划数据仓库，要ETL，还要建模型，多麻烦呀。
我们总结了一下，企业在通过IT技术实现决策分析需求时，会经历下面的阶段，绝大多数的企业已经或正计划实现到报表自动化或报表图形化的阶段，也就是一些报表软件及前端展示工具可以实现的阶段：
那么，让我们再来对比一下报表软件与BI系统的区别。
先从各分店的角度分析，发现排名前两位的大店收入只有2007年的80%左右。

3. BI报表的类型有哪些

　　BI和报表是不一样的概念，报表主要是用于整合数据成表的，BI全称叫商业智能系统，主要作用是帮助企业的经营者和管理者快速、精准的把握企业的运营策略的。
　　BI的类型主要有传统型和新型BI。
　　传统型BI，其优势是在大数据量上的性能和稳定性，劣势也十分明显--数据分析的能力和灵活性差。
　　新型BI最突出的特点是建模自动化、易用性大幅提高、项目风险降低、业务人员可以自由分析数据。
　　然而过分重视数据分析需求，没有完善的数据管理体系与策略，更像是数据可视化工具，而非商业智能。在这两方面都做得不错的有FineBI，数据处理和可视化方面都可圈可点。

4. 报表软件和BI软件有什么区别？

1）任意分析维度
报表可以实现多维度数据展示，却无法支持任意维度任意组合。有N个维度，制作N张报表的形式虽然可以勉强支持，但工作量直接翻了N倍；就算不考虑后期运维成本，如果每张报表再考虑配置数据权限，是N*N指数级工作量的增长。
2）任意分析路径
分析路径，不仅仅指代通过钻取改变分析的颗粒度。除此之外，数据分析需要对多维形式组织起来的数据进行联动、钻取、维度切换等各种分析操作，以便剖析数据。毕竟，领导们看数的需求是无法预先设置的，真正的“任意分析”是满足老板随心所欲想要什么就有什么的看数需求。
3）实时分析
首先，单纯的报表系统实现不了“实时数据”的支持，再者，实时数据≠实时分析，企业更渴望的是“实时分析”。实现准实时、分钟级实时数据的更新，同时支持复杂计算与分析才是老板的刚需。
4）报表系统无法实现的地方
报表系统可以连接多维数据库，但无法实现拖拽分析和自助分析；报表系统一般接入在某个业务系统数据库上提供查询功能，也可以实现跨库关联查询，但实现的复杂度和性能依赖报表工具的能力，除了数据展现以外，数据挖掘、性能优化、权限管控上都无法支持。
由此可见，报表，只是数据的一种展现工具，是静态的、固化的。所谓报表工具，而BI的重点在于商业数据的分析，它是立体多方面的，集成了数据统计、数据展示、数据分析和挖掘、数据预警等一系列整体的解决方案。

5. BI报表有什么优势，能解决什么问题？

　　你好，很开心为你解答：
　　BI是商业智能，报表整合数据成表的工具，两者是不一样的概念。你说的应该是BI吧，主要作用是帮助企业的经营者和管理者快速、精准的把握企业的运营策略的。
　　相比于报表，BI不仅能知道数据发生了什么，还能根据数据知道为什么发生，已经之后要做出什么样的决策，是一个将业务数据思考和数据处理工具整合在一起的解决方案。
　　希望能够帮助到你
　　望采纳

6. BI报表工具和传统报表比有什么优势

　　传统报表只能实现查询，查询仅仅只能告诉你事实是什么？不管查询的界面是多么炫，多么简单，多么便捷。
　　而我们不仅仅需要知道发生了什么，还要知道为什么发生，之后该怎么做，这就需要分析。BI就是提供便捷的分析来辅助决策的。
　　相比传统报表，BI分析主要有两大优势：
　　一是任意维度:如果用报表，有多少维度就要建多少表，以FineBI为例，可以在一个界面实现任意维度任意“动态”组合，浏览用户自己就可以通过鼠标拖拽完成。
　　二是任意分析路径。
　　对于报表设置好参数传递，就能实现报表之间的钻取，但是一旦参数、报表很多就会比较麻烦，而且分析的路径往往不是最优的，速度和质量上都会大打折扣，FineBI可以自动建立表间关联，以最优路径建立联系。

7. BI系统与ERP系统的联系和区别？

第一，ERP 和商业智能 BI 的服务对象不同。
ERP 主要服务于一线业务部门，重点解决企业业务流程、业务过程管理的问题。而商业智能 BI 主要面向企业的管理决策层（ 管理决策层不一定是指企业的最高层领导，也可以是带有管理决策属性的人员 ）。当然，商业智能 BI 中的基础报表也可以兼顾到一线业务人员的报表需求，并且比 ERP 中的报表更强大和灵活。

第二，商业智能 BI 跨系统的取数能力。
ERP、各个业务系统是彼此独立的，业务模块独立的、数据分散独立，而商业智能 BI 是建立在所有业务系统之上的，当企业需要跨系统跨业务看数据的时候就需要使用到商业智能 BI。打比方各个业务系统对应的是各个部门的话，商业智能 BI 就是位居各个部门之上的那个管理层。

商业智能 BI 通过访问和抽取各个业务系统的数据，把这些数据汇聚起来按照一定的业务分析主题来进行业务分析模型的建设和可视化分析报表的开发。而业务系统之间由于缺少相应的数据接口或者 API接口是没有办法直接打通的，或者很少进行横向的打通，商业智能 BI 就是专业干这个事的。

8. 地产行业有哪些常见的报表和BI分析模型？

1、  到底模型设计应该如何做，如何入手？
A、现象：
这个问题可能不但是项目组成员也是客户重点关注的问题，客户往往提出，你们都能提供哪些模型啊。而项目经理也很头疼：我到底应该提供怎么样的模型给客户，使得客户满意。
B、原因分析：
        首先从用户方进行分析，其实用户之所以关注模型的原因在于，希望通过模型达到提升管理水平，以及改进业务。
   从项目实施者来看，提供良好的业务模型，需要覆盖用户分析的范围之外，还需要有管理思想的分析模型（例如：客户ABC分析、杜邦分析）。
让我们综合两者的共同点，都是以“提升管理水平”为重点目标。其实这也是上BI项目的核心意义所在，而非模型本身的含义。下面我们来具体看看
模型分为：业务模型和综合分析模型
业务模型是指在制定主题分析下的对应的维度和度量的集合体。它是我们分析数据的数据对象实体。换句话说，就是分析范围。
        例如：
        从上图中我们可以看到，时间、公司、部门、项目信息、项目类型….  这些都是我们业务系统来源的某一个基础信息档案（维度）或某业务记录的条目（度量）。这些合在一起就是我们的分析对象的范围。
        所以，我个人理解的业务模型是把要分析的所有对象业务化后的集合体，它的作用是集合需要分析的数据，并对其含义进行定义。说到这里，有经验的项目经理应该可以意识到，这就是我的指标梳理过程吧。没错，这就是指标梳理过程。其作用也就是规划出业务模型。这一步相信100%的项目人员都经历过，在此不再表述。
        然后我们再来看看综合分析模型，
        综合分析模型是在业务模型基础上，通过引入标准的高级管理方法，并结合企业实际的业务特点，建立起来的分析决策机制。它是建立在业务模型上的分析思想。分为两大部分“分析”和“决策”，所谓“分析”是指找不同组合维度、度量之间的潜在关系（也就是我们常说的回归分析），“决策”是指围绕一项决策而关联的相应指标数据，对决策的影响程度。
        换句东北话说吧：   为什么要建立这个指标？这个指标的作用在于，能给管理者什么启示？这个指标在不同数值时候应该如何处理业务？这个指标和哪些决策相关联？
 
        从上述定义中我们可以看出至少两点：
i.                     业务模型只是单纯的反映出目前分析内容范围，不涉及到任何分析方法以及分析思想的。（往往BI项目花了大量的时间，用来指标梳理，但最后用户反馈回来的是BI系统和理想差距过大，就是因为我们只是单纯的梳理了业务模型而没有综合分析模型。）
ii.                   综合分析模型是引入了标准的高级管理方法和企业实际业务特点相结合。
这个才是BI的精髓，才是BI项目能否得到用户认同的关键，也是用户最关注的地方。
OK,下面我就来说说个人的一些新的和做法。
        上面提到三点“标准的高级管理方法”和“企业实际业务”以及最重要的两者的结合。
        先说：标准的高级管理方法，说到这，很多人会想到，是不是这就是咨询公司的事情了，难道所有的项目都要请咨询公司，答案当然是否定的，首先我们要看项目规模，如果是千万级别项目，那一定需要请咨询公司介入，如果是500万以下的项目，那就完全没有必要，毕竟项目成本必须控制住。下边我谈谈我是如何做的，忘大家多提建议。（说到这里，插一句，近来BI行业十分火爆，所以招聘工作不容易，本人面试了很多人，发现没做过ERP、CRM等管理软件的人，居然敢说我对BI行业十分了解，客户需求非常熟练，我只能说，你都不知道什么是管理，还帮人做BI。一个字“GUN”。现在行业市场真乱，犹如2001年的ERP，还记得吗，当时ERP厂商数量之多，产品之广。历史再现。）
         Ok，言归正传，
 
标准的高级管理方法
1、  自身项目的积累。
特别是客户同行业的项目经验。
2、  广阔的Baidu/google.
3、  行业的专业的分析书籍。
以销售主题为例：
同行业的销售都分析哪些指标，每个指标的目的在于什么，每个指标是如何应用的，在管理中往往出现的现象，应该如何监控与管理。
我相信，这个应该不难办到，但毕竟不是专业的咨询，只要功课准备的好，是应该可以应付客户的。
 
企业实际业务
        弄清楚以下问题：
客户目前的管理水平是怎么样的？
1、  客户的业务架构与运作流程。
2、  客户的业务运作流程关键控制点是什么，现在是如何控制的
3、  客户在管理过程中目前遇到的问题是什么，为什么现在没有解决，卡在了哪里？
4、  客户在管理过程中目前的薄弱点在哪里，原因是什么？
5、  客户经常需要作出决定的事情是依照什么进行的？（重点的重点，也是难点，举个例子：可以问客户的销售预期是如何做的，都参考了那些方面的数据。注意：这个不一定要问到非常细，重点在于方向的把控，以笔者的经验来看，大多说的高级管理者都会说的很泛泛。）
这个需求调研应该可以做到的。在此不必多说。
 
重点说说“两者结合”。
        把客户的指标和标准指标进行对比，包括：指标业务含义、管理方法、使用方法、业务力度、业务范围、指标职能、指标重要依赖程度。记住：一定要用excel对比写出来，为日后和客户的交流做好充分的准备。笔者最开始也懒，但后来在一家中国巨头的能源企业中，由于指标太多，通过对比发现，很多指标其实……客户看后一幕了然，非常认可。
         
        现象剖析：
        说到这里，有人可能会问这么一个问题，你说的都很对，但很飘渺，我项目中几乎把所有能做到的报表都给客户进行了实施，但客户依然说NO。
        原因：你把它当成指标系统或报表系统来做，虽然做和很多工作，但没有给予报表生命力。所谓的生命力是指当用户看到报表后，要
1、  直观的从报表中获得他最关注的业务信息。
2、  该报表能对他未来工作方向或决策，产生推动力。
（这也是BI系统与报表系统的不同之处）
        解决方法:
        只需局部调整和用户的深度沟通即可。
        人们常说，做的好不如说的好，同样的东西在不同层次人卖他会产生天价差别。本人认为：这句话用在BI展现上非常有用。
必须明确：每张报表，必须对应着业务管理的某个环节或决策环节，必须做到能生动的、准确的与客户进行报表含义交流，通过交流，你会得到，
1、  其实分析和用户思路差别大了，那么你就需要调整展现。（其实数据你都是有的）
2、  得到客户的认可，让客户充分理解报表对于管理的指导，以及如何应用。
注意：特别是给高级管理层做的仪表盘，一定要和他进行沟通，即得到了客户高层的认可也是高层客户得到了想要的结果。