有了大数据和AI产品后，我们还需要BI吗？

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，我来一下。

首先，BI是当前大数据技术在落地应用中的重要一环，大数据不仅需要BI，BI的广泛运用也会全面推动大数据技术的落地，从这个角度来看，未来BI依然有广阔的发展空间。实际上，虽然BI概念已经出现了多年，但是在企业应用层面，BI的应用并不多，包括很多大型企业都没有完全发挥出BI的价值，甚至很多企业还没有部署BI应用。

近些年随着企业信息化进程的不断推进，报表得到了快速的发展和应用，但是由于BI产品本身的技术复杂度要明显提升，同时对于应用人员的要求也更高，所以当前很多企业还没有开始部署BI产品，相信随着企业上云逐渐成为一个大趋势，未来BI很有可能会迎来一个小的爆发期。

大数据和人工智能技术在落地应用的过程中，需要一系列产品作为技术的承载体，而BI就是一个比较理想的承载体，一方面BI与大数据和人工智能技术能够更容易契合，另一方面BI与企业业务之间也有非常紧密的联系，所以BI可以看成是一个技术与业务相结合的桥梁。另外，企业在进行人工智能改造的过程中，并不能一下子就脱离原有的信息化体系，借助于BI来完成智能化过渡也是一个比较现实的选择。

BI本身可以结合很多智能化产品，比如智慧办公产品与BI的结合点就比较多，另外企业在运营过程中的诸多环节，都可以借助于BI来提升管理和预测的效率。实际上，从BI自身的设计角度来看，BI本身就可以看成是一个人工智能产品。

还需要吗？

肯定需要，就好比你有了手机，你就不用电脑了？

大数据和AI是趋势没错，可是在追随趋势的同事，很多人瞧不起报表，瞧不起BI了，这是什么逻辑，忘本了？

大家都喜欢用数据说话，招了很多数据分析师，做了很多报表，建了不少模型尝试。

但不少企业最终也只是停在面向管理层的数据汇总报表和数据可视化展示上，并没有将数据分析挖掘结果还原回业务系统和业务操作中，实现BI的数据决策和业务层面的基于数据指向的精细化营运的相结合。

企业数字化转型的本质是经验驱动决策向数据驱动决策的转变。

1、BI，让数据变资产成为可能

大数据时代下，“数据即资产”的观念已经深入人心。但是，数据真的就是资产吗？

资产是指由企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。由此，我们可以看到，能够称之为资产的，一定是能够给企业带来经济利益的。

所以，只有当数据产生价值时，才能够被称之为“数据资产”。存储在某一个地方而没有充分利用起来的数据，不能称之为资产。

太深奥

BI软件，也不陌生了，也就是快速实现海量数据智能可视化分析的软件；财务分析，那就更不陌生了，几乎每个做分析的都知道这是块难啃的骨头，科目多，还善变，各种资金走向更是复杂地能把人绕晕。不管企业规模大还是小，真要认真做起财务分析，人都要瘦了几斤。那么，当BI软件遇到财务分析，会怎样？

当BI软件遇到财务分析，分析快、灵活

1、数据秒匹配、秒运算

BI软件有强大的数据匹配功能，就算数据上亿，也能精准、迅速匹配到所需的数据，并执行数据运算分析程序。电脑跑得始终比人脑快，足够把人绕晕的复杂数据在BI软件面前也不过短短数秒即可完成运算分析。特别是在奥威BI财务分析专用运算模型行-列模型中，操作者仅需在前端点击设置，系统即可在数秒间完成财务运算分析，并直观呈现分析结果。

由于操作不涉及代码，仅需点击即可完成，因此即使是无IT经验的财务分析员也能轻松搞定复杂多变的财务科目运算分析。

当然需要，BI可以说是技术与业务组合出的桥梁，即大数据和AI之间的载体。

基于大数据和AI技术打造产品后，势必要落地，而BI可以和大数据与AI相融合，也可以与企业业务相融合，而一切的报表都是基于业务层面的数据，仅仅是管理层报表无法对真实业务进行处理。

其次，随着企业信息化的发展，未来的业务人员一定是有门槛的，要求会不同于现在，所以现在的业务人员看不懂在未来就可以说不是个事。

并且，随着企业上云的到来，BI会有一个高潮期，在未来企业运营中，也肯定会借助于BI来提升管理和预测的效率。

不存在需不需要的问题吧，BI可以说是目标，大数据、AI基本可以看做是实现目标的手段，没有大量的数据做基础，谈不上AI，AI必须有大量的数据做后盾，才能慢慢磨练出AI，这个过程本身就是实现BI的过程。