BI（商業智慧）是一套技術與工具的結合，旨在將企業內部產生的資料轉化為有用的資訊，幫助企業做出更精準的決策。透過報表、分析工具與數據視覺化，BI能夠讓您快速掌握關鍵業務指標，發現潛在問題並制定有效策略。

數據驅動的決策不僅提升了效率，也讓企業在競爭激烈的市場中脫穎而出。然而，成功實現數據驅動需要設定目標、選擇正確的指標並進行測試驗證。透過這些方法，您可以確保每項決策都基於可靠的數據分析，從而最大化企業效益。

一、弄清楚，到底什麼是BI？

1.BI的定義

BI，全稱為 business intelligence，商業智慧，指的是一套完整的解決方案，用來將企業中現有的數據進行有效的整合，快速準確的提供報表並提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。BI本質確實是這樣，即「從數據中獲取知識，輔助決策」。

對企業來說，BI的價值不僅在於滿足企業不同族群對資料查詢、分析的需求，還能夠幫助企業實現業務監控、業務洞察、業務優化、決策優化甚至資料獲利。所以BI工具可以幫助企業做有效的數據分析，幫助領導者做正確的輔助決策，大幅提升企業的數據分析效率間接提升生產力。

2.BI整體運作流程

BI整體運作流程包含資料準備、資料處理、資料分析、資料分享四個階段。

• 資料準備 ：資料來源很多，但不管是在資料庫中或是在業務系統中，首先就是把這些資料連接到BI中。
• 資料處理 ：有了數據，但這些數據仍舊是雜亂、不易於分析的。透過行列轉換、過濾、分組匯總、左右合併等功能對資料進行處理，只留下有用的資料。
• 資料分析 ：準備好資料之後就可以開始進行資料分析了，簡單一點的像排序、累計佔比計算、異常值高亮、下鑽查看不同維度資料等，複雜一點的像是視覺化儀錶板搭建、業務建模分析等。
• 資料共享 ：當資料以最合適的方式製作出來之後，再透過連結或目錄權限設置，直接分享查看。

二、BI與大數據、資訊化、數位化的差別？

知道了BI的定義，但還是對BI沒有實際感知怎麼辦? 並且還經常把BI與大數據、資訊化、數位轉型混淆在一起，只知道它們都是跟數據相關的技術，但具體差別在哪，其實並不清楚。

因此在進階處，我們會帶你理清BI和它們的本質區別，幫助你進階理解BI到底是什麼，能做什麼。

1.BI和大數據

BI是大數據領域下的一部分。

但BI專注於讓不懂技術的業務人員帶著業務問題去做數據分析，透過數據找出業務所在問題，同時沉澱出好的分析方法和知識在BI內。而大數據則偏向挖掘資料、找到企業中的資料價值並應用在實際場景中，會包含一些演算法的內容。

從包含關係來看，BI屬於大數據領域的範疇，因此BI有時候也會被稱為「大數據BI」。

在整個大數據技術體系中，BI工具與資料視覺化、資料探勘一同位於資料分析應用技術中，而資料分析應用技術又位於大領域技術體系下（如下圖）。

因此：大數據>>資料分析應用技術>>BI工具，BI概念小於大數據。

2.BI和資訊化

BI和資訊化不屬於同類詞，BI是工具/平台/系統/解決方案，而資訊化是描述企業資料發展階段的名詞。

聯繫起來說，也就是企業一般會在透過資訊化累積一定的業務資料後，再上BI系統，即在資訊化建設的中後期應用BI。

大多數企業中的資訊化本質是：資料收集→流程管理→資料展示，從這個角度來看，你可以理解BI系統其實也是一類資訊化系統。

• BI系統的資料擷取是接取企業各類業務系統數據
• BI系統的流程管理是資料處理與分析流程
• BI系統的資料展示則比一般的資訊化系統更牛

所以有些企業也會利用BI工具去開發一些資訊化系統，用來補足客製化業務系統的缺失。下圖是BI工具FineBI 的示例圖。

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3.BI和數位轉型

企業發展過程是從基礎資訊化→數位化，而BI則是承接企業從資訊化→數位轉型的最佳工具，幫助企業發揮在資訊化階段所累積的資料價值，進而推動加速企業的數位轉型進程。

就是讓企業的"死數據"通過BI變為"活數據"，讓企業的決策不再是拍腦袋決定出來的，而是有數可依。

三、為什麼BI很重要？商業智慧的效益

BI商業智慧的重要性，在於它能將分散、零碎且難以理解的資料，轉化為可行動的洞察，協助企業在複雜環境中做出更快、更準確的決策。與其說 BI 是一種工具，不如說它是一種決策能力的升級。

• 第一，BI提升決策速度與品質。管理者不再需要等待人工整理報表，而是能透過即時儀表板掌握營運狀況，迅速發現異常與趨勢。這對於市場變化快速的產業尤其關鍵。

• 第二，BI能夠建立共通的決策語言。透過統一的指標定義與數據口徑，BI 能讓不同部門基於同一套事實進行討論，減少誤解與內耗，提升協作效率。

• 第三，BI還能協助企業從「事後解釋」走向「事前預測」。結合趨勢分析、異常偵測與 AI 模型，企業可以提早發現風險、模擬不同決策的影響，從被動反應轉為主動規劃。

總結來說，商業智慧的最大效益，不在於報表做得多漂亮，而在於它能否真正改變決策方式。當 BI 成為日常營運的一部分，企業就不只是管理數據，而是在管理未來。

四、BI這麼好，是否所有企業都該上BI？

BI的應用確實能帶來顯著效益，但並非所有企業都適合立即全面導入。企業是否應該採用BI，取決於多種因素，包括規模、資源和業務需求。

大多數企業數據基礎建設差（數據無法採集收集存放），連最基礎的資訊化都沒做好，就想一步登天到數位轉型到大數據，有的還直接上了套大數據系統，結果根本用不起來。

造成這種情況的根本原因是對自我認知不足，不清楚自己需要什麼，也沒想明白自己該如何按階段發展。

而目前，業界比較認可的企業資料發展階段是：

第一階段：基礎業務數據資訊化
將企業日常手工事務性繁重的工作→業務系統工作的過程，選擇適合企業應用的各類業務系統，例如OA、ERP、MES等，先把資料系統化地儲存起來。

第二階段：解決資料孤島，實現內部資訊透明
即建立不同業務系統中資料交流的橋樑，以便於中階管理者進行資訊統計。

具體點說，就是做好企業報表，可以用到例如像FineBI這種 專業的商業智慧軟體 ，將經營過程中的複雜資料與流程進行整理與整合，形成一套企業報表系統，並做好資料的收集、處理、展示。

第三階段：數位轉型，讓現有的數據發揮應用價值
在做完資訊化建設後，多數企業已經不滿足報表的展示了，會開始想上BI ，開始讓業務人員去學著做數據分析，這是因為只有業務人員最懂業務，最能讓現有的業務數據發揮價值。

這時候也就是BI開始發揮作用的階段，即從管理層層級為企業提供管理依據、提升業務分析效率，從IT層面整合多系統數據，打通數據壁壘，提高報表製作效率，解放IT人員開發報表時間。

▲ FineBI 的公司綜合運營駕駛艙

五、如何從 0–1 建構BI專案？

1.不同階段企業資料分析應用特點

目前多數企業都處於起步企業及發展企業，一個好的BI專案能夠釋放大量的人力，節省時間成本，促進企業資料落地。

2.BI專案價值鏈

BI專案的價值鏈涵蓋多個環節，每個環節都對專案的成功至關重要。 價值鏈分析強調企業如何通過數據創造價值。這包括提升顧客體驗、優化內部流程和增強市場競爭力。

3.框架設計

這一部分的重點在於業務主體分析 ，也就是一個專案的重點在於能否結合現有的業務，解決業務困難及痛點，讓資料視覺化，便於各分支進行業務管理。

4.專案核心要素歸納

專案的核心要素有三：

• 流程 ：各部門整理各自所需的業務指標，建置指標庫。
• 輸入 ：有BI工程師進行資料治理，包括ETL、資料倉儲建置、數倉建模等。
• 輸出 ：針對現有的資料倉儲分層，實現報表輸出，只要指標搭建完善，能夠實現很好的駕駛艙展示及報表資料展示、資料預警及監控。
  

5.BI專案調查步驟

在專案進行時，業務指標的梳理是一個重點，但各部門的配合也特別關鍵，需要分析出各自部門的主題思想，這樣企業級駕駛艙才能構成。

• 需求分析 ：首先，確定企業的核心需求。例如，零售業可能需要分析銷售數據，而製造業則可能關注生產效率。
• 數據來源確認 ：確保數據來源的多樣性和可靠性。這包括內部系統數據（如ERP、CRM）以及外部市場數據。
• 持續監測與評估 ：在專案實施後，持續監測決策結果，並根據分析結果及時調整策略。

6.資料治理思想（資料倉儲分層）

在這裡需要了解資料倉儲的分層目的：

• 空間換時間 :透過建置多層次的資料模型供使用者使用，避免使用者直接使用操作型數據，可以更有效率的存取資料。
• 把複雜問題簡單化 :講一個複雜的任務分解成多個步驟來完成，每一層只處理單一的步驟，比較簡單容易理解。而且便於維護數據的準確性，當數據出現問題之後，可以不用修復所有的數據，只需要從有問題的步驟開始修復。
• 便於處理業務的變更 :隨著業務的變化，只需要調整底層的數據，對應用層對業務的調整零感知。
  

7.BI專案金字塔模型

BI專案金字塔模型是一種有效的框架，幫助你理解BI專案的層次結構及其核心要素。這個模型通常分為三個主要層級，每一層級都對專案的成功至關重要。

8.分析全景圖

分析全景圖是一種視覺化工具，幫助你全面展示BI專案的分析流程及其成果。這不僅提升了數據的可讀性，也讓你更容易發現潛在問題並制定策略。

9.BI工具推薦

FineBI，這個軟體採用的就是類Excel設計，整個資料分析流程簡單易懂，加入資料→編輯分析資料→製作視覺化圖表及儀表板→分享發布，符合多數人的分析思維，可以輕鬆製作BI報表。且FineBI在Excel操作基礎上還增加了快速數據校驗、分析操作步驟回溯等功能，一邊分析一邊校驗預覽數據，減少返工成本。因此，對於有一定Excel操作基礎的人來說，BI上手是分分鐘的事。

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