深入比较：报表与BI商业智能的异同，清晰职位定位，请不要再把二者混为一谈！

相信很多同学在接触到BI商业智能这个词的时候都有一个疑问，BI商业智能到底和报表的区别是什么？有些人可能直接将这这两个东西等价理解，下面我们从以下三个章节给大家讲讲报表及BI商业智能的区别，方便大家理解这两个概念的区别：

• 报表及BI商业智能发展历程；

• 报表及BI商业智能的具体区别；

• 报表开发工程师及BI工程师对岗位的要求。

1.报表及BI商业智能发展历程

在早期，报表工具是纯粹的打印和文档生成工具，用于将数据呈现在纸质报表上。随着计算机的发展，电子表格应用如Excel开始崭露头角，使用户能够创建数字化的报表。后来，专门的报表工具如FineReport和JasperReports出现，提供了更强大的报表生成和布局功能。现代报表工具已经支持各种数据源，但它们仍然主要关注生成静态报表。

随着计算机性能的提高和数据库技术的成熟，和对数据价值价值更深层次的探索的需求，虽然报表工具在特定用途下非常有用，但为了弥补报表工具的局限性，并满足更广泛的数据分需求。BI商业智能工具由此诞生，BI商业智能工具的诞生是为了满足企业越来越多元化和复杂的数据需求，提供更广泛的数据分析和决策支持功能。它们弥补了传统报表工具的一些局限性，使组织能够更好地理解和利用其数据资产。?

以下是催生BI商业智能的原因

1. 更广泛的数据需求：企业的数据需求变得更加广泛和复杂。报表工具通常只能提供特定数据的固定报表，而BI工具可以满足更广泛的数据分析需求，包括数据探索、实时数据分析和高级数据建模。

2. 实时性和交互性：BI工具强调实时性和交互性，允许用户在数据上进行探索、进行自定义查询和生成动态仪表板。这有助于用户更好地理解数据的变化和趋势。

3. 自助服务：BI工具的发展使非技术用户能够更轻松地进行数据分析，而无需深入的编程或数据处理技能。这促进了自助服务BI的兴起，使业务部门的人员能够更好地利用数据来支持决策。

4. 数据挖掘和高级分析：BI工具通常提供高级分析和数据挖掘功能，以帮助用户发现潜在的业务机会和趋势。这些功能通常不是报表工具的特点。?

5. 发展的技术：随着计算机性能的提升和云计算技术的出现，BI工具能够更好地处理大规模数据集和复杂的计算任务。这推动了BI工具的发展。

2.报表及BI商业智能的具体区别

报表（Reporting）和BI（Business Intelligence）是两种用于数据分析和信息呈现的不同工具和方法。它们之间的主要区别在于其设计目标、功能、灵活性和用途。以下是报表和BI的主要区别：

报表：解决“我知道我想要的报表样式，知道数据从哪里来，数据需求不常变化，只要展示出来就好”的问题，偏向“固定数据的展示阶段，数据交互性较低，适合信息化起步阶段的企业”。

1. 静态性：报表通常是静态的文档或数据输出，其内容通常在创建时已经确定，不支持实时数据更新。

2. 格式固定：报表的格式和结构通常是固定的，报表生成后难以更改或自定义。

3. 数据限定：报表通常用于特定的数据呈现，通常以表格、图表或图形的形式展示数据，而不提供广泛的数据探索功能。

4. 时间点性：报表通常代表特定时间点或时间段内的数据状态，不适用于实时数据分析或动态数据变化的监控。

5. 用途：报表主要用于文档化数据、呈现数据和提供静态数据输出。它们通常不提供高级数据分析或决策支持功能。

BI（Business Intelligence）：解决业务和IT之间的“报表需求拉扯”，同时帮业务解决“我有一堆业务数据，我知道这数据有用，可我不知道怎么用，但BI可以帮助我去生成一些展示及指标体系，给到我分析数据的启发”的问题，偏向“数据需求变化多且快，想带着问题去探索分析数据的阶段，数据交互性较高，适合从信息化往数字化转型过渡的企业”。

1. 动态性：BI工具提供更多的实时性和动态性，允许用户与数据进行交互、查询、筛选和探索数据。

2. 自定义性：BI工具通常具有高度的自定义性，用户可以创建自己的仪表板、报告和查询，以满足不同的需求。

3. 多数据源支持：BI工具通常能够整合多个数据源，包括数据库、云数据、大数据等，提供更广泛的数据分析功能。

4. 数据挖掘和高级分析：BI工具通常提供数据挖掘、预测分析、趋势分析等高级分析功能，以帮助用户更好地理解数据。

5. 用途：BI工具用于更广泛的数据分析、决策支持、业务洞察和发现潜在的商机。它们可以满足企业更复杂的数据需求。

总的来说，报表主要用于静态数据呈现，而BI工具提供更广泛的数据分析、交互性和实时性，支持更深入的数据探索和决策制定。BI工具更适合处理企业面临的多样化和复杂的数据需求。

3.报表开发工程师及BI工程师对岗位的要求

报表开发工程师专注于创建静态报表，通常使用特定的报表工具和SQL技能，以呈现数据并满足特定的数据报告需求。与此不同，BI工程师具备更广泛的数据分析和管理技能，包括数据整合、高级数据分析、仪表板开发以及多种BI工具的熟练使用，旨在支持实时决策制定和业务洞察，满足复杂数据需求，同时提供自助服务BI支持。

对于报表开发工程师，需要熟练使用SQL语言进行数据提取、过滤和转换，以支持报表生成；具备良好的数据分析能力，能够理解数据和业务需求，以便创建有用的报表；他们需要熟练掌握报表工具，具备报表设计技能，包括版式设计、颜色选择和可视化排版如FineReport报表、JasperReports等；当然还有对业务的理解能力，能够与业务部门合作，理解他们的需求，并将数据呈现成易于理解的报表。

对于BI工程师，需要了解数据仓库设计和ETL（提取、转换、加载）过程， 能够设计和维护数据模型，以便支持数据分析和仪表板创建；具备高级数据分析技能，包括数据挖掘、预测建模和趋势分析；解和支持自助服务BI工具，以帮助业务部门进行自主数据分析，精通至少一种BI工具，如Tableau、Power BI、QlikView、或MicroStrategy；能够管理BI项目，包括需求分析、数据整合和仪表板开发。同时需要良好的沟通和协作技能，能够与不同部门的利益相关者合作，理解他们的需求。

需要注意的是，这些要求可能会因不同的公司和职位而有所不同。报表开发工程师通常更专注于报表生成，而BI工程师则更广泛地涵盖数据整合、分析和仪表板开发等领域。因此，具体要求可能会根据职位的特定职责和技术栈而变化。

深入比较：报表与BI商业智能的异同，清晰职位定位，请不要再把二者混为一谈！