乍一看，BI似乎就是进行数据分析的工具，但其更大的重点在与“实现商业价值”。我们一般所说的数据分析，本质上是通过提取、整合、计算等分析方式，帮助个人或企业、组织进行更好决策的过程。这个“过程”有的服务于医学发展（如基因测序），有的服务于社会发展（如人口调研），而商业智能（BI）进行的数据分析，则主要为商业发展服务，与企业的商业目的和决策有更紧密的关联。

例如，BI能打通各个业务系统的数据，将企业业务核心KPI指标通过可视化方式呈现给老板、企业管理高层，使之能更明晰当前业务发展程度、业务趋势变化和目标达成情况，以做出更有利于企业发展的经营决策。再例如，BI可以给到一线业务人员最细颗粒度的报表，并通过联动、钻取让业务人员业务人员发现业务变化关联，给到业务运营决策支撑。

因此，商业智能（BI）不仅仅是进行数据分析的工具，更是帮助企业解决经营问题的一整套解决方案。它帮助企业将不同系统中有用的数据提取出来并进行清洗，再集成至统一的平台进行管理，利用查询、分析、数据挖掘等工具进行分析和处理，使数据从“信息”变为辅助决策的“知识”。最后将“知识”以直观清晰的方式呈现给企业的管理者和业务人员，为其决策过程提供数据依据，使其能做出更科学、明智的决策来推动企业取得更好地发展。

初创企业面对的挑战是如何确立正确的商业模式，明确目标市场。这一阶段企业聚焦商业模式和PMF的验证。BI也应为此验证服务，做好关键的经营指标分析，如获客成本、转化率、留存率、利润率等。

•  通过BI整合企业核心业务数据并融合分析，以供全局经营分析；

•  构建核心报表并自动化，支持CXO层级决策。

处于快速成长期的企业往往没有过多流程制约，需要业务敏捷决策，同时面向CXO层级的决策支持也不再足够。企业需要BI扩大数据分析半径，对企业核心指标进行拆解，扩大管理半径，并对业绩保持追踪与诊断，让企业在能够更快应对市场变化的同时，及时识别关键风险。

•  接入更多的业务系统数据，做更全面的分析诊断；

•  通过数据处理和作业自动出发，提升业务分析频率；

•  借助自动推送，提升企业获取关键数据的效率；

•  基于预设阈值的预警，及时提醒关键风险；

•  让非IT或数据部门人员有途径能获取数据（自助取数），让业务人员能在在IT预处理的数据集市基础上，自助选取所需数据，进行即席的多维分析，更敏捷应对市场的快速变化。

当企业在竞争市场中能稳定立足（如开始盈利），就需要建立企业的标准流程，做规范化管理。BI也与之匹配，一方面针对要规范、监管的业务基于数据来进行管理和监控，一方面BI建设的本身也开始规范化的管理。

•  解决数据口径、时效等不一致问题，通过提升数据质量，保障业务管理的有效性；

•  通过说明、体系化文档或指标工具，实现企业指标体系的规范化、体系化管理，保障企业决策的一致性；

•  基于权限管理等安全能力，帮助企业实现和管控数据安全。

处于该阶段的企业，在持续盈利的同时，内部业务和组织规模初显，需要精细管理，降本增效。对数据分析的需求，是能够对各个业务场景实现穿透性分析，而不仅仅是关键指标的监控。例如会员的精细化运营、商品的研发迭代、供应链的数字化、金融理财的风控等。