某医药行业销售人员绩效分析 - 派可数据BI可视化分析平台
某汽车行业管理驾驶舱 - 派可数据BI可视化分析平台
六、数据中台、BI、大数据之间的关系应该如何理解？
BI在遇到大数据量、非结构化数据处理的场景，底层的数据仓库就升级为大数据的数据仓库架构，这就是大数据下的BI分析；在大数据的数据仓库架构基础之上，往左边更加拓展了数据的采集能力，在中间除了原有大数据架构的数据仓库建模之外，更加加入了数据资产的概念、数据资产盘点、数据资产管理，靠右扩展了数据服务的能力，将数据中台中按照一定规则处理好的数据打包对外提供服务。因此，大数据架构下的数据采集、数据仓库建模、数据资产管理和数据服务就构成了数据中台的几大核心。
数据可视化 - 派可数据BI可视化分析平台
数据中台的底子是大数据架构，数据仓库是传统BI数据仓库的大数据升级，而BI就变成了数据中台之上的应用层，利用中台的数据服务获取数据做分析展现。
这就是BI、大数据、数据中台这三者的关系和在不同数据场景、服务场景下的演变过程，看明白了这个过程，应该就不会再轻易的混淆他们的概念。至于BI、大数据、数据中台应该选择哪个，其实说到底如何选择合适的技术路线、技术架构，最终还是取决于企业自身到底要解决什么，不能盲目选择。盲目选择的结果就是大投入，小产出没有达到预期的期望。我们还是应该聚焦到需求本身，需求为王。
七、关于BI认知上的几大误区
很多企业把BI当做纯粹的报表工具使用，输出的形式变成了可视化图表，可图表展示的内容还是以前的部门业务信息，只展现了一线业务部门的基本情况，管理人员还是需要花费大量时间精力去了解企业整体的发展情况。
BI - 派可数据BI可视化分析平台
我这里总结了一下，大家对BI的理解常会碰到的一些误区：
1.BI就是报表可视化，就是一堆可视化图表，BI 就是前端可视化。
2.BI就是一个拖拉拽的分析工具产品。
3.BI就是BI，跟数据仓库没有关系。
4.有了BI就不需要数据仓库建模，业务人员就可以自己做BI分析，就可以拖拉拽做BI分析。
5.BI 就是业务驱动的，不需要 IT 人员支撑，敏捷BI不需要 IT 介入。
6.BI直连不香吗？直接连接数据源不就可以做分析，不需要数据仓库。
首先简要纠正一下对于这些问题的理解。
1、BI就是报表可视化，就是一堆可视化图表，BI 就是前端可视化。
BI是一套完整的有数据仓库、数据分析、数据报表等组成的数据技术类的解决方案，在一个BI项目中，20% 的时间做前端分析报表，80% 的时间都在底层数据仓库的设计、ETL 的开发、取数开发等工作。
所以可视化报表只是BI的最终呈现，但不是 BI 的全部。
2、BI就是一个拖拉拽的分析工具产品。
拖拉拽的可视化分析工具准确来讲只能解决 BI 的一部分，即可视化分析。但其实 BI 所包括的技术范围还是比较广的，涉及到从底层数据取数到前端展现分析的各个方面。
单纯拖拉拽的BI可视化分析工具严格来讲只能定位于个人和部门级，和企业级的BI 有很大的不同，所以单纯的上一个BI分析工具发挥不了BI的真正作用，也替代不了BI的位置。
3、以前也总有人说BI就是业务驱动，BI就是 BI，跟数据仓库没有关系。
这个问题很有深度，在以前我也这么认为过，总觉得有了BI就不需要数据仓库建模，业务人员就可以自己做 BI分析，就可以拖拉拽做 BI分析，不需要IT人员支撑，敏捷BI不需要 IT 介入，不需要建数据仓库。
