你肯定发现了BI、数据指标和数据分析这几个关键词经常被提及，但可能还有很多人会不解：它们究竟是干嘛的？彼此之间又有怎样的关系？
关注BI的有很多人，关注数据分析的有很多人，但是关注数据指标的人却不多，而这三波人可能还不重合。但实际上这三波人应该重合，看完这篇文章你就理解了。
BI很多人都比较熟悉，简单来说，就是一套用来“看数据”的工具。传统企业在数据管理上有两个痛点：
- 第一，数据分散，想要汇总一份报表比较费事。
- 第二，报表不够灵活，很多时候只能从固定的报表中获取信息，无法灵活查看细节。
而BI工具正好解决了这两个问题。
它将分散在各个系统的数据整合起来，并通过可视化报表的方式呈现。举个例子，我们用BI工具建立了一套销售数据看板，不仅可以查看各门店的销售额，还可以深入到单品级别，了解热销产品的构成。BI工具的目标是让企业“看清楚”当前的状况，为下一步的决策提供依据。
数据指标就像一个企业的数据方向盘，它明确了每个部门需要关注的目标与关键点。比如，企业做销售的核心指标可能是“月度销售额”，而做运营的指标可能是“用户留存率”。
在具体的项目中，数据指标往往和KPI挂钩。例如，电商企业的运营指标包括GMV（成交总额）、DAU（日活跃用户数）等，这些指标告诉我们要关注什么、目标差距在哪儿。
如果说BI实现的目标是观察数据，那么数据分析实现的是探索。数据分析并不仅仅是为了看，而是为了回答问题、解决问题。它需要通过建模、计算、假设验证等手段，最终目标是找到数据背后的规律。
举个例子，某家快递公司发现最近的配送时间拉长了。通过数据分析，可以发现问题主要集中在某些地区，配送网点的派送时间安排是否合理，时间安排应该如何调整。这些问题的解决都依赖于深入的数据分析。
严格来说，BI是实现数据分析的一种工具。BI用于展示数据，让企业能够快速看见现状，但最终要实现的其实是数据分析。
例如，某店铺营业额突然下滑，这只是现象，根本原因是什么？通过数据分析，可能是顾客的用餐体验评分下降，也可能是最近更换了一个成本较低的食材。BI负责“描绘”现象，而分析负责找到原因、解决问题。
BI具体来说是实现数据分析的一种工具，宏观来说是实现数据分析的一种途径。
数据分析的最小粒度是数据指标。没有指标，数据分析就成了无根之木。例如在电商促销的场景中，想要了解促销活动的效果如何，我们就必须结合多项数据指标来实现（例如用户浏览时间、加入购物车的商品数）。
数据指标的最终目的也是实现数据分析。在上述的电商促销例子中，我们可以构建多项指标来了解当前具体现状，评估目标效果，衡量效果，这无一是为了解决问题，它也可以说是实现数据分析的一种有效手段。
同样，数据指标也是构成BI的最小粒度。BI的载体其实是报表和图形，在报表中拆到一项一项的数字反映的是指标与维度，而图形的形成根本也是指标。没有BI工具，数据指标可能只是孤立的数字；而没有明确的指标，BI就是空中楼阁。
要谈企业数据应用，就离不开BI、数据指标和数据分析。对于三者的正确认知，可以帮助更好地开展具体的项目与实现数据赋能。
很多企业花大量的财力实施BI项目，不能把BI当作“漂亮的图表生成器”。数据的现象虽然一目了然，但如果没有数据分析的深入探讨，根本问题无法解决。例如，企业可能看到某产品销售额下滑，但没有分析就不知道是因为竞品降价，导致市场份额被蚕食。
同时，我们并不能过度依赖数据指标，指标是目标的量化表达，但所有的决策都不能依靠单一的数据指标，不能陷入到单一问题视角，否则数据就会变成碎片化，那么打破数据孤岛后又会陷入到另一个“孤岛”中。
我们必须正确认识这三者的关系，很多企业都在做BI项目，少量企业在搞数据指标项目，但是本质上做的是数据分析，但数据分析里远不止BI与数据指标，应该认识到数据分析是一个比较广泛的领域，具有很深的内容，如果陷入到BI项目或者数据指标项目中，那么数据分析越就很容易到达天花板。
对于企业管理者而言，BI、数据指标和数据分析三者缺一不可。只关注工具、不看方法，会导致看得见问题却解决不了；只看指标、不看全局，会导致优化方向跑偏；而只关注分析、不借助工具，又可能效率低下。
很好实现企业数据应用并不容易，但是正确的认知肯定是很关键的第一步。