互联网时代信息技术的飞速发展使得企业的信息化程度不断提高，企业数据呈现出爆发式增长的态势。相应地，企业数据量越大，数据问题就暴露得越明显，数据驱动决策的需求也愈发强烈。

在这样的时代背景下，商业智能（Business Intelligence，简称BI）成为了信息化热词，我们经常能听到企业说“上BI”、“建设BI系统”、“构建BI决策平台”等内容。那么BI到底是什么呢？

相信除了相关的研究学者，绝大部分的人很难给出一个确定的答案。其实早在1958年，IBM的研究员Hans Peter Luhn就将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。”

在1996年，加特纳（Gartner）集团一锤定音，正式将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和 *** ，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。而我们之所以无法给出准确的商业智能定义，主要有两个方面的原因：

因此，业内对BI没有统一的定义认知也在情理之中。那么对于今天的商业智能，大众有着怎样的理解和认知呢。围绕这一疑问，帆软数据应用研究院对770多家企业的1400多名从业人员进行了调研。通过对调研数据的整理、清洗和分析，我们发现了一些有价值的结论，下面将对分析过程和结论进行详细的介绍。

首先我们利用python对调研得到的数据进行了整理和清洗，去除掉脏数据后，最终得到了890条数据。接着，我们根据被调研人员职位的不同，将被调研人员分为IT部门从业人员和业务部门从业人员两类，并打上数据标签。

最后，我们通过python的分词库jieba和词云库wordloud生成了三幅被调研者对BI定义认知的词云图，即整体认知、IT部门从业人员认知和业务部门从业人员认知，分别如图1、图2和图3所示。

（1）整体认知

图1 整体认知

在图1中可以看到，被调研人员对BI定义的整体认知可以理解为“数据”、“分析”、“数据分析”、“报表”、“业务”、“企业”、“决策”、“智能”、“工具”、“展示”、“可视化”等关键词。

首先，关键词“企业”、“决策”和“工具”说明大众对于BI的作用和目的有着比较准确的理解，就是辅助企业决策的工具。

其次，“数据”、“分析”、“数据分析”等关键词则体现了大众对BI认知的侧重点在于数据分析这一功能上，甚至将BI等同于数据分析工具。其实BI还包含了数据仓库、数据ETL等功能，覆盖了数据处理到展示的整个流程。而且底层的数据仓库建设也非常重要，能为后续的数据分析提供强有力的支持，能让数据分析结果更为准确。

另外，关键词“展示”和“可视化”也揭示了BI的另一项重要功能，即数据可视化。通过数据可视化将数据分析结果以更直观明了的方式进行展示，能为决策者提供更清晰更深入的见解。

最后，一个比较独特的关键词“报表”也从某种程度上反映了我国的BI建设现状。按照BI的定义，报表工具也是BI的一部分，不过并不能完全代表BI。但是我国企业信息化水平整体偏低，很多企业的决策支撑仍然以报表为主，所以报表也是BI在我国企业内的一个主要表现形式。