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深入比较:报表工具和BI工具的异同

作者:finereport

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发布时间:2023.10.24

相信很多人在接触到BI商业智能的时候都有一个疑问,它和报表有什么区别,是不是一个意思?

帆软也有两个工具,报表软件FineReport,BI工具FineBI,也有很多人问两者的区别。

基于我们的经验,以下3个角度给大家讲讲报表工具及BI工具的区别。

  • 报表及BI商业智能的发展由来
  • 报表及BI商业智能的具体区别
  • 报表工程师及BI工程师的能力要求

一、报表和BI商业智能的发展由来

早期,传统的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,使用户能够创建数据类报表。

后来,专业的web报表工具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,多样化呈现报表样式。

但是随着计算机性能的提高和数据库技术的成熟,企业对于数据开始有了更深层次的需求——数据分析。虽然报表工具能呈现数据,但是在数据的深入分析、预测上具有局限性。再者,数据量越来越大,实时性要求越来越高,BI工具应运而生。

总结来讲,BI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。 

二、报表和BI商业智能的具体区别

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,适合信息化第二阶段的企业”。

报表具有如下特性:

  • 静态性:报表通常是静态的数据输出,其内容通常在创建时已经确定
  • 格式固定:报表的格式和结构通常是固定的,报表生成后不常更改
  • 时间点性:报表通常展示历史一段时间的数据,比如月度的年度的,对实时性要求不高。

BI工具主要帮业务解决:“我有一堆业务数据,业务出现了问题,想通过数据分析业务上的具体问题,或者寻找增长可能性,我无法一下子梳理数据该如何呈现,我想先基于业务的思考逻辑,然后再同步探索分析,这类问题。偏向“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”。

它具有如下特性:

  • 动态性:因为和业务伴生,需要及时相应业务,所以数据实时要求行比较高,允许用户进行简单数据处理,探索性展示,深入分析。
  • 自助性:因为使用者更贴近业务,使用方可能多种多样,甚至不是技术,用户可以创建自己的仪表板、报告和查询,那就需要BI工具具备简单易用的特性。
  • 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。

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。

FineReport和FineBI的区别:

三、报表开发工程师 VS BI工程师

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FineBI、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。

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