我们已经快步进入了数据分析时代。

企业经营、个人消费、交通路线、教育医疗等等都涉及到大量数据，从这些数据中挖掘出需要的信息，是数据分析的重要目的。尤其是企业的管理，往往会涉及到大量的经营数据和财务数据。

某跨国零售电商每年产生数百万条数据，怎么整理和分析？

来自多个系统的数据格式不一，来自ERP的CSV，来自供应商的ODATA，来自终端客户的SQL，来自部门上交的Excel，如何系统整合？

多国多地多实体多产品的状态下，某个地区某个时段产品的销售额和损耗额异常，怎么分析出问题所在？

经常超时加班到底是哪些部门?最主要加班排名最前的是哪几个人?加班状况和经营利率之间是否有关系？

通过PPT汇报，汇报人随时可以修改数据，不同统计方式统计出来的数据不具有一致性，某部门调整了，其他关联的部门又不知道，怎么统一、可信？

当数据量超过十几万行，需要汇报的人层级较多，或者需要更好的可视化效果让领导实时关注，BI工具就发挥了它独特的价值。

相比Excel，BI工具具有以下常见的优势：

强大自定义功能：容易上手，方便非IT非分析师人员做基础数据分析，自助式建模、分析和预测，Excel往往需要建模和写公式；

百万行数据运算：突破行数限制，为企业找出市场趋势、经营上的问题，以及发现市场新机会，相比之下，Excel无法存储历年数据，按月按年拆分的数据导致数据可读性连续性差；

整合各种数据：常常基于企业搭建的数据平台，链接数据仓库进行分析，整合各种数据源的数据；

强交互性可视化：强交互性，任意维度、任意层次、任意分析路径，快速变化，实时数据；

分层管理：根据公司实际情况，建立权限层次，不同管理层看不同的数据结果。

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