以前，数据分析是一件比较有门槛的事，它不仅要求数据分析师具备一定的数据分析思维和方法经验，还要求数据分析师们熟练使用各种复杂的数据分析工具，要求他们掌握Python、R、SQL等。但随着BI工具的发展，多维自助分析逐渐为人所知，降低数据分析工具的使用门槛，让企业基本可实现人人都是数据分析师，人人都可参与到数据化运营管理中去。

那么，BI工具给企业数据分析带来怎样的改变？

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1、业务部可轻松实现数据分析，辅助运营决策

点击、拖拉拽即可顺利完成数据的抽取、运算、分析、挖掘以及可视化展现，甚至于灵活自助分析；通用标准方案提供销售、财务、库存等实用型数据分析模型与BI数据分析报表，让业务部门不再需要长时间地等待IT部门协助、避免因IT不了解业务而造成的效果不佳，也不再因数据来源系统多而陷于数据孤岛，整个数据分析的难度降低了、灵活度和效率都提高了。

2、推动数据共享分析

以年终数据分析报表为例，在这类型的报表中往往需要集合多个业务系统数据进行分析挖掘，给领导提供一个数据分析全局观，快速掌握企业经营管理情况。要制作这样的报表，就需要将多个业务系统数据综合起来做分析，但由于业务系统们各自为政，形成数据孤岛现象，要制作一份信息量极大的年终数据分析报表往往需要进行大量的数据整合、清洗工作，效率低、展现有限。

BI工具无缝对接金蝶、用友等主流ERP，并通过ETL工具对数据进行清洗整理，统一分析口径和标准，打破数据孤岛，推动数据共享分析，利于快速制作综合性强的数据分析报表，如年终数据分析报表等。

3、分析过程和结果可视化

BI工具不仅可以将分析结果可视化，更重要的是可以将分析过程可视化，让浏览者得以回溯数据发展变化过程，找到问题原因，累积企业经营管理经验。

在BI工具上，用户可以采用多种方式、智能分析功能来实现分析过程可视化，比如从报表上层层钻取剖析，直达数据明细等。

4、满足不同角色不同场景下的分析需求

不同角色在不同场景下都可能有不同的维度视角，需要展开不同角度的分析。多维动态自助分析就可以让每一个浏览者随时根据自身思维变化、需求变化去调整分析维度视角，按需分析。

这样的数据分析不仅让浏览者的数据信息获取效率、数据信息量提高了，也减少了报表开发量，更有利于企业落地高效、高质的数据化运营管理。

BI工具的普及，让企业上上下下都有了随时自主分析数据，高效获取所需数据信息辅助运营决策的机会，也让以数据驱动业务管理得以成为现实。