BI有哪些分类？按照功能模式和部署模式分类详解！

当前，商业智能BI已成为企业数字化转型的核心工具。根据Gartner最新报告，到2025年，全球将有超过70%的企业采用BI系统进行数据驱动决策。然而，在实际应用中，许多企业面临BI选型的困惑：功能模式上，报表式、传统式和自助式BI有何本质区别？部署模式上，本地BI与云BI又该如何选择？

这些困惑往往导致企业陷入两难：一方面，重金投入的传统BI系统可能因灵活性不足而难以满足业务需求；另一方面，新兴的自助式BI工具又可能无法应对复杂的分析场景。同时，在云转型背景下，企业还需权衡数据安全与敏捷性的平衡。

本文将系统性地解析：

1. 三大功能模式BI的核心特征与适用场景
2. 不同部署模式的优劣势对比
3. 企业选型的科学方法论

通过厘清这些关键概念，帮助您：

• 准确识别企业当前的数据分析需求
• 避免工具选型中的常见误区
• 制定符合长期发展的BI实施策略

下面，我们将首先从功能模式维度，详细剖析报表式、传统式和自助式BI的技术特点与应用边界。

一、按功能模式区分：报表式、传统式和自助式

按照不同的功能模式，当前的 BI 可以分为报表式、传统式和自助式三类。

1.报表式BI

报表式 BI 主要面向 IT 人员，适用于各类固定样式的报表设计，通常用来呈现业务指标体系、支持的数据量不大。国内的报表式 BI 于 1999 年左右开始起步，在 2013 年趋于成熟。由于国内企业对于报表模式的纠结和坚持，非常多的企业对表格式报表情有独钟，解决中国式报表报表难题经常成为企业对 BI 工具选型时的重点需求。

报表式 BI 大多采用类 Excel 的设计模式，虽然主要面向的对象是 IT 人员，但是业务人员也能快速学习和掌握，并在既定的数据权限范围内，制作一些基本的数据报表和驾驶舱报表。

2.传统式BI

传统式 BI 同样面向的是 IT 人员，但是侧重于 OLAP (Online Analytical Processing，联机分析处理) 即服务分析与数据可视化分析。传统式 BI 以 IBM 的 Cognos、SAP 的 BO 等国外产品为代表，其优势是面对大数据时具有高性能和高稳定性，劣势也十分明显——数据分析的能力和灵活性差。根据 Forrester 的报告，采用传统式 BI 的企业或机构中，83%以上的数据分析需求无法得到满足，这表明很多企业重金打造的 BI 系统几乎成为摆设，收效甚微。此外，项目耗资不菲，实施周期较长，风险大，对使用者技术要求高等特点，也不利于传统式 BI 的推广和普及。

3.自助式BI

自助式 BI 也叫便捷 BI。传统式 BI 屡遭诟病，而业务人员对数据分析的需求不断增加，自助式 BI 应运而生。

自助式 BI 产品较多，国外产品有 Power BI、Tableau、Qlikview，国内产品有 FineBI 等。自助式 BI 面向业务人员，追求业务人员与 IT 人员的高效配合：让 IT 人员回归技术本位，做好数据底层支撑工作；让业务人员回归价值本位，通过简单易用的前端分析工具，基于业务逻辑轻松开展自助式分析，探索数据价值，实现数据驱动业务发展。

自 2014 年起，可视化数据分析、自助式 BI 在国内高速发展，传统式 BI 开始衰退。但是，自助式 BI 也不是万金油，企业在选择工具时应该考虑自身需求及自助式 BI 的特点。与传统式 BI 相比，自助式 BI 主要有以下几项优势，这也是自助式 BI 被称为极速 BI 的原因：

• 快速部署。传统式 BI 系统从总体架构的设计到具体的部署环节，通常需要花费几个月的时间。而自助式 BI 系统的部署不需要经历漫长而复杂的设计和建模过程，只需要不到一周的时间，企业就可以迅速进行数据分析和可视化项目的建设。
• 快速、灵活地应对需求。传统式 BI 给 IT 人员带来较大的压力，大量需求将导致无法快速、灵活地响应。而采用自助式 BI，IT 人员只需要负责整理基础数据架构，维护和开发接口，业务人员可以自行进行快速的可视化分析和报表分析。
• 产品采购成本相对较低。传统式 BI 产品的采购成本偏高，还有一些额外的培训和咨询服务成本。自助式 BI 产品只着重解决某些问题，功能不一定大而全，因而相对便宜。
• 工具使用起来简单、易上手。传统式 BI 面向 IT 或者数据技术部门，对技术背景有一定要求，学习曲线陡峭，工具操作难度大；而自助式 BI 面向的对象是业务人员，工具操作简单、容易上手，一般通过简单的鼠标操作即可进行数据分析。

总而言之，对于业务人员需要进行自主分析，解决重点关注问题，灵活应对业务需求，快速完成部署等场景，自助式 BI 是一个不错的选择。

需要强调的是，这三类 BI 各有优劣，分别适用于不同的场景，不是绝对的相互替代的关系。它们，尤其是报表式和自助式 BI，将长期共存，供企业按需选择，直到信息化基础条件发生根本改变。参考 Gartner 所倡导的双模 IT 模式，建议企业根据自身数据应用成熟度来判断哪一类 BI 更适合自己，或者是需要结合使用。以图 1 中的双模 IT 下的单体 BI 体系为例，报表式 BI 面向 IT 人员，可用于固定的、大型的 BI 项目，自助式 BI 面向业务人员，可应对灵活、动态的分析需求。

二、按部署模式区分：本地 BI 和云 BI

按照部署模式的区别，BI 可以分为本地 BI 和云 BI 两类。

1.本地BI

一般情况下，本地 BI 由于需要用 Web 浏览器展示结果，所以通常部署在 Tomcat、WebLogic、WebSphere 等 Web 应用程序下。部署方式主要有部署包、独立部署、嵌入式部署等。其中部署包方式是指在各 BI 工具的官方网站下载部署包，里面已经包含服务器环境配置和工程等内容，解压后即可使用；独立部署方式则需要先安装 Web 服务器和 JDK；嵌入式部署方式用于需要将 BI 服务器集成到其他工程中直接调用的情况。不同的 Web 应用程序在部署细节上有不少区别，这里不对技术细节展开讲述。

2.云BI

在云计算快速发展的背景下，云BI逐渐成为企业信息化发展的关键组成部分。当前，云 BI 主要可分为两大类：私有云 BI 和 SaaS BI（Software-as-a-Service BI，即软件即服务的 BI）。两者虽然都属于云 BI 的范畴，但在部署方式、使用场景、安全策略及适用对象等方面存在显著差异。

从根本上讲，商业智能系统需要“靠近数据”部署，也就是说，数据存储在哪里，BI 系统就应该部署在哪里，以确保数据访问的高效性、分析的实时性以及系统的稳定性。如果企业的核心业务系统仍然部署在本地数据中心或私有网络中，此时将 BI 系统迁移至公有云并无太大意义，不仅可能增加网络传输带宽压力，也不会明显提升用户的使用体验。相反，本地部署的 BI 系统反而更能贴合当前的数据环境，提供更快的查询响应和更高的控制权限。

然而，随着企业数字化转型不断深入，云计算的普及程度日益提升，越来越多的企业正在将其核心业务系统、数据库以及其他 IT 基础设施逐步迁移至云端。在这一大趋势下，云 BI 的需求也随之增长。根据 Gartner 的一项调研显示，约 75% 的企业表示已将“建设私有云”列入其 IT 战略规划中，用以承载核心业务系统和关键数据资产。在这种情况下，BI 系统的部署也随之向私有云迁移，以保持与企业主数据平台的一致性和紧密集成。因此，云 BI 所需具备的核心能力之一，就是能够安全、稳定、快速地连接并处理云端数据，实现云上数据与分析系统的高效协同。

SaaS BI 是当前公有云环境下最为典型和成熟的形态。SaaS BI 模式下，BI 软件由专业厂商统一部署在公有云平台，用户无需进行本地安装或复杂配置，只需按需订阅即可使用全部分析功能。尽管从功能角度看，SaaS BI 与本地部署的传统 BI 系统基本相当，能够完成报表制作、可视化分析、多维数据查询等核心任务，但其最大的优势在于部署便捷、运维成本低、扩展性强，非常适合快速发展的中小企业或具备轻量级分析需求的用户群体。

以某加油站站长为例，其日常需要处理大量由 Excel 文件记录的经营数据，并对其进行基础的数据汇总与趋势分析。虽然本地 BI 工具有能力完成这些工作，但考虑到其成本通常较高（动辄数万元），且对本地硬件设备性能有一定要求，这对个人用户而言显然不够友好。而通过订阅方式使用 SaaS BI，不仅大大降低了进入门槛，同时还能享受到云端弹性计算资源带来的高性能分析能力，是性价比极高的选择。

对于大型企业，尤其是拥有自建数据仓库或需要处理敏感数据的机构，出于数据安全、合规性和隐私保护的考虑，往往不可能将核心业务数据托管于第三方公有云服务之上。此类企业更倾向于构建属于自己的私有云环境，进而在其基础上部署 BI 系统，实现数据闭环分析。在这种场景下，SaaS BI 并不适用。

然而，对于部分业务系统本身就是基于 SaaS 模式运行的中小企业（例如 CRM、ERP 等系统使用云端服务商的产品），其数据本身即处于公有云环境中，甚至没有独立的数据库系统。这类企业若选用 SaaS BI，可直接通过 API 与 SaaS 应用进行无缝集成，迅速实现数据读取与分析，省去了本地数据整理、清洗与同步的繁杂流程，极大提高了数据使用效率和业务响应速度。

综上所述，企业在选择云 BI 解决方案时，应根据自身的数据部署方式、业务需求、数据安全策略及 IT 能力进行权衡选择。私有云 BI 更适合数据安全要求高、系统复杂度高的大中型企业，而 SaaS BI 则以其灵活性与成本优势，更契合中小企业及个人用户的轻量级 BI 需求。

结语

商业智能（BI）系统的选型需要企业根据自身业务特点和技术需求进行综合考量：

在功能模式方面，固定报表场景适合采用报表式BI解决方案；深度分析需求应考虑传统式BI工具；而追求敏捷分析的企业则更适合自助式BI平台。

部署方式的选择同样关键。强监管行业和数据敏感型企业应当优先考虑本地部署方案，中大型企业采用混合架构的可选择私有云部署，而追求快速上线的中小企业则适合采用SaaS模式的公有云服务。

针对不同规模企业的需求，帆软提供一套完整的BI产品解决方案：

FineBI作为专业的大数据BI分析平台，特别适合中大型企业的深度分析和本地部署需求，其超大规模数据处理能力和完整的国产化适配方案已帮助36000+企业完成企业BI的建设。

九数云作为SaaS云BI服务，以其三分钟快速注册、零运维成本和自动升级的特性，成为中小企业和业务部门级应用的理想选择，某连锁零售企业仅用三天就完成了全部门署。

帆软建议企业采用科学的选型方法：首先明确核心分析需求以确定功能模式，其次评估数据安全要求来选择部署方式，最后还要考虑系统的长期可扩展性。同时，帆软提供包括免费产品体验环境、业务场景沙盘演练和成功案例库在内的专业咨询服务，通过"试用+评估"的方式帮助企业找到最适合的BI解决方案。

我们的专业顾问团队可为企业提供从需求诊断、方案对比到实施规划和价值评估的全流程服务。如需获取定制化的BI建设路线图，欢迎随时联系帆软的解决方案专家，让数据真正成为推动企业发展的核心动力。