本人做BI有好几年，参与过好几个大型BI项目的架构设计和开发。遇到过形形色色的客户，有的客户认为大数据还只是个噱头，现有的信息系统已经完全能满足企业需要，不必再上个BI；有的认为做了一个报表系统就是用上了BI；统计分析的数据多了就算搭上大数据。其实不竟如此。
做BI一定要以一种服务的心态去从客户的角度思考，不要问客户“您想看什么？”而应该问客户“您的目标是什么？”，并记住 一个简单的关系：数据-->信息-->价值
为什么客户需要BI？
从时代背景来看
我们生活在一个大数据时代，在大数据，云计算，工业4.0，物联网等概念概念炒得飞起的年代，且不说AlphaGo干赢李世石，文艺复兴公司的量化投资这样高大上的AI，只说各电商的兴趣推荐，银行的风险评估，数据和科技正在慢慢深刻地改变我们的生活
在数据的时代，也许没有BI的数据统计分析不会影响企业的正常运转，但没有数据分析的企业势必不能成长发展，不能发展的企业也难逃被淘汰的命运。
从企业的视角来看
BI数据分析帮助企业更好的了解自己
企业所有员工都能查看和分析自己的数据，以更好的提高业务能力和发现问题。比如一线员工关注的每天的具体数据；中层，管理层关心的自己部门的KPI指标，运营情况； 决策层则需要有俯瞰整个企业的视角和掌握企业脉动的能力。他们更关心的整个企业运行的关键指标。
相比传统开发的报表平台，BI有着更丰富更易实现的功能
从企业信息架构上来说
BI提供全方位立体的企业数据资产保护，统计分析乃至挖掘的解决方案。
经典的BI架构
ETL-->数据仓库-->建模展现
每个阶段都有很多产品和解决方案供选择组合。没有一种工具或者方案能适用全部企业需求，所以对企业来说没有最好的解决方案只有最适合的解决方案
BI方案主要包含以下功能：
●报表工具（开发传统中国式报表）
●桌面/传统商业智能
●多维工具
●数据挖掘
●数据可视化，移动端，地图等
各种方案的强项不同，企业可以根据需求找供应商咨询了解。各种方案的对比在附件文档中有。根据我的使用经验，congos是综合能力最强的，BIEE的仪表盘功能强大，Tableau的可视化和交互性最好。工具的每个版本都有很大的优化，请使用最新版本。
大数据环境下的典型BI架构
hadoop体系在处理4V 即大规模（Volumn）、速度快（Velocity）、类型杂（Variety）、低质量（Veracity）数据上有着先天的优势，在性能和功能上碾压传统的BI架构
现在很多中型公司传统的BI方案用着挺好也能满足数据分析需求；数据量还没大到hold不住。而且hadoop体系学习和掌握的难度比较高，所以传统的BI架构在一定时间内还是主流。但可以预见不久的将来开源，免费，功能强大的大数据架构才是王道。
要做好BI不是一件容易的事，除了基本的了解和使用工具，最重要的是熟悉了解业务，没有业务支撑在牛B的技术都是无本之木。更深层的数据挖掘，则需要更高的技术来支撑比如：挖掘算法,R语言，云平台等。 更高的技术也带给用户更高的BI服务
所以前途是光明的，但路途也是艰难曲折的。最后借用王阳明的一句话“此心不动，随机而动”。共勉，共勉。
资源下载：
http://download.csdn.net/download/bi_worker/9556191
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Cognos,BI技术交流②群 530929568
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