数据分析和商业智能 (BI) 都使用数据来支持决策，但它们的范围、方法和结果有所不同。 商业智能侧重于组织和呈现历史数据，以监控业务绩效。 它主要依赖于来自数据库或数据仓库的结构化数据，并使用仪表板、报告和预定义指标等工具来回答特定的运营问题。 相比之下，数据分析包含更广泛的技术，包括统计分析和机器学习，以探索数据中的模式、预测趋势或解决复杂问题。 虽然 BI 回答“发生了什么”，但数据分析通常处理“为什么会发生”或“接下来可能发生什么”。
一个关键的区别在于它们的工具和工作流程。 BI 通常涉及 Tableau、Power BI 或 Looker 等工具，以可视化销售趋势、库存水平或财务指标。 例如，BI 仪表板可能会聚合来自 SQL 数据库的每日销售数据，以显示区域绩效。 然而，数据分析可能会使用 Python 或 R 构建模型，通过分析非结构化数据（如支持票证或社交媒体互动）来预测客户流失。 BI 工作流程通常是标准化的，ETL（提取、转换、加载）管道确保数据一致性，而分析工作流程可能涉及实验性数据探索、假设检验或迭代模型训练。
它们的组织角色也有所不同。 BI 团队通过维护报告并确保经理或主管等利益相关者的数据准确性来支持日常业务运营。 例如，BI 报告可能会跟踪每月网站流量与营销支出的对比情况。 然而，数据分析团队通常从事战略计划，例如使用模拟模型优化供应链或通过异常检测识别欺诈模式。 虽然 BI 强调面向非技术用户的可访问性和清晰性，但数据分析通常需要开发人员、数据科学家和领域专家之间的协作来解决开放式问题。 两个领域在使用数据方面都有重叠，但它们的目标——报告与发现——定义了它们独特的价值。