數據分析一般指對數據進行研究的方法和過程。商業智能是指將數據分析商業化、信息化，實現商業價值的企業信息化建設過程。所以數據分析包含的內容可以很寬泛，而商業智能則更聚焦于實現商業價值。

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• 數據分析

數據分析是一個過程，是一個解決方式，對象常常是某個問題。比如分析某次促銷活動的效果，就要對UV、客單價、復購率等關鍵性的指標數據做監控。還要和過去活動做對比，從數據庫里找最對照組進行建模，在SAS里做統計分析。是利用數理統計等科學方法做假設驗證，通常的工作就是對指標進行分析對比，KPI監控，異常指標分析，預測趨勢，生成結果報告。

• 商業智能

商業智能是一整套的解決方案，對象往往是企業的經營問題。利用企業在日常經營過程中生產的大量數據，并將它們轉化為信息和知識來免除企業中的瞎猜行為和無知狀態，讓每一個決定、管理細節、戰略規劃都有數據參考。比如領導通常關注銷售、采購和財務狀況，技術人員做好固定格式的數據報表（dashboard/數據看板）,領導打開就能看，數據自動更新。

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• 數據分析步驟

數據分析有極廣泛的應用范圍。典型的數據分析可能包含以下三個步驟：

1. 探索性數據分析：當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特征量等手段探索規律性的可能形式，即往什么方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性；

2. 模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然后通過進一步的分析從中挑選一定的模型；

3. 推斷分析：通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。

數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價并改進數據分析的有效性組成。

• 商業智能實施步驟

1. 需求分析: 需求分析是商業智能實施的第一步，在其他活動開展之前必須明確的定義企業對商業智能的期望和需求，包括需要分析的主題，各主題可能查看的角度（維度）； 需要發現企業那些方面的規律. 用戶的需求必須明確；

2. 數據倉庫建模：通過對企業需求的分析，建立企業數據倉庫的邏輯模型和物理模型，并規劃好系統的應用架構，將企業各類數據按照分析主題進行組織和歸類；

3. 數據抽取: 數據倉庫建立后必須將數據從業務系統中抽取到數據倉庫中，在抽取的過程中還必須將數據進行轉換，清洗，以適應分析的需要；

4. 建立商業智能分析報表：商業智能分析報表需要專業人員按照用戶制訂的格式進行開發，用戶也可自行開發（開發方式簡單，快捷）；

5. 用戶培訓和數據模擬測試： 對于開發—使用分離型的商業智能系統，最終用戶的使用是相當簡單的，只需要點擊操作就可針對特定的商業問題進行分析；

6. 系統改進和完善：任何系統的實施都必須是不斷完善的. 商業智能系統更是如此，在用戶使用一段時間后可能會提出更多的，更具體的要求，這時需要再按照上述步驟對系統進行重構或完善。