BI呢，它的边界就是能解决啥样的企业问题还有啥样的它搞不定。数字化转型吧，毕竟得靠信息化这一套玩意儿来完成，所以信息化建设也就是数字化转型里的一环。不过这就是商业智能BI和数字化转型的关系。 BI能搞定的事儿，数据是企业的宝，也是BI的核心要求。一般来说啊，数据散落在各个部门的系统里，互相不通，再加上流程复杂、人又参差不齐，要是没有一套好的规矩来养数据，这数据质量往往也就一般般。 BI呢，把各个部门的系统都给打通了，通过ETL把数据洗一洗、治一治，然后分门别类，弄个数据字典啥的。这样一来，企业就能得到高质量、高价值的数据资产。 而且啊，光把数据存下来还不行，还得让它流通起来不断优化。这个过程就是用BI来把业务流程关起来循环用。通过数据可视化分析，给不同层级的人看销售分析、市场分析、核心KPI分析之类的报告。 那些搞报表业务分析的，BI之所以能冒尖，就是因为它能全方位地看企业全貌。弄个管理驾驶舱、KPI核心指标啥的可视化报表，帮管理人员看得更透。 BI也有不擅长的地儿。第一个就是数据源头的质量问题。源头的数据坏了，BI也没辙，只能把这些乱七八糟的玩意儿拉到仓库里来治一治。比如有的企业分阶段建系统，各个部门用的系统不一样，结果就导致拿数建模的时候不知道该信哪一套。 要是想让源头的质量变好就得靠前面的主数据系统或者数据治理系统来管着。要不就在一开始建系统的时候就立好规矩。 第二个是下游输出的问题。比如做用户分群、精准营销这种营销上的MarTech工作。 BI本身呢就是在内部仓库里建好模型负责前端可视化的事情。到了前端就完事了，不会掺和到后面那些流程里头去。 说白了就是BI只管展示结果和分析数据这种事儿。