数据报表、数据分析、数据挖掘和商业智能，是什么关系？

经过几年的积累，大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。这些系统的统一特点都是:通过业务人员或者用户的操作，最终对数据库进行增加、修改、删除等操作。上述系统可统一称为OLTP(在线事务处理)，指的就是系统运行了一段时间以后，必然帮助企事业单位收集大量的历史数据。
　　在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说，只是一些无法看懂的天书。业务人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息。此时，如何把数据转化为信息，使得业务人员(包括管理者)能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是商业智能主要解决的问题。

如何把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息？大部分的答案是报表系统。简单说，报表系统已经可以称作是BI了，它是BI的低端实现。现在国外的企业，大部分已经进入了中端BI，叫做数据分析。有一些企业已经开始进入高端BI，叫做数据挖掘。而我国的企业，目前大部分还停留在报表阶段。

数据报表不可取代

传统的报表系统技术上已经相当成熟，大家熟悉的Excel、水晶报表、ReportingService等都已经被广泛使用。但是，随着数据的增多，需求的提高，传统报表系统面临的挑战也越来越多。

1.数据太多，信息太少

密密麻麻的表格堆砌了大量数据，到底有多少业务人员仔细看每一个数据？到底这些数据代表了什么信息、什么趋势？级别越高的领导，越需要简明的信息。如果我是董事长，我可能只需要一句话：目前我们的情况是好、中还是差？

2.难以交互分析、了解各种组合

定制好的报表过于死板。例如，我们可以在一张表中列出不同地区、不同产品的销量，另一张表中列出不同地区、不同年龄段顾