《2024年商业智能应用白皮书5.0》由帆软数据应用研究院出品，阐述了BI的定义、演变、核心价值以及在企业中的应用实践等内容。

  - 定义：BI是在打通企业数据孤岛，实现数据集成和统一管理的基础上，利用数据仓库、数据可视化与分析技术，将指定的数据转化为信息和知识的解决方案，其价值体现在满足企业不同人群对数据查询、分析和探索的需求，从而为管理和业务提供数据依据和决策支持。

  - 产品演变：BI产品的发展历史有一条清晰的主线，就是不断利用新技术降低数据分析门槛，让更多人从大数据中受益。从报表式BI到自助式BI再到增强式BI，最后到智能BI，每类BI各有优劣，分别适用于不同场景。

  - 理念：让企业用好数据、提升效率，帮企业更多地使用数据来决策，来提升企业的效率。

  - FineBI产品：具有多维度夯实BI价值的特点，包括完整的数据规范管理、稳定安全可靠的系统、高效的性能、完善的系统管理、强大的数据分析能力、丰富美观的可视化展示、更多的数据应用场景、易学易用的产品等八个维度。

  - 用户感悟：所有企业都应上BI，BI能提升工作效率、改善报表、拓展融资、推动数字化转型、带领企业治理数据。

  - 定义：AI和BI的融合更多是AI for BI，即利用AI的相关能力，提升BI工具在各环节的效率、降低BI工具的上手和使用门槛。

  - 落地场景：包括对话式分析和对话式搭建，定位是对话式业务分析工具，以可信查数为基础，构建分析闭环，实现数据资产化与数字化转型的正循环。

  - 解析数据资产入表：数据资产是能给公司能够带来直接或间接经济利益的数据资源，企业将满足资产确认条件的数据资源进行登记、评估、成本计量等，并计入到企业资产负债表相关科目下并进行信息披露的过程。

  - 企业侧指南：企业应明确数据资产化战略、建立数据资产化组织、坚持数据治理工作、准备数据资产财务处理、构建数据资产内外协同、完善风险管理体系。

  - 结合帆软产品的实践：通过FineBI可视化热力图、可视化大屏等功能，帮企业深度应用数据资源，实现降本增效和营收增长，满足数据资产化的关键前提。

  - 未来趋势：数据资产化是企业未来的必经之路，帆软将通过FineBI Platform，统一数据资产门户，实现企业数据的可流通和可监管。

  - 数据仓库：是为业务决策和经营管理做支撑的数据集合，具有面向业务主题、集成、时效、持久等特点，能够以较低成本快速看到效果，是信息化建设的重要部分。

  - 数据治理：是一套管理体系，包括组织、制度、流程和工具。帆软提出了拉式策略和推式策略，其中拉式策略以提升数据应用过程中数据准确性为目标，包括基于指标体系的数据问题洞察、稳健的数据架构设计、数据应用审核管控机制等流程。

  - 数据指标：是监控与贯彻战略的抓手，构建指标体系应采用自上而下和自下而上相结合的方法，建底层应包括贴源、明细、汇总、应用四个层次，指标应用最重要的包含统计型、归因型、预测型、决策型四个层次。

  - 视角：数字化分为业务追随、业务协同、业务引领三个阶段，帆软目前处于部分引领阶段。

  - 实践：在业务层，数字化建设逻辑以金字塔形式，从文化牵引出战略，设定流程，拆解绩效，最后进行分配，借助数字化力量对业务进行赋能提效。在财务领域，帆软经历了从Excel到BI的数字化转型，通过FineBI进行费用专项分析，实现了提效、保质、赋能的目标。

  总之，BI作为企业数字化转型的重要工具，可以帮助企业发挥数据要素价值，加速数据资产入表，实现数据驱动的决策和业务增长。