一谈到数据就免不了要关联到数据分析、数据挖掘和商业智能等，这三者之间到底有什么样的内在联系和区别呢？这个话题可能是仁者见仁、智者见智，今天笔者也试着谈一谈。
一、数据分析的基本概念
数据分析从字面上拆解就是对数据进行分析。笔者认为，数据分析有广义和狭义之分。广义的数据分析包括数据的收集、整理和后续的统计分析、挖掘建模及图表展现，而狭义的数据分析仅指统计分析、图表展现等动作。声明一下，本文所说的数据分析是指广义的数据分析。事实上，数据分析适合按照“输入——处理——输出”的基本框架来定义。基于此，笔者将数据分析定义为：在针对性的收集、整理数据的基础上，采取统计、数据挖掘技术等相应的分析方法和工具，提取有用的信息和有价值的结论的过程。
可见，数据分析有三个要素：输入、处理和输出。数据是必不可少的输入，有数据是数据分析的前提和基础，没有数据输入就会形成“巧妇难为无米之炊”的局面；采取相应的手段和方法对数据进行必要的加工是数据分析的中间环节，也就是数据的处理和操作；而有用的信息和有价值的结论是数据分析的输出。
二、数据挖掘的基本概念
关于数据挖掘业内比较统一的定义是：数据挖掘是运用统计学、数学和人工智能技术等在大量的数据中发现并提取有效信息和相关知识（或模式）的过程。
数据挖掘并非一门完全新颖的学科，而是融合了统计学、概率论、人工智能、管理科学等学科知识与技术的新方法（如图）。从某种意义上说，数据挖掘是一种新的理念，即用数据和数学模型来探索、获取新知识。
三、商业智能的基本概念
商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能。业内普遍认为商业智能一词最早是Gartner机构在1996年第一次提出来的。Gartner将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。
商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的基本体系结构包括三个部分：数据仓库（Data Warehouse），联机分析处理（OLAP , On-Line Analytical Processing）和数据挖掘（DATA MINING）。
四、数据分析、数据挖掘、商业智能之间的区别与联系
以上对数据分析、数据挖掘和商业智能的概念分别进行了解读，可以看到，这些概念之间既有区别又有联系：
表1 数据分析、数据挖掘和商业智能之间的区别
数据分析、数据挖掘和商业智能之间的联系表现为：
（1）数据分析、数据挖掘和商业智能都能服务于数据化运营，都是数据化运营所需要的工具和手段；
（2）数据分析、数据挖掘和商业智能都离不开统计学、数据仓库、机器学习、人工智能等方面的知识与技术的支持；
（3）数据分析、数据挖掘和商业智能三个概念中，数据分析涵盖的内容最多、最全面，数据挖掘的突出点在于数据处理过程中用到了算法和规则，而商业智能的突出点则在于对分析结果的固化和形象化；
（4）数据挖掘是数据分析常用的手段，但并非每次数据分析都需要基于数据挖掘建立模型；
以上是笔者对数据分析、数据挖掘和商业智能之间联系与区别的简单梳理。随着大数据、人工智能、云计算、边缘计算等新技术的进步和发展，它们正逐步渗透到传统数据分析、数据挖掘和商业智能等领域中，数据分析、数据挖掘和商业智能等也在呈现出一些新的变化。这些概念以及技术都在不断进化，因此，要用发展的眼光看待数据分析、数据挖掘和商业智能之间的关系。
