有区别，数据分析更泛化，更强调对数据的理解、清洗、判断、研究数据间的逻辑、展现等，而BI则更特定地指向商业决策支持BI在实现上，除了需要数据工程师的分析工作外，更强调对专业领域的经验积累与判断逻辑，此时的数据分析，分成三块，
一是数据源的梳理与分析，作出各种可能的数据建模后，提供给专业领域专家，让他们经验上能与数据分析结果有机会结合；
二是数据分析与业务经验的相互验证，以确认分析方向及分析逻辑的可用性与准确性；
三是将可行的，且优先级别较高的模型开发成高管层能容易理解的决策支持展现模式，通过定时更新或触发式更新，形成快速应对所需的支撑
BI这种级别较高的需求，强调的是数据分析完全融入业务领域，尤其是精英等级、专家等级，甚至还包含了高管的思维理念，中后台工作巨大，展示内容往往极少。
而常规数据分析，重数据整合与展示，需尽可能从多个维度提供数据分析的结果，但往往只需“半成品”，由人来完成选择性的分析与判断

有

BI受众面更广泛一些吧，主要解决商业问题，数据分析主要是对数据进行分析，一个是从问题出发，一个是从数据出发，理念上还是很不相同的。

数据分析侧重于使用适当的统计分析方法对收集的数据进行提取、汇总和理解，以便最大化地开发数据的功能和作用。数据分析主要应用于商业智能（BI）、报表和联机分析处理（OLAP）等各种形式的高级分析。

而BI则是一套完整的解决方案，用于将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。BI包括数据仓库、报表查询、数据分析、数据挖掘、数据可视化等。

因此，虽然BI常被称为数据分析工具，但实际上BI与数据分析是两个不同的领域，它们有各自的侧重点和功能。

总的来说，数据分析是一个更广泛的领域，包括各种统计和数据分析方法，而BI则是一种更具体的解决方案，旨在帮助企业做出更好的决策。虽然数据分析和BI之间有重叠，但它们各自强调的方面不同。

数据分析侧重于分析过程，从中找出异常的问题及规律，用于结果预测，规避风险；
BI是数据可视化，用于直观看出异常的点，展示数据/分析结果

数据分析和BI（商业智能）是两个不同的概念。不过这两个相辅相成。

数据分析是指通过收集、处理、分析和解释数据，从中提取有价值的信息和洞察，以支持业务决策和优化业务流程。数据分析主要关注数据的挖掘和分析，以帮助业务用户更好地理解业务现状和趋势。

而BI则是一种商业智能工具，它帮助企业将数据转化为有用的信息和洞察，以支持业务决策和管理。BI主要关注数据的可视化和报告，以帮助用户更好地理解数据，发现问题和机会，并做出相应的决策。

因此，数据分析和BI虽然有一些重叠之处，但它们的关注点和方法略有不同。数据分析更注重数据的挖掘和分析，而BI更注重数据的可视化和报告。当然，在实际应用中，两者也有很多交叉和融合的地方。

(ノﾟ∀ﾟ)ノ

这个问题提的就很有意思，问题自己就解答了自己的问题。BI虽然智能，但是读不懂你的业务逻辑，无法自主清理数据，和谈分析呢？

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
商业智能通常被理解为将企业中现有的资料转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。