InchStack 与 BI 工具的边界

BI 工具的价值非常明确：把已经确认口径的数据指标，以看板、报表、图表和权限体系提供给业务使用。成熟企业往往已经有稳定 BI 平台，用来承载核心经营指标、部门报表和自助分析入口。

问题在于，很多数据工作发生在 BI 看板稳定之前。业务方提出一个问题，可能还没有确定指标口径；数据分析师需要探索多个数据源；模型可能会给出解释草案；负责人需要确认口径是否符合管理规则；最后还要把分析结论、限制条件和下一步建议交付出去。这些过程往往不适合直接放进 BI 看板。

InchStack 与 BI 的关系，应该理解为“交付过程”和“稳定消费”的关系。BI 负责让业务持续查看已经成熟的指标，InchStack 负责把一个新问题从需求、数据、分析、验证、审批到回执组织起来。当结论沉淀为长期指标时，它可以再进入 BI 工具成为正式看板。

AI 的加入让这个边界更重要。模型可以帮助生成分析假设、解释异常、整理结论和建议，但这些内容需要被验证。没有验证和审批的 AI 结论，不应该直接进入管理看板。InchStack 可以记录模型建议来自哪里、使用了哪些数据、哪些判断被人工确认、哪些风险仍然存在。

对数据团队来说，这种分工能减少 BI 工具被滥用为“所有分析过程的容器”。BI 保持清晰、稳定、面向消费；InchStack 承载探索、讨论、验证和交付。两者配合后，业务既能看到稳定指标，也能理解新分析是如何形成的。

因此，如果企业的问题是“看板不够多、权限不够细、图表不够漂亮”，优先改进 BI 工具。如果问题是“业务问题反复变、分析过程不可追踪、AI 解释难验证、交付材料不标准”，则更适合引入 InchStack 作为数据交付控制面。