引言

本文主要面向?qū)ο笫谴猿瑢I完全不了解届慈，或只是初步了解的人徒溪。

從宏觀角度介紹了BI的基本信息，并附以大量的圖表作為說明金顿。期望能幫助大家對BI有更深層次的理解臊泌。

如有不同見解，也歡迎在評論l補充揍拆。

至于 BI 中更深層次的東西渠概，筆者將會在未來逐一進行介紹。

什么是 BI嫂拴？

首先引用百度百科的定義：

商業(yè)智能（Business Intelligence播揪，簡稱：BI）贮喧，又稱商業(yè)智慧或商務(wù)智能，指用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)猪狈、線上分析處理技術(shù)箱沦、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)進行數(shù)據(jù)分析以實現(xiàn)商業(yè)價值。

通俗一些的解釋：

BI 并不僅僅只是一個分析軟件罪裹，而是一套完整的數(shù)據(jù)分析解決方案：它將不同數(shù)據(jù)源（如 ERP饱普、CRM、OA状共、HIS套耕、EXC 等數(shù)據(jù)文件）的數(shù)據(jù)，在整合清洗——保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性后峡继，進行針對性的數(shù)據(jù)分析和處理冯袍，最終為企業(yè)提供報表展現(xiàn)與可視化圖表分析，從而為企業(yè)提供決策支持碾牌。

在數(shù)據(jù)化建設(shè)較差的公司康愤，也會將 數(shù)據(jù)可視化與 BI 直接劃上等號。

以下是一些經(jīng)典的 BI 范例：

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不得不承認(rèn)舶吗，BI 給人的第一印象征冷，的確是漂亮的圖表。

在實際開發(fā)中誓琼，整合數(shù)據(jù)源检激、清理數(shù)據(jù)等步驟往往并非由 BI 進行處理，具體分工見下圖：

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正如上圖所示腹侣，BI 往往與數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)叔收、olap 引擎有著直接的上下游關(guān)系。其中數(shù)據(jù)倉庫主要起到統(tǒng)一數(shù)據(jù)源傲隶、保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度的作用饺律；而 OLAP 引擎則幫助 BI 加速查詢。它們組合在一起跺株，最終使用戶獲得良好的數(shù)據(jù)分析體驗复濒。

BI 能做什么

BI 對企業(yè)的作用是通過兩方面實現(xiàn)的，業(yè)務(wù)方面和技術(shù)方面

業(yè)務(wù)方面

• 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

  我們可以通過 BI 直觀帖鸦、全面的展現(xiàn)企業(yè)日常業(yè)務(wù)的情況芝薇；無論是從整個集團的視角出發(fā)、還是從業(yè)務(wù)線或者部門的角度出發(fā)作儿。

  下圖即為一個標(biāo)準(zhǔn)的 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)（大屏）BI。決策層可以通過該圖表快速馋劈、直觀的了解到目前公司的會員數(shù)量和相關(guān)的銷售額——這也往往是決策層最關(guān)心的兩個指標(biāo)

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為了保證數(shù)據(jù)更新的實時性和展示的美觀性攻锰，純粹的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)往往并不支持聯(lián)動晾嘶、下鉆、上卷等 BI 常見操作娶吞。

聯(lián)動垒迂、下鉆、上卷都是 BI的專業(yè)術(shù)語妒蛇，未來會逐一介紹机断。

• 異常監(jiān)測

  專業(yè)的業(yè)務(wù)人員會有一些核心指標(biāo)來監(jiān)控業(yè)務(wù)，我們完全可以將其通過BI實行可視化監(jiān)控绣夺；

  下圖即為 某在線教育對每日課程銷量的監(jiān)測吏奸，運營人員通過BI可以迅速發(fā)覺異常變化，從而及時作出調(diào)整陶耍。

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• 智能預(yù)測

  在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上奋蔚，BI也能基于簡單的統(tǒng)計學(xué)，提供一些擬合線烈钞，來幫助業(yè)務(wù)人員進行相關(guān)分析泊碑。

  下圖即 對某超市銷售額進行預(yù)測。

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• 特定建模分析

  特定的建模分析通常是由精通業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)人員提出毯欣，通過合理的建模找出業(yè)務(wù)中可能存在的問題馒过，將其反映出來并最終回歸到業(yè)務(wù)，形成閉環(huán)決策并不斷優(yōu)化的一個過程酗钞。

  業(yè)務(wù)建母购觯可簡單膳殷，可由一個或多個圖表組成鸠信，也可復(fù)雜绢记，通過一組或多組數(shù)據(jù)圖表支撐菜秦。

  如下圖呆盖，即為對客戶銷售額建立的模型血淌。通過該模型判呕，業(yè)務(wù)人員能夠快捷的了解到目前CRM的客戶情況品嚣。

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• 幫助業(yè)務(wù)進行快速智能分析

  盡管 BI 能滿足大部分常見需求压昼，但資深的業(yè)務(wù)人員總會有一些突如其來的靈感求冷。這種靈感稍縱即逝，如果等到數(shù)據(jù)部門提供數(shù)據(jù)再進行分析——可能為時已晚窍霞。如果有BI的話匠题，業(yè)務(wù)人員可以立刻基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行靈活分析，從而驗證想法但金。

技術(shù)層面

• 減少人工處理韭山，提升工作效率

  某些指標(biāo)對每家公司都是非常重要的，無論該公司是否存在 BI、數(shù)據(jù)部門钱磅。

  例如 毛利梦裂、成本、客戶盖淡。

  在沒有 BI 的情況下年柠，如果公司想要收集匯總這些指標(biāo)信息，大多數(shù)時候都需要業(yè)務(wù)人員手動從各個系統(tǒng)提取數(shù)據(jù)褪迟，然后在exc上匯總——這個過程無疑是冗長冗恨、枯燥且毫無價值的。同時味赃，還容易產(chǎn)生以下問題：

  • 數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性無法保證：手工計算掀抹，就有可能出錯。無法避免
  • 數(shù)據(jù)及時性無法保證：手工計算的效率由使用者決定洁桌，無法控制
  • 修改復(fù)雜：任何業(yè)務(wù)的新增渴丸、修改。都需要對復(fù)雜的exc公式進行修改另凌。

  如果有了 BI 和對應(yīng)的數(shù)據(jù)底層谱轨，就可以自動化生成相關(guān)報表。

  智能報表 也屬于廣義上的 BI

• 結(jié)果倒逼吠谢，統(tǒng)一指標(biāo)口徑

  成熟的公司必然有一套統(tǒng)一的指標(biāo)口徑土童；但在其野蠻生長中，指標(biāo)工坊、維度可能會缺乏統(tǒng)籌規(guī)劃献汗，從而產(chǎn)生一些遺留問題。

  舉個例子：庫存王污、銷售罢吃、運營口中的"銷售額"往往不是同一個"銷售額"。

  最常見的口徑不一致問題昭齐，就是時間口徑不同尿招；銷售額可以依照 下單時間，支付時間阱驾，發(fā)貨時間就谜，收貨時間，完成訂單時間 等不同角度進行分析里覆。在沒有統(tǒng)一口徑的情況下必然會出現(xiàn)誤解丧荐。

  BI 的使用者必然包括決策層。因此喧枷，指標(biāo)必然會以決策層認(rèn)可的口徑為主虹统，從而消除爭議弓坞。

• 整合信息孤島，統(tǒng)一分析平臺

  數(shù)據(jù)倉庫是每家公司都應(yīng)有的東西窟却，但實際上大部分公司并不完善昼丑；但分析呻逆、統(tǒng)計的需求并不會因為沒有數(shù)倉而停滯夸赫。這個時候，BI 就可以啟動匯總數(shù)據(jù)源進行統(tǒng)一分析的效果

  并不推薦長久使用 BI 作為數(shù)據(jù)匯總層咖城。

總結(jié)：

正如上述描述茬腿，BI更多的是從業(yè)務(wù)方出發(fā)，幫助業(yè)務(wù)解決問題宜雀。它將繁雜的數(shù)據(jù)庫底層進行整理匯總切平，形成有效的指標(biāo)維度，讓BI使用者可以直觀辐董、清楚地看到他所關(guān)注的數(shù)據(jù)悴品，從而幫助整個企業(yè)更好的發(fā)展。在數(shù)據(jù)的自由探索中找到原因简烘，避免“拍腦袋”式的決策苔严。這就是 BI 的作用，而非僅僅的數(shù)據(jù)報表呈現(xiàn)孤澎。

BI 的應(yīng)用場景

BI應(yīng)用場景廣泛届氢，以下逐一枚舉。

• 大屏

  大屏就是我們在 街頭覆旭、展覽會上常見的超大屏幕退子，其上大多充滿了含義不明的圖表。舉幾個例子

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大屏的最大特點 就是炫型将。據(jù)筆者觀察寂祥，其上的數(shù)據(jù)大多都是“虛榮指標(biāo)”——除了好看外一無是處。但換個角度七兜，對外宣傳時丸凭，需要的就是好看。

設(shè)想一下惊搏，假設(shè)超市贮乳、醫(yī)院、 會議室能有一個大屏恬惯。會吸引多少目光的注意力向拆；增加多少回頭客。

大屏的開發(fā)酪耳，有以下幾點需要注意：

1. 因為展示效果等問題浓恳，大屏相比其他 BI刹缝，缺少交互性，無法進行聯(lián)動颈将、鉆取等操作梢夯。
2. 硬件成本較高——大屏很貴
3. BI 開發(fā)成本較高——需根據(jù)硬件實際大小進行反復(fù)調(diào)試，才能保證最終結(jié)果的展示晴圾。
4. 數(shù)據(jù) 要求較高——主要是指數(shù)據(jù)的實時性颂砸；

• 駕駛艙

  BI 駕駛艙是一個核心指標(biāo)匯總系統(tǒng)，將公司的核心指標(biāo)進行可視化展示死姚，幫助決策層能通過1圖直接了解到整個企業(yè)的運營情況人乓，也可以下鉆到各個細分業(yè)務(wù)中了解詳細數(shù)據(jù)。

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因為面向?qū)ο笾饕獮槠髽I(yè)高層都毒，因此駕駛艙的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度色罚、美觀度一般都是最高的。相對而言账劲，開發(fā)成本也是最高的戳护；

相比大屏來說，駕駛艙可以自由下鉆到任意主題的詳細看板中瀑焦。分析性更強

駕駛艙則要注意這些：

1. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性非常高——它不像大屏腌且，錯了也沒有人知道。駕駛艙對接公司決策層蝠猬，不允許有任何的數(shù)據(jù)誤差切蟋。
2. 美觀度——領(lǐng)導(dǎo)要看的東西，你自然要花點功夫去精心調(diào)試榆芦。

• 看板

  看板（dashborad）即為最基礎(chǔ)的 BI 展現(xiàn)方式

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相比 大屏柄粹、駕駛艙而言，dashboard 并不那么浮夸匆绣，它的主要使用對象為一般的管理人員和運營人員驻右。一般來說，看板也可以自由的鉆取崎淳、聯(lián)動堪夭。從而幫助業(yè)務(wù)人員進行更好的分析。

• 移動端

  部分 BI 產(chǎn)品也支持移動端展示拣凹，內(nèi)容一般為核心指標(biāo)森爽。

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移動端開發(fā)時，需要特別注意不同手機的適配度嚣镜。必要情況下爬迟，可以拿用戶的實際手機款式做針對性調(diào)整。

• 自助分析

  并非所有的儀表板菊匿，都一定由數(shù)據(jù)部門來開發(fā)完成付呕。有能力的業(yè)務(wù)人員更希望自己可以隨時進行制作计福，而不受數(shù)據(jù)部門的約束。因此在數(shù)據(jù)部門提供數(shù)據(jù)底層的情況時徽职，業(yè)務(wù)部門也會親自上陣進行開發(fā)象颖。

BI 的開發(fā)方式

BI 的開發(fā)，與常見的項目開發(fā)并無兩樣

確認(rèn)需求——需求分析——指標(biāo)維度梳理——源數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量確認(rèn)——結(jié)果表設(shè)計——ETL開發(fā)——可視化實現(xiàn)姆钉。

有幾個重點需要注意：

• 第一步要確定 BI 的最終使用者说订，直接與使用者溝通會節(jié)省大量的時間。
• 需求分析結(jié)束后育韩，一定要與最終使用者進行文檔確認(rèn)克蚂，確保雙方理解一致。
• 不要輕易相信源頭提供的數(shù)據(jù)筋讨，獲取到數(shù)據(jù)后自己一定要初步檢查，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量摸恍。
• demo先行——盡早確定使用者想要的BI樣式悉罕，免得反復(fù)調(diào)試?yán)速M時間。

部分BI介紹

Tableau

Tableau 毫無疑問的市場王者立镶，也是目前全球最易于上手的報表分析工具壁袄，并且具備強大的統(tǒng)計分析擴展功能。它能夠根據(jù)用戶的業(yè)務(wù)需求對報表進行遷移和開發(fā)媚媒，實現(xiàn)業(yè)務(wù)分析人員獨立自助嗜逻、簡單快速、以界面拖拽式地操作方式對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行聯(lián)機分析處理缭召、即時查詢等功能

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但Tabealu也有自己的缺點：最大的缺點就是價格過于昂貴栈顷。對于大部分公司來說，如此昂貴的Tableau性價比并不高嵌巷。

FineReport

帆軟是目前國內(nèi)最大的 BI 廠商萄凤，合作廠商也相當(dāng)多；產(chǎn)品線也遍及大屏搪哪、移動端靡努、智能報表∠郏可以說是最適合中國中小型企業(yè)的 BI 了惑朦。

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FineReport本是一個智能報表軟件，但由于集成了大量圖表漓概，相比其他BI開發(fā)效率雖然稍慢漾月，但是自由度更高。

Superset

Superset是一款由 Airbnb 開源的“現(xiàn)代化的企業(yè)級 BI（商業(yè)智能） Web 應(yīng)用程序”垛耳，其通過創(chuàng)建和分享 dashboard栅屏，為數(shù)據(jù)分析提供了輕量級的數(shù)據(jù)查詢和可視化方案飘千。

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Superset的缺點就比較多了

1. 沒有提供圖表的下鉆功能
2. 不支持多圖表間的復(fù)雜聯(lián)動
3. 處理大數(shù)據(jù)集時容易暴斃
4. 權(quán)限管理和圖表管理的功能設(shè)計基本為0

但它是開源的——你無法要求一個東西又免費又好用，因此技術(shù)能力較強的公司可以考慮栈雳。

其他雜談

正如開題所言护奈， BI 并非簡單的數(shù)據(jù)可視化，而是一套極度復(fù)雜的商業(yè)解決方案哥纫；

如何做到企業(yè)數(shù)據(jù)化霉旗？數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)？數(shù)據(jù)治理蛀骇？

僅憑幾個EXC是遠遠不能滿足的——只有建立起良好的 BI 生態(tài)體系厌秒，企業(yè)才能真正邁入數(shù)據(jù)化。

另一方面擅憔，BI 的表象是可視化分析報表的呈現(xiàn)鸵闪，但它的本質(zhì)還是業(yè)務(wù)問題、管理問題暑诸。

如何通過BI 蚌讼，使得業(yè)務(wù)、管理能夠不斷優(yōu)化个榕，這才是值得我們深度思考的篡石。