商業智能BI要解決的問題

商業智能BI(Business Intelligence)簡單來說就是一套由數據倉庫、查詢報表、數據分析等組成的數據類技術解決方案，將企業中不同業務系統（ERP、CRM、OA、BPM等，包括自己開發的業務系統軟件）中的數據進行有效的整合，并利用合適的查詢和分析工具快速并且準確的為企業提供報表展現與分析，為企業提供決策支持。

商業智能概述

商業智能BI的核心主線是什么？主線就是通過構建數據倉庫平臺，有效的整合數據并組織起來為分析決策提供支持并實現其價值。還有一種解釋就是：將數據轉變為信息，信息支撐決策，決策產生價值。

對于商業智能BI大家在質疑什么？

接觸過很多的客戶，對于商業智能BI他們有這樣的一種普遍看法：商業智能BI是如何產生價值的，價值在哪里，我并沒有看到？為什么在我的企業中我們IT部門或者業務部門完全淪為了做做報表，能體現的價值只是節省了我們做報表的工作量，僅此而已。

數據可視化分析報表

這種質疑帶有很大的普遍性，就如同之前有參加各種企業沙龍活動，有現場聽眾直接問到：你不用講那么多，你直接告訴我這個東西有什么用，能解決我們什么問題，能不能幫我們企業賺錢....。有來自業務線的、技術線的、管理層的不同的聽眾，每一層他們關注的點實際上都各不相同。包括每個人、每家企業對數據的認知程度也決定了他們對商業智能BI的理解和認可程度。但這樣的問題也不是不能解決，比如我們就不聊技術，我們就聊聊一些業務場景，最后發現效果就會好很多。

在這里我們嘗試用一種可能大家都能夠理解的、非技術與專業的方式讓大家理解一下商業智能BI的價值到底如何體現的。我們在此探討一下在我們眼中商業智能BI的三個分析層次，或許我們對商業智能BI的認知可能有所改觀。為了便于理解，文章中不提及任何專業的名詞與解釋。

商業智能BI的三個分析層次

第一個層次是報表的常規呈現。所謂常規呈現指的是使用柱狀圖、餅狀圖、折線圖、二維表格等圖形可視化的方式將企業日常的業務數據（財務、供應鏈、人力、運營等）全面呈現出來，再通過各種維度（看數據的角度）篩選、關聯、跳轉、鉆透等方式查看各類分析指標，業務分析圖表按照主題劃分，圖表之間存在一定的邏輯關系。

數據BI可視化圖表之間的鉆取、聯動等效果

這些分析展現內容基本上是圍繞各個業務部門日常工作展開，這里面有很多的業務分析內容可能需要復雜的計算規則，需要從不同的系統取數據，從業務系統軟件中這些都是很難直觀看到的。這個層次的報表分析就是一種呈現，讓報表用戶對日常的業務有一個清晰、直接、準確的認知，其次解放了他們自己手工通過EXCEL通過各種函數做匯總分析、制圖的工作。

比如，財務部門會關心今年的營業收入、目標完成率、營業毛利潤率、凈資產收益率等；銷售部門會關心銷售金額、訂單數量、銷售毛利、回款率等；采購部門會關心采購入庫金額、退貨情況、應付賬款等等。

第二個層次是數據的“異常”分析。我們通常所認為的“異常”就是指不好的東西，那么在這里我們對“異常”的解釋是：通過可視化報表呈現，我們發現了一些數據指標反映出來的情況超出了我們的日常經驗判斷。例如，正常情況下每個月的平均用戶注冊量是10萬左右。但是通過報表我們發現在今年的8月份，會員注冊量達到了23萬，這就是一種“異常”，遠遠超過我們的經驗判斷和預期。再比如在今年的1-9月份，產品銷售毛利率穩定在30%-40%之間，突然到了10月份，整體的毛利率下降到了20%不到，這也是一種“異常”。這兩種異常數據，一種是我們所追求的的正向“異常”，一種是我們極力避免的負向“異常”。

商業智能BI是先通過第一層的報表呈現，將很多業務運營情況直觀的反映出來，讓用戶可以直觀的看到在我們經驗之外的數據表現情況。商業智能BI在這里體現的價值就是要對這些“異常”數據進行有目的的分析，通過相關聯的維度、指標使用鉆透、關聯等分析方式探索出可能存在的原因。

第三個層次是業務建模分析。業務建模分析通常是由精通業務的用戶提出，通過合理的建模找出業務中可能存在的問題，將其反映出來并最后要回歸到業務，形成決策并不斷優化的一個過程。業務建模可簡單，可由一個或多個圖表組成，也可復雜，通過一組或多組數據圖表支撐。業務建模簡單來說也可以理解為一種業務分析的邏輯思維模型，只是用數據、圖表化的方式將它們有效組織起來去驗證我們對業務分析的邏輯判斷。

業務建模分析區別于第一層的全面數據呈現和第二層的異常分析和被動分析，它是一種更深層次的業務數據的主動設計和探索分析。這層分析的提出更加深入業務，圍繞一個一個業務分析場景展開，對業務的認知要足夠深。