國家《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》強調(diào)“推動數(shù)據(jù)資源標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)，提升數(shù)據(jù)管理水平和數(shù)據(jù)質(zhì)量，探索面向業(yè)務(wù)應(yīng)用的共享、交換、協(xié)作和開放”。可見在數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)分析管理何其重要！數(shù)據(jù)獲取的及時性、準(zhǔn)確性也需要更加系統(tǒng)性。此時，成熟的商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)分析平臺就是企業(yè)最佳選擇。
商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)分析平臺對企業(yè)的作用
對企業(yè)而言，商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)分析平臺不能夠直接產(chǎn)生決策，而是業(yè)務(wù)人員、數(shù)據(jù)分析人員利用BI進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，讓處理后的數(shù)據(jù)來支持決策。整體作用也可以分為對已有數(shù)據(jù)的可視化展示、對當(dāng)前數(shù)據(jù)的監(jiān)控預(yù)警以及對未來業(yè)務(wù)的科學(xué)預(yù)測三個方面。
1、對已有數(shù)據(jù)的可視化展示
通常情況下，企業(yè)的數(shù)據(jù)是復(fù)雜的，無法一眼識別信息的。而商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)分析平臺則是將企業(yè)日常經(jīng)營過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)或者預(yù)先制好的報告用柱狀圖
、折線圖、漏斗圖等可視化的方式表現(xiàn)出來，能夠讓業(yè)務(wù)人員識別重要信息。另外，通過鉆取、聯(lián)動、跳轉(zhuǎn)等功能，能夠進(jìn)一步根據(jù)指標(biāo)維度去查看進(jìn)一步信息，找到產(chǎn)生問題的根源。
2、對當(dāng)前數(shù)據(jù)的監(jiān)控預(yù)警
通常情況下，我們會通過顏色變化或者預(yù)警線設(shè)置的方式來進(jìn)行“異常”檢測。當(dāng)業(yè)務(wù)人員從可視化圖表中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常的時候，就需要有目的性的進(jìn)行分析，通過關(guān)聯(lián)報表的檢查、不同維度報表的鉆取查找可能存在的問題。
3、對未來業(yè)務(wù)的科學(xué)預(yù)測
預(yù)測未來業(yè)務(wù)通常是通過建模分析實現(xiàn)，精通業(yè)務(wù)變化的業(yè)務(wù)人員通過制作合適的可視化模型找出業(yè)務(wù)中潛在的問題或者實現(xiàn)更優(yōu)解的調(diào)整方式，接著反哺業(yè)務(wù)決策，形成良性過程。業(yè)務(wù)建模更加講究自主性和探索性，能夠最大程度發(fā)揮BI的作用。
①購物籃分析模型
通過研究用戶消費數(shù)據(jù)，將不同商品之間進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并挖掘不同產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。
②杜邦分析模型
杜邦分析法
通過將企業(yè)凈資產(chǎn)收益率逐級分解為多項財務(wù)比率乘積，深入分析比較企業(yè)經(jīng)營業(yè)績。
③帕累托分析模型
根據(jù)事物在技術(shù)或經(jīng)濟(jì)方面的主要特征，進(jìn)行分類排隊，分清重點和一般，從而有區(qū)別地確定管理方式。比如找到能夠帶來80%的收益的20%的產(chǎn)品種類，從而進(jìn)行不同的營銷策略排布。
④AARRR分析模型
通過實現(xiàn)用戶增長的 5 個指標(biāo)：獲客、激活、留存、收益、傳播，追蹤用戶運營過程中流失的情況，形成從獲客到傳播推薦整個用戶全生命周期的閉環(huán)模式，不斷擴(kuò)大用戶規(guī)模，實現(xiàn)持續(xù)增長。
商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)分析平臺推薦
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