國家《“十四五”數字經濟發展規劃》強調“推動數據資源標準體系建設，提升數據管理水平和數據質量，探索面向業務應用的共享、交換、協作和開放”。可見在數字化時代，數據分析管理何其重要！數據獲取的及時性、準確性也需要更加系統性。此時，成熟的商業智能BI數據分析平臺就是企業最佳選擇。

國家《“十四五”數字經濟發展規劃》強調“推動數據資源標準體系建設，提升數據管理水平和數據質量，探索面向業務應用的共享、交換、協作和開放”。可見在數字化時代，數據分析管理何其重要！數據獲取的及時性、準確性也需要更加系統性。此時，成熟的商業智能BI數據分析平臺就是企業最佳選擇。

商業智能BI數據分析平臺對企業的作用

對企業而言，商業智能BI數據分析平臺不能夠直接產生決策，而是業務人員、數據分析人員利用BI進行數據處理，讓處理后的數據來支持決策。整體作用也可以分為對已有數據的可視化展示、對當前數據的監控預警以及對未來業務的科學預測三個方面。
1、對已有數據的可視化展示
通常情況下，企業的數據是復雜的，無法一眼識別信息的。而商業智能BI數據分析平臺則是將企業日常經營過程中產生的數據或者預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出來，能夠讓業務人員識別重要信息。另外，通過鉆取、聯動、跳轉等功能，能夠進一步根據指標維度去查看進一步信息，找到產生問題的根源。
2、對當前數據的監控預警
通常情況下，我們會通過顏色變化或者預警線設置的方式來進行“異常”檢測。當業務人員從可視化圖表中發現數據異常的時候，就需要有目的性的進行分析，通過關聯報表的檢查、不同維度報表的鉆取查找可能存在的問題。
3、對未來業務的科學預測
預測未來業務通常是通過建模分析實現，精通業務變化的業務人員通過制作合適的可視化模型找出業務中潛在的問題或者實現更優解的調整方式，接著反哺業務決策，形成良性過程。業務建模更加講究自主性和探索性，能夠最大程度發揮BI的作用。
①購物籃分析模型
通過研究用戶消費數據，將不同商品之間進行關聯，并挖掘不同產品之間的關聯關系。
②杜邦分析模型
杜邦分析法
通過將企業凈資產收益率逐級分解為多項財務比率乘積，深入分析比較企業經營業績。
③帕累托分析模型
根據事物在技術或經濟方面的主要特征，進行分類排隊，分清重點和一般，從而有區別地確定管理方式。比如找到能夠帶來80%的收益的20%的產品種類，從而進行不同的營銷策略排布。
④AARRR分析模型
通過實現用戶增長的 5 個指標：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模式，不斷擴大用戶規模，實現持續增長。

商業智能BI數據分析平臺推薦
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