很多企業在上線BI並完成了基本的數據展示後，經常會對BI後續的建設路徑感到迷茫，不知道從哪入手；或者是大張旗鼓搞了很多的BI開發，結果一頓操作猛如虎，業務評價很扎心💔。
BI的核心價值在於利用企業的數據資產輔助經營決策，是企業數據資產價值變現的重要工具。和企業經營一樣，更合理的BI建設路徑也應圍繞著ROI最大化的目標來設計，但如何評估BI建設的ROI一直是一個世紀難題。
因此，數據君提煉出一套簡易的分析框架，嘗試從ROI角度為不同類型、不同階段的企業提供可參考的 BI 建設路徑建議。
1、 BI價值的分類及影響因素
BI建設的ROI高低取決於價值和成本兩個方面。首先分析價值方面。
🔸BI的核心價值在於利用數據資產輔助企業經營決策，提高決策效率。
根據過往實踐經驗的總結，我們提煉了BI建設對經營決策的兩類價值，將其分為基礎價值和賦能價值，並總結出了對其中數據賦能價值有較大影響的兩大因素：
基礎價值
最基礎的數據展示，讓業務部門能夠更便捷地看到不同來源的業務數據，是BI工具的基本功能，本身有一定價值，最容易實現，也最容易產生“審美疲勞”，屬於BI建設中的“低垂的果實”。
賦能價值
📈業績增長（顯性價值）
業績增長泛指業務結果，對應指標體系中的結果指標（GMV、利潤、現金流、用戶數等），是所有盈利性組織最關注、最顯性的價值，也是在數據建設過程中優先保障的。
同時，這類價值也是最難評估和驗證的。一方面，因為業績增長通常是多因素共同作用的結果，難以評價數據建設單一因素在其中發揮的價值；另一方面，由於企業組織規劃中通常有清晰的角色分工，數據建設崗位通常為中後臺部門，不直接為業績結果負責，導致數據價值鏈冗長，追溯成本高。部分企業採用業務部門與數據部門目標綁定的方式，讓數據直接為業務服務，用縮短價值鏈的方式體現數據價值。
📈業務提效（隱性價值）
業務提效泛指業務流程中的過程管理，對應指標體系中的過程指標（轉化率、ROI、週轉率、良品率等），這類價值的上限空間通常有限，在企業快速增長階段通常非最優先關注點，而在企業穩定發展、開始向內部要效益的階段會成為重要關注點。
弔詭的是，數據建設本身也是一項需要企業資源投入的工作，在企業增速趨於平穩，開始向內部要效益的階段，數據建設需要的投入也會受到影響；從這個角度講，企業能否在高速增長階段提前佈局自身的數字化建設，匹配企業生命週期合理投入數據建設資源，非常考驗企業決策團隊的數據意識和戰略格局。
影響因素
基礎的數據展示價值對企業實際的經營活動價值非常有限，更多是作為提升內部數據意識、展示企業數字化發展水平的工具，形式大於內容，不同企業差別不大；但不同類型企業的數據賦能價值則有很大差異，主要影響因素有以下兩個方面：
🧲可獲得的數據資產與其重要經營活動的匹配度
以“復購率”指標為例，如果一家企業提供的商品或服務有較高的復購價值，復購率會是衡量其經營健康度的重要指標，用戶運營就是其重要的經營活動之一；而用戶數據相對外部潛客數據更易獲得，只要做好了用戶相關的數據資產建設，就能很快在用戶運營環節發揮出數據價值。
反之，如果一家企業提供的商品或服務復購需求較低，老用戶的數據對其核心業務的增長價值有限，業績增長更依賴的外部數據又難以獲取，則會造成數據資產與重要經營活動的錯配，難以發揮數據資產價值。
🧲經營活動中各類決策過程對數據資產的依賴度
整體而言，不同類型決策對數據資產的依賴度排序為：
• 高頻決策高於低頻決策：例如收併購、拓展新業務、組織架構調整等類型決策通常屬於低頻決策，歷史數據參考意義不大；而投流渠道選擇、用戶運營策略調整通常屬於高頻決策，可以通過歷史數據發現規律，指導業務動作；
• 標準化決策高於定製化決策：標準化決策指決策鏈路邏輯較清晰、可描述，如門店貨品補貨決策；定製化決策指決策鏈路複雜，需考慮因素多，如大型IT項目的報價決策；通常2B企業的定製化決策比例高於2C企業。
• 分析型決策高於組織型決策：兩者核心的區別在於“人的感性因素”在該決策活動中的影響佔比。
企業經營活動中各種決策類型的佔比和價值貢獻，是企業是否重視數據建設的底層驅動因素。數據對企業經營活動核心環節的重要程度，決定了BI建設對企業價值貢獻的天花板。
02 BI建設成本的分類及影響因素
ROI的另一端是成本，BI建設需要以數據建設為基礎，這裡將數據建設的成本包含進來，可以大致總結為數據獲取成本、數據治理成本、數據應用成本（BI建設屬於數據應用的一部分）三個方面，其相應的影響因素包括：
數據獲取成本
影響因素：外部數據 or 內部數據；To B or To C；線上 or 線下……
企業內部數據的獲取成本通常低於外部數據獲取成本，但這裡有一個特例，即電商品牌企業。由於國內電商平臺（京東、淘系、抖音等）的快速發展和數字化建設程度普遍較高，電商企業可以在不建設交易系統的情況下依賴電商平臺的交易系統能力獲得交易數據，這部分數據的所有權為電商品牌，但卻是來自於外部的電商平臺系統。正是由於電商品牌的這個特點，讓很多電商新銳企業在自身信息化水平非常薄弱的情況下依然可獲取到非常重要的交易數據，進而放大了BI建設的ROI，使“先數字化，後信息化”的發展路徑成為可能。
商業模式（2B/2C、線上/線下等）的區別對應的本質問題是看企業的經營活動對信息化的依賴程度，越是依賴線上的、2C的企業（如零售銀行），其信息化水平需求越高（信息化水平不足的企業已經被淘汰了），其內部可用的數據資產規模越大（先不考慮資產質量），數據獲取成本就越低。相反，越是依賴線下、2B的企業，其信息化水平的重要性越低，如果要獲取充足的數據資產，就需要先完善信息化建設（其本身對經營活動的必要性卻不高），即變相提高了其數據獲取的相對成本。
數據治理成本
影響因素：一方/二方/三方數據；業務閉環程度……
數據源對數據治理成本的影響，仍以上述電商企業為例：儘管依賴電商平臺完成交易環節的電商品牌企業無需自建交易系統，獲取交易數據的成本較低，但由於其數據源來自平臺方，為二方數據，因而會導致其數據治理成本提高。
業務閉環程度對數據治理成本的影響，以製造業企業為例：自建工廠的製造業企業可以通過完善生產信息系統獲取供貨數據，依賴代工生產的企業可以通過代工企業上報的方式獲取供貨數據，各自都有一定的數據獲取成本；但自建工廠的企業一旦完成了生產系統信息化，其數據治理成本將遠低於依賴代工的企業。
數據應用成本
影響因素：數據意識；法規限制；數據工具；組織結構……
這一部分展開分析可以獨立作為一個話題，簡單概括以下要點：
總體來看，當企業受自身商業模式、企業信息化發展、內部數據文化等多種因素影響，把綜合數據建設成本降得足夠低，就會相應提高BI建設的ROI。
值得一提的是，在考慮數據工具的成本時，除了工具本身的採購成本和部署成本這些“顯性成本”外，工具自身的易用性、易維護性也會影響企業的學習成本、建設成本、維護成本等“隱性成本”，如果由於工具難用或難以維護導致沒有發揮出應有的價值，產生的機會成本浪費通常是巨大的。
03 以ROI達標為前提，企業BI建設的細分路徑
BI更適合什麼類型的決策場景
與數據資產價值及決策類型的匹配關係類似，BI更適合高頻的、標準化的、分析型的決策場景。
✦ 高頻決策場景
如果決策頻率不高，例如季度、年度的企業整體經營分析場景，即使沒有BI，也完全可以靠分析人員利用其他分析工具（Excel、Python等）滿足分析需求，甚至靈活度更高。但如果能在BI上實現該類綜合性較強的分析，說明企業內部的數據資產質量較高，也能驅動各部門管理人員重視BI建設工作，有利於推動BI的全面普及。
✦ 標準化決策場景
如果決策場景的標準化程度不高，例如針對一個偶發性事件做的針對性分析，可能需要重新搭建數據模型、清洗大量“髒數據”、重新搭建BI頁面，但該場景的複用價值有限，用BI實現的ROI較低。但如果企業內定製化分析的需求頻率較高，而分析難度較低，且數據資產相對完備，則較適合通過推廣“自助分析”的方式發展BI。
✦ 分析型決策場景
典型的分析型決策具備可量化、可追溯、易歸因、決策鏈短等特徵，可以根據數據分析結果直接做出行動決策，如生鮮門店的促銷決策，可以根據不同生鮮產品的臨期情況、庫存情況動態調價，算法規則明確後，即可通過BI應用將行動建議直接推送給門店店長，指導店員促銷動作。這一類場景適合將數據流與業務流綁定，通過產品化的BI應用實現數據-分析-行動-反饋的閉環。
如何制定更優的BI建設路徑
理想情況下，BI的建設路徑和推廣方式需要綜合考慮企業不同階段的數據資產水平、不同類型的決策佔比及重要程度、組織結構與決策脈絡有針對性的規劃制定。
✦ 建設路徑
❓建設路徑回答的是“做什麼？”的問題，這裡提供一個參考思路：
① 首先結合企業商業模式和戰略目標，找出關鍵的經營活動有哪些；
② 在這些關鍵經營活動中識別出其中主要依賴的決策類型（高頻還是低頻、標準化還是定製化、分析型還是組織型），並結合可獲取的數據資產情況，找出那些更適合通過BI賦能且數據資產可用的決策場景作為優先的BI建設目標；
③ 不斷重複①、②；
當然，現實情況下還要兼顧企業內數據資產的建設規劃、不同業務部門需求的優先級、管理層偏好等因素制定具體的BI建設規劃。
✦ 推廣方式
❓推廣方式回答的是“誰來做？”的問題，這裡引入“決策脈絡”的概念：
觀察企業的“決策脈絡”，即整體考察企業中不同層級、不同崗位的“決策規則”是如何制定的，找出其中適宜通過BI賦能的場景決策。如果其決策規則制定的方式比較集中（適合“一刀切“的方式），則更適合採用集中建設BI的方式；如果決策規則的制定較為分散（適合“讓聽見炮火聲的人做決策“），則更適合採用自助分析的方式發展BI。
通常來講，業務類型越聚焦、提供的商品或服務標準化程度越高、人員規模越小的企業，其決策脈絡也越集中，例如單一品牌的電商新銳企業；業務類型越多元、提供的商品或服務定製化程度越高、人員規模越大的企業，其決策脈絡也越分散，例如全球性多品牌的超大型消費品企業。
BI建設路徑的其他影響因素
現實情況下，BI建設和其他事物一樣，受天時、地利、人和的多重因素影響。
04 結語：BI建設的“勢、道、術”
企業內的BI建設受各種因素影響，無論是企業內的BI建設者還是BI廠商在服務客戶的過程中，經常會感到迷惑，不同的影響因素孰輕孰重，應該如何設定BI建設的合理目標、找到適宜的路徑，總結而言，可以按照“勢、道、術”的結構來歸納：
• 勢：企業商業模式、社會信息化技術發展水平等因素是最高維的影響因素，在很大程度上定義了BI建設的難度等級，同時這類因素的迭代週期長，短期內難以改變，從BI建設的角度只能順勢而為；
• 道：合理評估BI建設的ROI、關注數據流與業務流及決策脈絡的匹配是BI建設的底層方法論；
• 術：信息化建設、數據資產建設、數據治理、BI技術架構、數據部門建設和管理、BI項目建設、BI自助分析推廣等具體工作均屬於“術”的範疇，需要根據不同企業各自的階段特徵，靈活使用。
未來伴隨可觀察的客戶樣本更加多元豐富，數據君也期待與大家一起討論，共同探索提升企業BI建設ROI，讓數據為業務增長創造更多價值的新路徑。
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