做數據分析很多年了，也算是對BI（商業智慧）的定位和作用有了比較清晰的認識。一句話概括，BI就是讓最懂業務的人從海量數據中挖掘出數據價值，快人一步做出“真理性”的決策。很明顯，BI面向的物件是像我這樣的數據分析人員或者財務、營運之類的業務人員，作用是支撐我們科學決策。那接下來我就從BI的整體運作流程出發，和大家一起體驗BI的作用。
一、BI整體運作流程
BI整體運作流程包含數據準備、數據處理、數據分析、數據共享四個階段。
數據準備：數據來源很多，但不管是在數據庫中還是在業務系統中，首先就是把這些數據連線到BI中。
數據處理：有了數據，但這些數據仍舊是雜亂、不易於分析的。透過行列轉化、過濾、分組彙總、左右合併等功能對數據進行處理，只留下有用的數據。
數據分析：準備好數據之後就可以開始進行資料分析了，簡單一點的像排序、累計佔比計算、異常值高亮、下鑽檢視不同維度數據等，複雜一點的像視覺化儀錶盤搭建、業務建模分析等。
數據共享：當數據以最合適的方式製作出來之後，再透過連結或者目錄許可權設定，直接分享檢視。
二、BI在企業的作用
對企業來說，商業智慧BI不能夠直接產生決策，而是業務人員、數據分析人員利用BI進行資料處理，讓處理後的數據來支援決策。整體作用也可以分為對已有數據的視覺化展示、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、對已有數據的視覺化
展示通常情況下，企業的數據複雜的，無法一眼識別資訊的。而BI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、漏斗圖等視覺化的方式表現出來，能夠讓業務人員識別重要資訊。另外，透過鑽取、聯動、跳轉等功能，能夠進一步根據指標維度去檢視進一步資訊，找到產生問題的根源。
從上圖的儀表盤中可以看出，分析的內容和業務部門的日常工作是緊密結合的，比如銷售人員關心銷售金額、回款額，HR關心離職率、入職時限，市場人員關心市場開拓率、合作客戶數等，每個業務部門的分析基本上都會涉及複雜的計算邏輯以及深刻的業務指標知識，光靠IT人員進行固定報表製作或者業務人員檢視業務系統數據是完不成的，這裡也進一步強調了BI是給業務人員和數據分析人員自助分析的工具。
如上圖這樣一張儀表盤，不僅是視覺化展現，更是一種業務分析思路，業務人員能夠對業務有明確、直接的認識，也能更合理地依據數據進行決策。
2、對當前數據的監控預警
通常情況下，我們會透過顏色變化或者預警線設定的方式來進行“異常”檢測。當業務人員從視覺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，透過關聯報表的檢查、不同維度報表的鑽取查詢可能存在的問題。
某產品三包費用發生異常，透過地圖進行鑽取之後，發現是江蘇省、無錫市、錫山區的三包費用發生了異常，這時候我們可以再透過這個區域的三包費用情況，去探究是因為這個批次的產品品質都有問題，還是因為這個地區的特定使用場景導致的。
最終業務人員透過一次或者多次的維度和指標圖表構建，逐步形成了一種比較可靠的、固化的分析模型。這個階段的業務人員不再是被動接受來自圖表中反映的資訊，而是透過”異常”資料來定位到背後的一個業務問題，資料和業務在這個層次開始有了直接對應關係，這時可以利用資料圖表之間的邏輯性關係尋找解決方法，提高企業的經營效率。
3、對未來業務的科學預測
預測未來業務通常是透過建模分析實現，精通業務變化的業務人員透過製作合適的視覺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
透過研究使用者消費數據，將不同商品之間進行關聯，並挖掘不同產品之間的關聯關係。經典的案例有：啤酒和尿布
②杜邦分析模型
杜邦分析法透過將企業淨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帕累託分析模型
根據事物在技術或經濟方面的主要特徵，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，從而進行不同的行銷策略排布。
④AARRR分析模型
透過實現使用者增長的 5 個指標：獲客、啟用、留存、收益、傳播，追蹤使用者營運過程中流失的情況，形成從獲客到傳播推薦整個使用者全生命週期的閉環模式，不斷擴大使用者規模，實現持續增長。
文章來源：李啟方
文章連結：https://www.zhihu.com/question/19563088/answer/2879766009
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