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與此同時(shí),億信華辰在數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域榮登五強(qiáng)
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商業(yè)智能BI系統(tǒng)的價(jià)值體現(xiàn)在哪方面

時(shí)間:2020-04-10來源:知乎瀏覽數(shù):286

商業(yè)智能(Business Intelligence)簡(jiǎn)單來說就是一套由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫、查詢報(bào)表、數(shù)據(jù)分析等組成的數(shù)據(jù)類技術(shù)解決方案,將企業(yè)中不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)(ERP、CRM、OA、BPM等,包括自己開發(fā)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)軟件)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的整合,并利用合適的查詢和分析工具快速并且準(zhǔn)確的為企業(yè)提供報(bào)表展現(xiàn)與分析,為企業(yè)提供決策支持。

BI的核心主線是什么?主線就是通過構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫平臺(tái),有效的整合數(shù)據(jù)并組織起來為分析決策提供支持并實(shí)現(xiàn)其價(jià)值。還有一種解釋就是:將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔ⅲ畔⒅螞Q策,決策產(chǎn)生價(jià)值。 有些人一直有這樣的疑惑:“BI是如何產(chǎn)生價(jià)值的,價(jià)值在哪里,我并沒有看到?為什么在我的企業(yè)中IT部門或者業(yè)務(wù)部門完全淪為了做做報(bào)表,能體現(xiàn)的價(jià)值只是節(jié)省了做報(bào)表的工作量,僅此而已。”這種質(zhì)疑帶有很大的普遍性,但這樣的問題也不是不能解決,比如我們可以不講技術(shù),就聊聊一些業(yè)務(wù)場(chǎng)景。 BI的價(jià)值到底如何體現(xiàn)的呢?在此探討一下商業(yè)智能的三個(gè)分析層次,或許會(huì)對(duì)BI的認(rèn)知可能有所改觀。 第一個(gè)層次是報(bào)表的常規(guī)呈現(xiàn)。所謂常規(guī)呈現(xiàn)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(yè)日常的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)(財(cái)務(wù)、供應(yīng)鏈、人力、運(yùn)營(yíng)等)全面呈現(xiàn)出來,再通過各種維度(看數(shù)據(jù)的角度)篩選、關(guān)聯(lián)、跳轉(zhuǎn)、鉆透等方式查看各類分析指標(biāo),業(yè)務(wù)分析圖表按照主題劃分,圖表之間存在一定的邏輯關(guān)系。 這些分析展現(xiàn)內(nèi)容基本上是圍繞各個(gè)業(yè)務(wù)部門日常工作展開,里面有很多的業(yè)務(wù)分析內(nèi)容可能需要復(fù)雜的計(jì)算規(guī)則,需要從不同的系統(tǒng)取數(shù)據(jù),從業(yè)務(wù)系統(tǒng)軟件中這些都是很難直觀看到的。這個(gè)層次的報(bào)表分析就是一種呈現(xiàn),讓報(bào)表用戶對(duì)日常的業(yè)務(wù)有一個(gè)清晰、直接、準(zhǔn)確的認(rèn)知,其次解放了他們自己手工通過EXCEL通過各種函數(shù)做匯總分析、制圖的工作。 比如,財(cái)務(wù)部門會(huì)關(guān)心今年的營(yíng)業(yè)收入、目標(biāo)完成率、營(yíng)業(yè)毛利潤(rùn)率、凈資產(chǎn)收益率等;銷售部門會(huì)關(guān)心銷售金額、訂單數(shù)量、銷售毛利、回款率等;采購(gòu)部門會(huì)關(guān)心采購(gòu)入庫金額、退貨情況、應(yīng)付賬款等等。因此,達(dá)到第一個(gè)層次的目標(biāo)就是:通過可視化分析報(bào)表直觀、全面的呈現(xiàn)企業(yè)日常經(jīng)營(yíng)、業(yè)務(wù)的情況。可以從集團(tuán)層次出發(fā),也可以從業(yè)務(wù)線或者部門出發(fā)。 第二個(gè)層次是數(shù)據(jù)的異常分析。“異常”是指,通過可視化報(bào)表呈現(xiàn),發(fā)現(xiàn)了一些數(shù)據(jù)指標(biāo)反映出來的情況超出了日常經(jīng)驗(yàn)判斷。例如,正常情況下每個(gè)月的平均用戶注冊(cè)量是10萬左右。但是通過報(bào)表發(fā)現(xiàn)在8月份會(huì)員注冊(cè)量達(dá)到23萬,這就是一種異常,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過經(jīng)驗(yàn)判斷和預(yù)期。再比如在1-9月份,產(chǎn)品銷售毛利率穩(wěn)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(shù)據(jù),一種是企業(yè)所追求的的正向異常,一種是極力避免的負(fù)向異常。 BI系統(tǒng)是先通過第一層的報(bào)表呈現(xiàn),將很多業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)情況直觀的反映出來,讓用戶可以直觀的看到在經(jīng)驗(yàn)之外的數(shù)據(jù)表現(xiàn)情況。商業(yè)智能在這里體現(xiàn)的價(jià)值就是要對(duì)這些異常數(shù)據(jù)進(jìn)行有目的的分析,通過相關(guān)聯(lián)的維度、指標(biāo)使用鉆透、關(guān)聯(lián)等分析方式探索出可能存在的原因。 比如會(huì)員注冊(cè)的問題,有哪些因素可能導(dǎo)致會(huì)員注冊(cè)的大幅度增加的可能?是不是最近采取了一系列的線上降價(jià)促銷、開放式的注冊(cè)、相關(guān)營(yíng)銷活動(dòng)等,這些支撐分析的數(shù)據(jù)是否都存在,如果都存在,它們的報(bào)表呈現(xiàn)情況如何,促銷投入的力度和用戶增長(zhǎng)的關(guān)系等等。 在這個(gè)層次中,可視化報(bào)表的分析是帶著問題找問題的,通過一次或者多次的維度和指標(biāo)圖表構(gòu)建,逐步形成了一種比較可靠的、固化的分析模型。這個(gè)階段的用戶不再是被動(dòng)接受來自圖表中反映的信息,而是通過異常數(shù)據(jù)來定位到背后的一個(gè)業(yè)務(wù)問題,數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)在這個(gè)層次開始有了聯(lián)系,數(shù)據(jù)圖表之間的邏輯性更強(qiáng)。 例如,通過分析發(fā)現(xiàn)在三種線上促銷方式中,促銷方式一的投入產(chǎn)出最高,因此回歸到業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,這種促銷方式以后應(yīng)該要堅(jiān)持,它可以有效的提升用戶注冊(cè)增長(zhǎng)率。 第三個(gè)層次是業(yè)務(wù)建模分析。業(yè)務(wù)建模分析通常是由精通業(yè)務(wù)的用戶提出,通過合理的建模找出業(yè)務(wù)中可能存在的問題,將其反映出來并最后要回歸到業(yè)務(wù),形成決策并不斷優(yōu)化的一個(gè)過程。業(yè)務(wù)建模可簡(jiǎn)單,可由一個(gè)或多個(gè)圖表組成,也可復(fù)雜,通過一組或多組數(shù)據(jù)圖表支撐。業(yè)務(wù)建模簡(jiǎn)單來說也可以理解為一種業(yè)務(wù)分析的邏輯思維模型,只是用數(shù)據(jù)、圖表化的方式將它們有效組織起來去驗(yàn)證我們對(duì)業(yè)務(wù)分析的邏輯判斷。 業(yè)務(wù)建模分析區(qū)別于第一層的全面數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和第二層的異常分析和被動(dòng)分析,它是一種更深層次的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的主動(dòng)設(shè)計(jì)和探索分析。這層分析的提出更加深入業(yè)務(wù),圍繞一個(gè)一個(gè)業(yè)務(wù)分析場(chǎng)景展開,對(duì)業(yè)務(wù)的認(rèn)知要足夠深。 業(yè)務(wù)分析建模需要由專業(yè)的業(yè)務(wù)人員且具備數(shù)據(jù)分析思維意識(shí)的人員來推進(jìn)和主導(dǎo),再輔助合適的數(shù)據(jù)分析、挖掘或統(tǒng)計(jì)工具,這樣商業(yè)智能BI的價(jià)值才能得到充分的發(fā)揮,數(shù)據(jù)的價(jià)值也才會(huì)得到充分的體現(xiàn)。 商業(yè)智能BI系統(tǒng)的價(jià)值體現(xiàn)在哪方面?商業(yè)智能的表象是可視化分析報(bào)表的呈現(xiàn),但其本質(zhì)仍然是商業(yè)問題和管理問題。商業(yè)智能的數(shù)據(jù)分析來源于商業(yè)。通過數(shù)據(jù)展現(xiàn),我們可以發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)問題(好的或壞的,在經(jīng)驗(yàn)之內(nèi)或之外),并返回到業(yè)務(wù)優(yōu)化的過程中來改進(jìn)業(yè)務(wù)操作。這是商業(yè)智能中數(shù)據(jù)到信息、信息生成決策、決策生成價(jià)值的真正內(nèi)涵。
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