山本隆弘当前，我们的世界已经迈入大数据时代，随着互联网、物联网、云计算等信息迅猛发展，商业智能数据可视化解决方案已经在各行各业中广泛应用。

　　比如人力资源制定效能仪表盘，去实时掌握人员状况和人均效能，通过对招聘漏斗的分析促进招聘效果提升；

　　运营制定用户活跃度模型，监控用户的成长以及复购和转化，以至实现精准化营销。

　　除此以外，财务、市场、销售等越来越多的岗位也开始重视并自发性的学习了解数据分析，从而用于帮助指导决策。

　　作为专业的数据可视化与商业智能服务商，今天DataHunter数猎哥就来为大家说说

　　（本图表使用 Data Analytics 数据可视化软件制作，原数据已做脱敏处理，下同）

　　BI 是 Business Intelligence 的英文缩写，中文解释为商务智能，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程（百度百科）。

　　看完这个定义，你是不是还是很模糊，我们换句话来说，它是一套完整的解决方案，可以将来自企业的不同业务系统（ ERP、CRM、OA、BPM 等，包括自己开发的业务系统软件）中的数据，提取出有用的数据进行整合清洗后，在保证数据的正确性下，进行数据分析和处理，并利用合适的查询和分析工具快速并且准确的为企业提供报表展现与分析，为企业提供决策支持。

　　简单概括这个过程所体现的三个大的部分就是：数据源收集，数据仓库的数据准备，可视化报表展现和数据分析，如图所示。

　　商业智能BI对于企业的价值主要体现在两方面：一是提升管理决策的效率，二是赋能决策，定位问题找到更多的增长机会，具体表现在以下几个方面：

　　对于质监部门来说，每月、每周、每天都要统计无数个数据、表格，而这些数据又需要从不同的系统中提取、导出、核对、汇总、分析，消耗大量的时间和精力，而且不能保证结果百分百的准确，造成无法精准把控公司真实情况，影响管理者下一步规划决策。

　　BI的系统看板对各项服务数据可以一目了然，无需进行任何操作，随时查询、导出、分析数据。节约时间、提升办公效率。

　　避免过于依赖个人的分析，通过BI数据分析平台，统一数据出入口，规范化数据管理和分析规则，以此来保证数据的准确性，工作沟通自然更加高效。

　　数据的本质是提升认知和决策能力。BI看板可筛选过滤需要对比的数据与图表，集中展现，直观对比分析，助力企业管理者通过精准的数据分析，做出科学决策。

　　通过BI产品可以将数据进行可视化图表，但一个个单独的数据报表是远远不够的。分散的图表不仅对数据监控不利，也不利于整体项目的系统性分析。只有将它们组合建立成一个系统、有业务意义的看板才能真正起到数据监控、分析。

　　建立一个数据看板首先要对数据指标和拆解维度进行体系化的梳理，这里有两个数据报表必要的概念，指标和维度。

　　指标：指的是数值，用来衡量运营效果。指标可以分为核心指标（KPI）和拆分指标。

　　维度：对核心指标的拆解是基于维度的，维度是对指标进行细分的属性和特征 ，包括人口、设备、流量、行为等属性，具体维度可以参加下图：

　　拆解指标的作用在于，当你发现核心指标出现问题（或高或低）时，你可以直接下拉看板，查看拆解指标立即定位问题，及时介入。一个好的数据看板，在迅速传递信息的同时，更应该支持层层下钻，定位和分析问题。

　　我们可以采取金字塔模型，建立一个看板是为了让信息传达地更有效率，所以我们将关心的图表按照金字塔的模型进行排布。比如将核心指标放在最上层，然后每一个 KPI 下面是其分拆指标，可以直观的进行数据的监控，遇到问题时，方便去排查。

　　当然，图形的排布的方法有很多，关键是要找到符合自身业务场景的排布方式。建立一个系统化、有业务意义的数据分析看板不是一蹴而就的，需要对自己的业务有清晰的理解和认识。

　　消费品行业可以从“进销存”角度来进行分析，比如对商品进行销售分析，可以从年度销售额、成本、笔数、商品种类、单价等来进行。

　　存货作为企业的获利性资产，是销售环节中可以销售的物品，能为企业带来利润，对其进行分析能在一定程度上发现库存中存在的问题，从而合理化存货结构。

　　网站数据分析可以帮助看清网站里发生了什么事情、访问者来自哪里、他们在网站中寻找什么、网站中哪些信息最受欢迎等等。在这里主要的分析对象是访问者，访问者在网站中的行为以及不同流量渠道之间的关系。

　　这里的业务看板可以了解到网站健康状况，网站页面的表现如何、哪个功能出现了问题、哪里需要进行调整、页面布局是否合理、导航是否清晰等等。在这里主要的分析对象是网站的逻辑和结构，网站的导航结构是否合理，注册及购买的逻辑流程是否顺畅。

　　这里可以让我们在完成目标的过程中合理分配资源和预算，并通过优化不断提高网站的表现。在这里主要的分析对象是投资回报率（ROI），也就是说，在现有的情况下，如何合理地分配预算和资源以完成网站的目标。

　　在传统业务模式中，CRM（会员管理，或称客户关系管理）被当作老客经营和客情维护的业务支持工具。然而，随着数字化技术的不断发展，品牌与消费者之间直接沟通触达的渠道越来越多元化，“以消费者为中心” 已从单纯的品牌服务理念，转变为业务开展的重要方式。

　　因此我们可以通过大数据进行更为个性化的消费者“微”细分，更懂消费者，更好地满足消费者的个性化需求。除此以外，还可以对用户进行分层从而实现精细化运营。

　　对制造企业来说，在生产环节，对接企业原有控制系统，实时采集各系统数据，整合数据资源，从而便于进行统一分析处理，并实时追踪物料配送情况、生产参数、质量信息等各环节生产数据，为实现自动化生产和加工提供数据依据。

　　在运维环节，可以实时把控各设备运行状态，并实时监测各部件运行数据，如应力情况、超载使用情况等，保证企业的安全生产，并通过对故障设备的提前预警和维护，大大减少客户损失。

　　企业HR可以用通过BI产品实现人力资源效能管理，比如通过数据分析平台不仅可以直观的体现当前的员工数量、利润率、人均利润率、人均管理成本等指标，以及不同时间区间内的指标变动情况，还可以利用漏斗模型分析如何提升人员招聘效果。

　　财务报表分析是任何一个企业都不可轻视的工作，主要包括财务状况、经营成果和现金流量分析，同时基于此，还需要做偿债能力分析、盈利能力分析、营运能力分析，在这个过程中需要运用对比分析、交叉分析、因素分析等分析方法，整个过程繁复庞杂，且容易出错。利用财务分析业务看板可以一键对接底层数据，可快速生成几十种财务分析报表，提升财务人员的效率。

　　商业智能BI平台首先要完成的就是对指标的报表性展示，让企业过往产生的业务数据产生价值；

　　其次是实现自助式分析，也就是通过简单的托拉拽方式快速方便搭建满足自己分析需求相关的看板，形成日常性报表组合；

　　最后是通过搭建服务于不同的业务场景业务看板，利用沉淀下来一套固定的分析思路和分析架构，例如渠道分析、用户留存分析、用户活跃分析及日常的周月报等，最终让业务数据不再只是数据，而是变成对企业有用的信息，从而帮助企业实现业务的增长。

　　DataHunter是一家专业的数据可视化分析和商业智能服务提供商，为企业提供数据可视化工具、数据大屏展示工具，同时提供配套的敏捷BI数据运营技术服务。目前有探索式数据分析平台 Data Analytics、数据可视化大屏展示工具Data MAX、数据中台Data Formula等多款核心产品。

　　专业的数据分析软件旨在帮助企业提供从内外部数据源整合、数据治理到探索式分析，以及最终实现智能化决策的大数据分析能力，助力企业构建数据生态系统，帮助企业降本增收和实现数据资产的变现。