求魔 22mt在互联网进入数据驱动的时代，数据扮演着越来越重要的角色。为了让数据更加便捷、直观地呈现，BI 可视化成为重要话题。市场、产品、运营等老板都需要通过数据来决策，而 BI 可视化的应用可以将数据直观化、清晰化，方便老板们做出更好的决策。

　　src=互联网早期是由技术和产品驱动，但随着流量红利的消失，互联网开始进入数据驱动的时代。

　　我们时常会听到市场的老板说： 要把每一份钱都花在刀刃上 ；产品的老板说： 你这个项目的目标是什么？如何验证？；运营的老板说 新上的策略效果怎么样？ 等等。

　　这些都和数据都息息相关，如何让数据便捷的可视化呈现出来，就是今天要聊的 BI 可视化话题。

　　BI 可视化系统是一种数据管理和数据分析工具，可以将数据以图表、仪表盘、表格等形式展示出来，让用户能够更加直观地理解数据背后的意义。

　　它可以帮助企业、组织和个人更好地了解其业务状况、发现问题，并在必要时进行决策。

　　BI 可视化系统通常与大数据、数据仓库、数据挖掘和数据分析等技术相结合，以支持数据驱动的决策制定。

　　BI 可视化系统可以使用户更好地了解数据，更快速的作出决策，更好的管理业务，并帮助企业、组织和个人更好地了解其业务状况。

　　使数据更具可视化。通过将数据转化为可视化图表和仪表盘形式，用户可以更清晰地了解数据的变化和趋势，从而更准确地分析情况。

　　节省决策时间。BI 可视化系统可以提供即时更新的数据，迅速反映最新的业务情况，帮助用户及时做出决策。

　　自助式的数据分析。BI 可视化系统提供了用户自定义报表和查询数据的功能，使用户能够快速的发现数据中的模式、趋势、关系等，从而更好地理解数据和业务。

　　支持数据驱动的决策制定。BI 可视化系统可以帮助企业、组织和个人，更好地管理业务，发现问题，在必要时做出更明智的决策。

　　许多公司发展到一定的规模之后都会开始自己搭建 BI 系统，原因主要有三个方面：

　　满足更多的业务场景。产品的基础是通用性，所以难以满足相对个性的业务场景。向厂商提出定制开发，拓展更多的功能并不是一个很好的选择。原因有两个：一是成本过高；二是周期过长。

　　安全性与领地意识。BI 涵盖数据处理等敏感操作，加工内容包括了企业经营相关的核心数据。虽说目前 BI 产品支持本地化部署，但是企业对核心数据的领地意识，仍会驱使企业进行自研系统的开发。

　　系统横向贯通的诉求。在数据中台体系下，BI 平台并不是一个孤立或者绝对独立的系统，它需要与数据中台体系下的其他系统进行横向的对接与融合，如果直接采购商业化 BI 产品，显然难以满足这样的诉求。

　　首先需要明白使用 BI 的用户有哪些，从流程角度可以分为内容的加工者（数据分析师）和内容的使用者（产品经理或者运营或者 BOSS）。

　　其次是内容生产的核心流程：设置数据维度 / 指标——创建数据集——选择图形（组件）——报表（仪表板）——内容分发平台（移动端、驾驶舱、外链等等）。

　　src=梳理出用户角色、核心路径以及产品架构之后，可以从以下步骤开始进行 BI 平台搭建的实施计划：

　　数据收集和整理：首先需要对数据进行收集和整理，包括数据清洗、去重、格式化等，以确保数据质量高、整洁。

　　数据建模：在数据整理的基础上，需要对数据进行建模，即将数据转化为可视化系统可理解的数据结构。比如根据需要创建数据表或图表，以及定义数据之间的维度和指标。

　　可视化设计：在完成数据建模之后，需要进行可视化设计，即将数据转化成用户友好的可视化界面，包括选择不同的图表类型，颜色、样式以及刻度和标签等。

　　数据分析：通过数据分析功能，数据可视化系统可以帮助用户找到隐藏在数据中的变化和趋势。可以选择不同的分析工具以图形化或表格化的方式处理数据。

　　数据分发：最后是数据分发，可以将数据可视化系统中的报告和可视化结果分享给各个部门或项目团队。常用的数据分发方式有：BI 报表查看平台（PC）、移动 BI（App）、数据大屏、邮件分发、URL 分发与嵌入分发等。

　　以上步骤主要是 BI 可视化系统搭建的一般步骤，当然具体实施方式会受到具体项目的要求和需求的不同而略有差异。

　　业务分析：BI 可视化系统可以帮助用户更好地理解企业和组织的业务状况，例如销售、采购、库存等。

　　财务分析：BI 可视化系统可以帮助用户更好地掌握财务状况，例如财务报表、会计准则、利润率等。

　　市场研究：BI 可视化系统可以帮助用户更好地了解市场，例如关键词分析、竞争对手分析、消费者偏好分析等。

　　运营分析：BI 可视化系统可以帮助企业更好地掌握运营状况，例如用户增长、供应链、生产流程分析、人力资源分析等。

　　用户分析：BI 可视化系统可以帮助企业更好地衡量用户数据，例如用户流量、转化率、客户反馈等。

　　综上，BI 可视化系统在很多领域和场景下都有应用，使数据更加直观、可视化，并帮助用户更好的理解业务和做出决策。

　　随着技术的不断发展，更高的算力支持、融合更多数据的 LLM 模型，未来 BI 可视化系统的发展将会向前迈出一大步。

　　更加智能化：未来 BI 可视化系统将会加强和 AI 技术的结合，使得系统能够更智能化地分析和理解数据，并提供更加智能化的推荐和预测功能，如对话式分析。

　　移动化：随着移动设备的普及，未来 BI 可视化系统将会更加注重移动性，用户可以在手机端、平板电等多种移动设备上进行数据分析和可视化。

　　实时性：现在的 BI 可视化系统大多仍然是基于历史数据的静态分析，但未来的系统将注重实时数据分析和处理，允许用户随时随地跟踪业务趋势和进展。

　　可访问性：未来 BI 可视化系统将更加注重可访问性，允许不同岗位、职级、语言和文化背景的用户通过自定义、多语言和多元化的界面和工具，更加轻松地进行数据分析和决策制定。

　　更大规模：未来数据量将会更加庞大、多样化，BI 可视化系统需要能够处理和展示更加复杂的数据类型和更大规模的数据，包括非结构化和半结构化数据和跨数据源的数据整合。AI 技术将进一步提升可处理数据的规模和复杂度。

　　综上，未来 BI 可视化系统将更智能、更灵活、更实时和更数据化，为用户提供更加精确、方便和可靠的数据分析和可视化服务。