女鞋名牌大全当新消费品牌从单一线上电商渠道过渡到零售全渠道运营，从流量野蛮生长时代步入到留量精细化运营时代，数据的重要性和统一性变得越发重要，没有数据支撑的经营管理，就好比蒙着眼睛过河，听天由命。

　　在淘品牌早期数据分析中，生意参谋作为电商平台自带的功能能满足一定的数据统计和分析场景需求，而随着外滩大会一张用代码管理客户喜好和企业运营的图文介绍，新锐品牌元气森林签约观远数据，这些企业往往又会陷入新一轮的疑惑：

　　针对品牌商在数字化选型过程中遇到的此类问题，今天，本文将立足企业当下经营和未来发展的角度，从面向的人群、可解决的问题、可带来的价值等角度谈一谈BI和生意参谋的联系与区别，以及企业面对这两款产品要如何选择？

　　生意参谋是阿里巴巴集团旗下，面向淘系品牌商铺运营管理的一个数据平台，主要面向运营者提供数据作战室、市场行情、装修分析、来源分析、竞争情报等场景应用。

　　BI（商业智能）是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。具体可以表现为：通过打通数据采集-数据接入-数据管理-数据开发-数据分析-数据应用全流程，帮助企业实现全业务链条的数据资产沉淀和业务赋能。

　　从最终应用端的展现形式上来看，很多企业都将这两类产品归结数据可视化平台。而如果从数据从采集到展示分发的整个流程来看，两者之间依然存在着本质区别，对应的能产生的价值也会大相径庭。

　　生意参谋是阿里巴巴旗下的数据平台，他的数据来源是阿里大盘数据，所以通过生意参谋做数据分析完全不需要“数据采集”这个动作。而这个便利性背后同时也对应了不可逆转的局限性，作为阿里大盘数据的唯一出口，生意参谋并不具备数据“进口”的能力，所以只能分析淘系平台上的数据指标。如果企业同时在京东、小程序、唯品会、官网商城、线下等多渠道运营，就无法通过一个产品实现多渠道的综合交叉分析。这对于处于上升期或者想尝试全渠道运营的企业来说就难以接受。

　　BI本身不自带数据源，所以需要将产品对接到企业已有的渠道或信息系统中，才能完成数据采集工作。而同时BI也具备生意参谋不可比拟的数据兼容性，可以通过API或者其他方式，接入企业在在阿里、京东、唯品会、线下信息系统等全渠道数据源，形成企业统一数据管理平台，并对这些数据进行综合分析，帮助企业实现全局的数据视角。

　　同样是做数据分析，撇开能够分析的数据来源，从分析的颗粒度来说，两者之间也存在巨大鸿沟。

　　生意参谋虽然说有最齐全的淘系数据源，但是界面模块都是固定的，不能定制化，分析颗粒度更加不会精细到SKU、订单、用户等指标，只是简单地展示用户量、流量、访问量等数据指标。如果想要获取更多明细数据进行竞品分析、流量分析等工作，则需要单独购买平台上已有的一些封装模板。

　　而在未来，伴随着“人货场”复杂度和多变性的提高，企业需要以更高凭次、更快速度去发现问题，才能抓住比类似品牌更多的增长机会。

　　相比之下，BI作为脱离淘系、独立的数据分析产品，可以提供的数据分析颗粒度可以从原来的一批人、一批货精细到现在的单店、单品、单时、单度、单客、单次，帮助企业有更多的机会去精细化运营和商品上市检测，从而发现问题，快速迭代。

　　在应用端，数据可视化是生意参谋和BI最终的展现形式。两者都可以通过不同类型的可视化图表向用户展现有价值的信息。而不一样的是，因为生意参谋本身数据分析的颗粒度粗糙，无法和其他平台数据交互融合，所以不支持下钻相关动态分析功能。

　　而BI是面向企业各个链条的数据分析平台，通过联动、下钻等功能，管理者可以根据某一异常数据结果进行层层追踪，最终找到产生异常或增长的因子，从而可以从全局层面进行调整，而且BI可以打通企业微信和钉钉系统，通过数据订阅和预警的方式可以把数据及时随时同步到手机上，掌握数据，才能把控企业经营全局。

　　从数据的采集到最后的可视化以及分发形式来看，生意参谋与BI只会在基于淘系数据的部分分析场景上有所交集，而从企业级数字化落地的整体路径来看，生意参谋更像是BI在淘系平台上的一个取数工具，两者是上下游关系，并不能相互替换。

　　既然生意参谋可以解决一部分数据分析需求，那很多企业又会疑问，还需不需采购BI？应该在什么阶段采购？BI带给企业的最终价值是什么？关于这些问题，企业可以带着几个问题去考虑选型需求。

　　生意参谋只能实现基于淘系大盘的简单数据分析，而BI可以对接全渠道的数据源，对商品、渠道、会员、流量、订单、供应链等数据进行融合和交叉分析。可以为企业提供全局的数据视角，为差异化的渠道运营、商品投放以及营销策划提供数据参考。如果企业现在或未来规划要摆脱完全“淘品牌”的身份，打造自己真正的品牌价值，则应该尽早铺路，及时布局BI产品。

　　撇开受限的数据分析能力，生意参谋主要是面向运营端的数据分析工具，平台只会展示当日流量、用户、访问量、购买量等结果数据，而这些数据只是对于运营来说有参考价值。顶层建筑并不关心某一项业务的ROI，他们更需要全局的数据视角，看到企业整体销售额、销量、不同渠道、不同品类的表现，并能够通过这些核心指标层层追踪背后更细颗粒度的问题或增长原因。而这些能力是生意参谋无法解决，只有BI才可以实现的。

　　从企业未来整体经营发展和战略规划上来说，数据资产沉淀是企业前期数字化建设的重中之重。尤其对于未来想尝试做AI项目的企业来说，至少要求有两年以上的数据沉淀。而生意参谋只能保存过去3个月的历史数据，企业当下无法对商品、流量、促销活动等有一个跨年对比分析，更不用说数据资产沉淀。

　　目前很多企业是通过Excel导出等形式去保管自己的淘宝后台数据，而这个过程本身就存在着强依赖人力、安全性差、数据结构混乱、数据缺失等问题，如果遇到人员离职变动，更容易出现交接断层、数据外泄等风险。基于未来的长线发展，即使是刚刚起步的淘系品牌，也应该考虑用BI完成高质量的数据资产沉淀。

　　很多企业在做数字化转型过程中都会遇到无法快速落地或不能提高组织生产力等障碍，而这些问题并不总是与技术缺陷有关，常常是因为忽略了企业内部数据人才的培养。生意参谋同样如此[邓甜3] ，它只是针对运营部门的数据工具，不能支持深度分析。而BI面向全组织架构，可以将优秀的业务运营经验沉淀到数据分析模型中，快速复制给其他管理者，提升全员的数据意识。

　　生意参谋还是BI？看似是一个消费品牌有关技术产品的选型问题，而背后对于这个问题的思考实则是一个企业对于数字化转型的全局规划。在新消费时代，企业或许可以从运营、会员、供应链等多链路能力起势，但想要获得长足的发展，从增长期进入成熟期，则需要一个更完善的数字化规划，构建长期的竞争力。

　　观远数据成立于2016年，深耕零售和消费行业，致力于为客户提供新一代智能数据分析平台以及零售消费行业的最佳数据分析实践。目前已经服务元气森林、三顿半、小白心里软、钟薛高、奈雪的茶、内外、锅圈等众多新锐品牌客户，通过对新锐品牌全链路数据运营体系，赋能企业精细化运营和洞察市场增长先机。