商业智能BI的价值，可视化报表等于商业智能BI吗？

置顶 于 2025-02-13 10:11:07 发布
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分类专栏： 商业智能 数据仓库 数据要素 文章标签： 信息可视化 大数据 数据分析
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谈商业智能BI的价值，先要从现代社会背景讲起。随着数字化深入社会底层，涉及人类生活工作的方方面面，其所产生的总体数据量有了巨幅增长，数据本身也成为构建现代信息、数字社会的重要元素。根据国际数据公司（IDC）预测，2025年时中国产生的数据量预计将达48.6ZB，在全球中的比例为27.8%。

商业智能BI的现状

数据量和数据价值的增加，让不少人认为未来将是数据处理的时代。即使是现在，因为数字化转型的火热和数据分析的需要，商业智能BI作为数据类技术解决方案，也是信息化建设的重要一环，在市场中取得了空前的成功，并得到了各大领域企业的口碑认可。

不过商业智能BI的市场现状也不全是好消息。虽然商业智能BI在企业应用中很有效，已经成了企业服务的新宠儿，市场也在不断扩大，增速很快。但实际上，在很多不了解信息化、数字化的企业以及其他领域眼里，商业智能BI的影响力还是很有限。

数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

记得以前回老家过年的时候，有朋友问你在北京是做什么的？ 我说是做商业智能BI的？什么是商业智能BI，讲了半天实际上也没有听明白。我最后说到，我是做大数据的，朋友说：哦！懂了！所以，有一个好名字有多么重要，即使你不了解我，也可以从名字上记住我。

后来到企业讲商业智能BI的时候，也发现了类似的问题，大家对于商业智能BI的理解就停留在

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企业管理中，商业智能BI主要做哪些事情？
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最底层是各个业务系统的数据库，通过ETL把数据接入到BI的数据仓库进行整合、清洗、转换、建模等等，最后才是可视化的分析展现。可视化只是BI的一部分能力。就像在最开始介绍BI的时候提到了，BI最核心的能力是打通各个业务系统的数据，将不同系统的数据拉到一个叫数据仓库的地方，之后才是可视化的展现。当分析的内容非常的多，需要更多的呈现也可以在电脑上打开BI分析页面进行呈现，PC端的可视化采用流式布局，丰富的可视化展现效果，各类联动、钻取、关联分析非常方便我们一线的业务管理层和业务部门人员使用。
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有了BI自助分析，就不需要建模吗？
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比如从产品角度分析销售收入占比，从时间角度看销售收入的趋势，在这个描述中，产品和时间就是分析的维度，销售收入就是被看的、被分析的数据，就是度量Measure，我们有的时候也叫KPI或者指标。不管什么样的模型都可以理解为一种预设，比如像一张大宽表，它的维度和指标在大宽表中就是固定的，只是维度列多一些，指标多一些，给了用户更多的一种组合维度和指标的可能，并不是说就没有模型的概念。在BI自助分析过程中，会首先选择分析的维度，再选择相应的度量或者指标，通过拖拉拽的方式就实现了可视化，数据就出来了。
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商业智能BI的前景如何？看完这篇文章你就明白了
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在大数据的数据仓库架构基础之上，往左边更加拓展了数据的采集能力，在中间除了原有大数据架构的数据仓库建模之外，更加加入了数据资产的概念、数据资产盘点、数据资产管理，靠右扩展了数据服务的能力，将数据中台中按照一定规则处理好的数据打包对外提供服务。商业智能BI是目前大多数企业突破数据孤岛封锁的重要方案，商业智能BI可以利用数据仓库统一储存各业务系统数据库中的数据，并通过ETL和数据模型对数据进行分类分级，以指标的形式规范的储存在一个大的数据库中，将数据孤岛的风险解决，以全面视角展现企业整体的发展状况。
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企业数字化转型落地实施，应该围绕这三大方向展开
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数字化转型可以说是目前非常适合企业的道路，它不仅能够让企业利用数据发挥数据价值、也能够提升企业商业创新的能力，还可以帮助企业进行更加精准有效的决策，研发更符合用户需求的产品，促进实体经济和数字经济融合等等。数据的价值不仅重要而且还容易被企业所利用，就拿现在非常常见的数据分析来说，通过数据分析企业可以将大量业务数据转化为知识和信息，并借助这些价值信息洞察业务的发展，对整个流程进行优化，提高业务流程的运转效率。数字化转型还为企业带来了发展决策能力的提升，让企业能够长期健康发展，避免出现决策上的重大失误。
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企业现代化管理模式，商业智能BI 数据指标体系应该如何构建？
05-26 683
三级指标在整个业务流程中，对应的其中的各个环节，基本上覆盖了企业的业务指标，所以到这里企业就已经基本上确认了有效的数据指标体系。对于企业来说，一级指标是数据指标体系的核心，也是业务过程的关键。如果只是单纯的罗列指标，不考虑业务流程中，数据指标的先后顺序，就很容易出现逻辑不连贯，导致过程和结果不清晰，失去了促进业务决策发展的价值。数据指标体系严格来说是深入企业底层系统的基础建设，所以需要企业完善企业完整业务流程中的各环节数据指标，一步步的数据业务流程对应的指标，确保业务和数据指标相对应。
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数据中台不是万能钥匙，企业需求才是数据中台建设的根本
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首先数据中台的建设需要企业投入大量资源，并且建设还需要花费企业本身的人力、物力、时间、精力等，如果企业的规模比较小，亦或是没有留出数据中台建设的专用资源，那么到最后可能数据中台就不会达到想要的效果，甚至可能影响企业本身的业务的经营。数据中台是从一线业务中诞生的，自阿里确定概念之后，数据中台就基本确立了建设规范。此外，根据上边的描述大家应该都明白数据是数据中台的核心，如果企业还没有进行过信息化建设，没有为各部门安装业务信息系统，那么企业就没有沉淀的大量业务数据，也就没有建设数据中台的前提条件。
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BI行业分析思维框架 - 环保行业分析（三）三层经营分析框架
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也就是说业务扩张的越厉害，成本的控制、内控、经营管理的复杂度是急速上升的，管理效率的提升、业务协同的加强在很多企业内部成为了一个瓶颈，制约了环保企业再进一步的发展。但真正要注意到的是内部的问题，比如应收账款、技术创新、管理风险、应对政策风险的变化，这里可以大概讲几个点，后面所有的分析框架都是基于这几个点来延申的。在前面的两篇文章中主要从业务的角度讲解了一下环保的分类：大气、水、固废处理三大方向，以及从产业链角度讲解了一下有关环保设备、环保工程、环保运营三大业务领域以及它们的商业模式、核心竞争力、业务特点。
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BI行业分析思维框架 - 环保行业分析（二）
05-21 881
像首创环保、中国天楹200多亿；所以，环保行业的上游主要是像钢铁、电子、化工、电力、有色金属这些企业，这些企业本身也是环保企业的客户。前面的文章大概给大家介绍了下环保行业的细分领域：大气污染处理、水污染处理、固废处理，其中水污染处理和固废处理是环保行业的两大核心，固废处理是核心的核心、规模占比和增速最大的一个市场，蓝海市场。最后是环保服务的，稍微有些区别就是他们可以只做环保工程的托管、环保项目的运营、环保服务，或者直接就是环保项目的第三方投资，通过这种托管运营、或者投资来为第三方提供服务来实现盈利。
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BI行业分析思维框架 - 环保行业分析（一）
05-20 498
所以，像生活垃圾、工业废物、危险废物处理率、发展空间还是有很大的提升空间的，这几年市场的增速也是非常快的。最后，简单总结下环保行业，水污染处理和固废污染处理是环保行业的两大核心，其中固废是环保行业规模占比最大的市场，近几年市场增速明显。这里面的业务就包含了像脱硫、脱硝、除尘等烟气处理的设备、装置销售，主要是一些从事大气治理设备的公司在开展这个方面的业务。还有一点大家可能没有太知道，我们国家的水质排放标准还是严重偏低的，大概是劣五类，所以现存污水处理厂还是存在很大的提标改造空间，未来还是有比较大的发展前景。
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十个关于商业智能商业智能BI的观点，你认同几个？
05-19 850
但是问题来了，都十年过去了，站长问：则成啊，现在所有的商业智能BI厂商都说自己是敏捷商业智能BI了，到底谁是传统商业智能BI呢？商业智能BI的内涵和本质是企业业务管理思维的落地，可视化页面怎么看、怎么分析、从什么角度看最终都是要体现用户的业务管理和分析思维的。就像大家看美女帅哥，第一眼心动的感觉一定觉得长的好看、长的帅，但是时间长了，还是需要注意内在美和内涵，关注一些深层次的东西。是谁说的，就上网查他们公司的招聘，看看他们自己对商业智能BI人员能力要求里面，有没有一条要求，就是要懂数据仓库。
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业务发展陷入停滞，决策没有信息支撑，商业智能BI 数据分析才是解决方案
05-16 420
而数据分析师在未来会负责分析复杂逻辑的业务分析以及企业整体的发展状况，通过不同统计分析方法对海量的业务数据进行归纳总结，挖掘出数据背后隐含的深层信息，提炼出对企业有价值的决策信息，并制作成制作数据可视化分析报告，提交给不同层级、不同部门的员工以及高层管理人员，让企业能够实时了解业务发展情况，得以持续性的健康发展。在分析前，要根据业务方向调取相关数据，在分析中，要根据业务判断这些数据对企业的影响，在分析后，要根据得到的结果，辅助管理人员对企业业务进行决策。首先，很多人只关注数据，却忽略了业务的重要性。
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商业智能BI业务分析思维：供应链分析 – 如何控制牛鞭效应（二）
05-15 947
需求复杂度降低，产品品类颗粒度越统一，越利于预测。如果能够做到这种程度，所有的数据放在一起，整个链条中的每个节点点对点的效率提升就非常高了，并且能够直接掌握到一线的需求，供应链的反应就会非常的快，预测也会更加准确。因为每个行业、每家企业上下游情况差异化太大，完全的消除我认为很难甚至不可能，只能说有一个思考和探索的方向，想一些办法去积极应对，尽量去降低影响，这是一个思考的框架。第一，如果有能力的话尽可能的缩减供应链的中间环节，整个供应链链条的中间环节越短，牛鞭效应的波动范围就越小，放大需求的次数就越来越少。
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商业智能BI业务分析思维：供应链分析 - 什么是牛鞭效应（一）
05-14 538
大家看，这个市场需求就是这么从市场端传到品牌产品公司的一级供应商A，再由供应商A把需求放大到A的供应商B，B基于对A的分析又放大了一下，就从最开始的100W变成了120W，增加了20W的需求。牛鞭效应就是指在供应链上的信息流从终端客户向原始供应商逆向、逐层传递的时候，由于无法有效的实现需求信息的共享传递，于是信息在传递的过程中失真、扭曲并逐步放大，导致需求信息出来了越来越大的波动，就像甩一根牛鞭子一样，手头这一边的波动（需求）很小，远端鞭子的波动（需求）就很大。好的，今天的分享就到这里。
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商业智能BI为什么能在数字化时代成为企业的基础建设
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而对于企业来说，数据的价值也尤为突出，数据不仅让各行各业的企业重新构建了以数据为企业文化、核心驱动力的体系，还把企业的财务、销售、运营、市场等不同部门通过数据进行了重塑，利用数据分析、数据可视化、数据挖掘等实现了业务方面的增长，提高了企业的决策水平。当下数据正在发挥着越来越重要的作用，就在不久前中央全面深化改革委员会第26次会议还审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，进一步的提高了数据地位在社会中的地位，还宣布要构建数据基础制度体系，更好发挥数据要素的作用。
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有了商业智 BI自助分析，就不需要建模吗？
05-06 997
比如从产品角度分析销售收入占比，从时间角度看销售收入的趋势，在这个描述中，产品和时间就是分析的维度，销售收入就是被看的、被分析的数据，就是度量Measure，我们有的时候也叫KPI或者指标。不管什么样的模型都可以理解为一种预设，比如像一张大宽表，它的维度和指标在大宽表中就是固定的，只是维度列多一些，指标多一些，给了用户更多的一种组合维度和指标的可能，并不是说就没有模型的概念。在BI自助分析过程中，会首先选择分析的维度，再选择相应的度量或者指标，通过拖拉拽的方式就实现了可视化，数据就出来了。
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数字化时代，低代码是企业的未来共识吗？
04-30 817
一方面进入互联网时代后，人类社会就已经进入了高速发展的阶段，各种想都没想过的场景出现在人们的面前，移动互联网更是直接把手机变为了人类身体的延伸，并通过在线社交、远程视频、网络娱乐、网络购物等等应用加快了社会的资源配置能力，从整体上提高了人类社会的效率，也加快了整个社会的节奏。商业智能BI作为打破数据孤岛，统一储存、处理企业数据，制作可视化报表的重要数据类技术解决方案，不仅拥有各种重要的功能模块，还通过低代码节省了大量人力、时间、精力等成本，极大增强了企业数据的利用效率，促进了业务的健康发展。
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一文让你秒懂，企业为什么选择商业智能BI？
04-29 877
最后，也是很多企业选择商业智能BI的直接原因，这就是企业高层管理人员对企业全面状况展现的需要，大部分高层管理人员在日常负责的是整个企业的发展，而不是某个部门的某个业务问题，所以他们需要商业智能BI来对企业的各个组织、各个业务线的业务进行分析呈现，完整全面展现企业状况就是企业高层管理人员的关键需求。商业智能BI的本质其实是数据类技术解决方案，主要负责处理的就是企业的各种数据，虽然起到承上启下的作用，但向下看主要是数据输入，向上看则是数据输出，所以商业智能BI对企业数据有一定要求。
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数据管理的四大支柱：揭秘数据中台、数据仓库、数据治理和主数据
04-28 779
方案二是一套很完备的技术方案，可以满足各种主数据获取需求，代价是架构比较复杂，如果企业正在构建的是一整套大数据平台，方案二是值得一试的， 从技术上讲，主数据管理系统是一个相对传统的Web 应用，负责维护主数据的增删查改，同时对外提供获取主数据的 API, 对于大数据平台，最好提供以内存数据库为依托的数据读取服务。而主数据其实就是这样的一条记录，这条记录可以划分为两部分，一部分是主数据，描述核心业务实体属性的数据，另外一部分就是主数据在业务交易过程中由系统产生的数据，比如这块的订单数据就是业务数据。
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有效供应链管理的八大绩效分析指标（下）
04-27 810
比如从订单输入开始、到确认订单、到生产、到交付等每一个过程都准确无误，无损坏、无退货、按时交付，把影响完美订单的每个环节归类分析，看看问题集中在供应链的哪些地方，这个就是未来优化的方向，不断的去提升完美订单率。可以从很多维度，比如产品线、生产基地、订单分类等视角去分析完成周期的波动对比差异，以及每一段时间的结构性占比，到底时间耗在哪一段了，可以分析的点很多。总之，对于企业而言，是一定要分析这个指标的，这样可以起到真正评估我们的薄弱环节，去做改进提高市场声誉，降低退货率，减少后期成本，改善利润。
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有效供应链管理的八大绩效分析指标（上）
04-25 926
但是像房地产行业存货周转率只有0.2-0.4很低，是不是真的就不好呢，并不是的，因为盖房子的周期本身就很长，整个行业就远远低于其它的行业，简单的分析存货周转率对于房地产行业而言并不能为管理者提供多少有价值的信息。按下葫芦起了瓢，甚至起了更多的瓢，所以这个指标的背后是非常复杂的，需要统筹思考。可以非常直观的描述向供应商支付现金到从客户那收到现金所需要的时间，就是存货周转周期+应收周期-应付周期，从付出现金到收回现金的周期，这个时间越短越好，确保企业可以用更少的运营资金来开展业务。好的，今天的分享就到这里。
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