當(dāng)很多人還不知道BI（商業(yè)智能）是什么的時(shí)候，其實(shí)就已經(jīng)做過BI整條鏈路里的相關(guān)工作。

BI具體做什么？通俗點(diǎn)理解，就是從數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化到數(shù)據(jù)分發(fā)應(yīng)用的一系列動作。

而這些動作都只是過程，真正的目的是通過最終得出的數(shù)據(jù)結(jié)果發(fā)現(xiàn)問題，來改善業(yè)務(wù)決策。

以互聯(lián)網(wǎng)教育平臺為例，每個(gè)企業(yè)都會配備類似銷售支持或者運(yùn)營類型的崗位，去統(tǒng)計(jì)分析網(wǎng)站和APP的注冊、活躍、首次付費(fèi)、再次付費(fèi)、VIP、沉默、流失等數(shù)據(jù)。

將各個(gè)平臺產(chǎn)生的數(shù)據(jù)導(dǎo)出整合到一份Excel的過程就可理解為數(shù)據(jù)接入 ；而將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行去重、清晰的過程可以理解為簡單的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 ；通過函數(shù)計(jì)算每個(gè)漏斗的轉(zhuǎn)化率可理解為數(shù)據(jù)分析 ；將數(shù)據(jù)分析的結(jié)果用可視化化圖表展現(xiàn)稱之為數(shù)據(jù)可視化 ；而將可視化圖表截圖到PPT中進(jìn)行匯報(bào)又可看作是數(shù)據(jù)分發(fā)應(yīng)用 。

那么問題來了，數(shù)據(jù)接入是不是一定要做重復(fù)的導(dǎo)出導(dǎo)入工作？數(shù)據(jù)源來自多個(gè)系統(tǒng)又結(jié)構(gòu)不一該如何融合？領(lǐng)導(dǎo)看數(shù)據(jù)除了PPT還有什么？

設(shè)想一下，當(dāng)你精心準(zhǔn)備了一周的銷售數(shù)據(jù)報(bào)告，而老板突然問起某個(gè)數(shù)據(jù)異常的原因時(shí)，你難道又要會后重新做一份針對這個(gè)異常數(shù)據(jù)分析的報(bào)告嗎？要多長時(shí)間，老板等得及嗎？

當(dāng)企業(yè)的數(shù)據(jù)量越來越大，要求的數(shù)據(jù)分析維度越來深越來越細(xì)，甚至對實(shí)時(shí)性和交互性提出了更高的要求。而這時(shí)，很多人工報(bào)表無法解決的事情，BI可以解決。BI的價(jià)值不是告訴你學(xué)員的轉(zhuǎn)化漏斗是多少，而是告訴你為什么是這個(gè)數(shù)字，從哪里可以改進(jìn)。

BI從工具到“決策大腦”的演進(jìn)史

BI（商業(yè)智能）的概念在1996年最早由Gartner Group提出，而事實(shí)上IBM的研究員Hans Peter Luhn早在1958年就用到了這一概念。他將“智能”定義為“對事物相互關(guān)系的一種理解能力，并依靠這種能力去指導(dǎo)決策，以達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)。”

追究到應(yīng)用層面，BI其實(shí)也經(jīng)歷了四個(gè)發(fā)展階段：

Excel報(bào)表： 在這個(gè)階段催生了一個(gè)職業(yè)群體就是“表哥表妹”，他們每天都要從公司不同的ERP、CRM、財(cái)務(wù)系統(tǒng)中導(dǎo)出大量數(shù)據(jù)，再將多個(gè)表格用vlookup和sumif進(jìn)行關(guān)聯(lián)計(jì)算，最后通過把可視化圖表截圖放到PPT里進(jìn)行日報(bào)和周報(bào)匯報(bào)。而至于領(lǐng)導(dǎo)到底會不會看，他們也不關(guān)心，因?yàn)闊o力關(guān)心。

報(bào)表系統(tǒng)： 也是傳統(tǒng)報(bào)表的升級版，可以直接對接某個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源，對于數(shù)據(jù)的響應(yīng)速度比Excel明顯提升，已經(jīng)可以支持權(quán)限管理等，但還是偏向于數(shù)據(jù)匯報(bào)，很難輔助決策。

傳統(tǒng)BI： 首先可以對接多個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源，將所有數(shù)據(jù)整合到一個(gè)平臺中進(jìn)行全局分析。其次就是支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)展示，分析維度和深度也遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于報(bào)表系統(tǒng)，支持下鉆、聯(lián)動等數(shù)據(jù)交互。最后在數(shù)據(jù)承載量和反應(yīng)速度上具有明顯優(yōu)勢，不僅是匯報(bào)工具，更能夠輔助決策。

智能BI： 和傳統(tǒng)BI一樣都是支撐決策，但是用戶使用層面強(qiáng)調(diào)低代碼（或零代碼）開發(fā)、無縫對接、靈活部署，比如用觀遠(yuǎn)Smart ETL托拉拽進(jìn)可以做分析看板，無需重新建模，賦能普通業(yè)務(wù)人員做數(shù)據(jù)分析的能力，讓數(shù)據(jù)員有更多時(shí)間可以專注如何將分析與業(yè)務(wù)結(jié)合。并且，還可以借助AI算法的能力構(gòu)建基于未來的分析模型，比如銷售預(yù)測、智能排課等。

而從扮演的角色來看，BI的發(fā)展可以理解為從數(shù)據(jù)分析工具到深入場景的“決策大腦”的演進(jìn)。 最開始企業(yè)只是想通過其提高做數(shù)據(jù)分析這項(xiàng)工作的效率，而到后面，更多企業(yè)的目的是為了提高做決策的效率和科學(xué)性，以結(jié)果為導(dǎo)向。

當(dāng)四種產(chǎn)品共存時(shí)，企業(yè)該如何選擇

從Excel到現(xiàn)在前沿的智能BI，BI的演進(jìn)一直是跟著市場需求而變。當(dāng)然，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)的發(fā)展也給BI的發(fā)展創(chuàng)造了更多可能。

整個(gè)商業(yè)社會的發(fā)展是向前的，但是每個(gè)時(shí)期、每個(gè)行業(yè)都有發(fā)展程度不同的企業(yè)，這也是為什么BI演進(jìn)如此進(jìn)步，而這幾類數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品依然可以共存的原因。

目前，在選擇時(shí)受爭議較多的是報(bào)表系統(tǒng)、傳統(tǒng)BI和智能BI。

數(shù)據(jù)分析軟件的選擇首先要明確企業(yè)想要引入相關(guān)系統(tǒng)的目的是什么。 如果企業(yè)的數(shù)據(jù)量一般，數(shù)據(jù)分析也只是為了給各部門呈現(xiàn)最終的結(jié)果報(bào)告不需要幫助各級決策層做決策，那么，報(bào)表系統(tǒng)就可以滿足基本需求。但同時(shí)你也要考慮，當(dāng)企業(yè)數(shù)據(jù)量越來越大，當(dāng)發(fā)現(xiàn)競爭對手的市場反應(yīng)速度已經(jīng)領(lǐng)先自己很多時(shí)，我們是不是還要去選擇BI，那現(xiàn)在有沒有必要一步到位。

自然，如果是賦能決策，已經(jīng)受夠了之前想看的數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)要延遲一周，想知道的原因總是在會議上找不到答案，或者企業(yè)本身就有超前的數(shù)據(jù)意識，當(dāng)然是選擇BI。更進(jìn)一步，如果是希望簡化BI的對接流程和開發(fā)量，減輕數(shù)據(jù)分析員日常高代碼、高重復(fù)的工作量，我們會更推薦智能BI。

而智能BI也可以理解為“AI+BI”，代表了BI在未來5年的發(fā)展趨勢，也是諸多行業(yè)龍頭和數(shù)據(jù)分析服務(wù)商在共同探索的領(lǐng)域。做AI項(xiàng)目首先企業(yè)得有足夠多的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，非常清晰的項(xiàng)目目標(biāo)，并且有中長期的規(guī)劃， 我們才建議去實(shí)施。其次一定要選擇一家具有AI基因的大數(shù)據(jù)分析公司。觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)目前也是和近十家零售巨頭客戶合作了需求預(yù)測、智能配補(bǔ)貨、智能排班、銷售計(jì)劃等合作場景。

BI在各行各業(yè)的應(yīng)用場景

伴隨著信息化建設(shè)的推進(jìn)，每個(gè)企業(yè)都積累了海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，而對于企業(yè)來說卻是把雙刃劍。數(shù)據(jù)量越多，能夠獲取的數(shù)據(jù)價(jià)值就越大，但是，如果沒有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，海量數(shù)據(jù)也會成為企業(yè)高效決策的障礙。在這種情況下，BI自然成為大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)提高自己競爭力的核武器。

社交電商代表小紅書的大數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人曾經(jīng)表示：增長太快也是一種煩惱，在階段性近似指數(shù)級增長曲線下，意味著大數(shù)據(jù)運(yùn)營部門將面臨更多的挑戰(zhàn)，只有擁有60倍的數(shù)據(jù)能力，才能支撐2倍的用戶量、30倍的數(shù)據(jù)量增長。

BI在每個(gè)領(lǐng)域都有自己的數(shù)據(jù)分析場景。在消費(fèi)零售領(lǐng)域，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)總結(jié)了包含商品、門店、營銷、渠道、供應(yīng)鏈、顧客關(guān)系、財(cái)務(wù)、人力資源等在內(nèi)的八大業(yè)務(wù)場景。

而在零售之外的互聯(lián)網(wǎng)+行業(yè)、制造業(yè)、電子商務(wù)、金融、醫(yī)療等行業(yè)也都有對應(yīng)的分析場景。

（觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品demo-互聯(lián)網(wǎng)教育）

（觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品demo-電商領(lǐng)域）

互聯(lián)網(wǎng)教育： 可以針對渠道轉(zhuǎn)化漏斗的轉(zhuǎn)化率、不同課程的受歡迎程度、家長的反饋以及講師評分等進(jìn)行分析。

電子商務(wù)： 打造也客戶價(jià)值為核心的用戶、營銷、商品、流量、倉儲、配送、客服等一體化分析場景。

制造業(yè)： 圍繞企業(yè)采購、生產(chǎn)、銷售、配送、庫存各場景進(jìn)行分析。

保險(xiǎn)業(yè)： 可以做賠償金和保險(xiǎn)費(fèi)用分析、客戶分析、風(fēng)險(xiǎn)分析、產(chǎn)品分析等。

金融證券： 可以針對理財(cái)產(chǎn)品、客戶收益、信貸管理、客戶流水等場景進(jìn)行分析。

醫(yī)藥行業(yè)： 可以圍繞藥品運(yùn)營、供應(yīng)鏈、財(cái)務(wù)、市場營銷、電商渠道、生意等場景進(jìn)行分析

汽車市場： 通過對車輛數(shù)據(jù)、道路數(shù)據(jù)、環(huán)境感知數(shù)據(jù)等海量信息的處理分析，汽車服務(wù)商對車主進(jìn)行精細(xì)化的管理，提供一站式汽車服務(wù)方案。

企業(yè)可以根據(jù)自己的需要，找準(zhǔn)切入點(diǎn)，循序漸進(jìn)去構(gòu)建一體化的智能數(shù)據(jù)分析指標(biāo)體系。

BI未來會有哪些新的發(fā)展趨勢

過去幾十年，BI經(jīng)歷了從工具到“決策大腦”的角色轉(zhuǎn)變，而未來一定是向“智能決策大腦”轉(zhuǎn)型。

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼CEO蘇春園表示，BI的未來一定是AI+BI。

未來5年，BI不會只停留在對歷史數(shù)據(jù)的多維統(tǒng)計(jì)。通過與不斷普及的算法與算力融合，會實(shí)現(xiàn)更自動、更智能的數(shù)據(jù)探索、實(shí)時(shí)預(yù)警、未來預(yù)測、自動診斷以及行動建議。在使用體驗(yàn)上，也一定會日趨“傻瓜”化，強(qiáng)調(diào)敏捷、易用與行業(yè)場景化，并且不斷接入整合更豐富、更細(xì)顆粒度的數(shù)據(jù)源，進(jìn)一步延展數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的應(yīng)用場景。

未來每一個(gè)企業(yè)都需要構(gòu)建一個(gè)基于數(shù)據(jù)的決策大腦，從BI切入、不斷AI化升級，看3年，做3個(gè)月，是一個(gè)理性可落地的路線圖。