这篇文章最初是由36Kr企业服务评论专家组的吕品,撰写的。

　　

　　

　　

　　

　　

　　吕品：我们应该如何正确理解商业智能 BI?的价值

　　

　　

　　吕品,在36Kr成立了企业服务评审专家组。

　　

　　

　　-正文-

　　

　　

　　# # 1.一、商业智能 BI.需要解决的问题 　　

　　

　　商业智能 BI(商业智能)

　　

　　

　　简单来说，就是一套由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据技术解决方案。它集成了不同的业务系统(ERP、CRM、OA、BPM等)。

　　

　　

　　等等，包括自己开发的业务系统软件)，并使用合适的查询和分析工具，快速、准确地为企业提供报表呈现和分析，为企业提供决策支持。

　　

　　

　　

　　

　　

　　吕品：我们应该如何正确理解商业智能 BI?的价值

　　

　　

　　商业智能概述

　　

　　

　　商业智能 BI?的核心思路是什么主线是搭建数据仓库平台，有效整合数据并组织起来，为分析决策提供支持，实现其价值。另一种解释是：

　　

　　

　　将数据转变为信息，信息支撑决策，决策产生价值。

　　

　　

　　# # 2.你对二、对于商业智能 BI?有什么疑问 　　

　　

　　我接触过很多客户，他们对商业智能 BI:有这样一个大概的看法，我没有看到商业智能 BI的价值是如何体现的，体现在哪里。为什么我们要做我的生意？ 　　

　　

　　IT部门或业务部门完全沦为做报表，只能节省做报表的工作量，仅此而已。

　　

　　

　　这种质疑很普遍，就像之前参加过各种企业沙龙活动一样，有现场听众直接问：你不用讲那么多，直接告诉我这个东西有什么用，它能解决什么问题，能不能帮我们企业赚钱。从业务线、技术线、管理层都有不同的倾听者，每一层的关注点其实都不一样。每个人和每个企业对数据的认知也决定了他们的商业智能.

　　

　　

　　对商业智能的理解和认可。但这样的问题也不是不能解决，比如我们就不聊技术，我们就聊聊一些业务场景，最后发现效果就会好很多。

　　

　　

　　在这里，我们试图让每个人都明白商业智能 BI的价值是如何以一种每个人都能理解的非技术和专业的方式体现出来的。让我们谈谈我们眼中的商业智能 BI。

　　

　　

　　三个层面的分析，或许我们对商业智能 BI的理解可能会有所改变。为了便于理解，文中没有提到专业术语和解释。

　　

　　

　　# #三。三、商业智能 BI.的三个分析层次 　　

　　

　　*第一个层次：报表的常规呈现

　　

　　

　　常规展现是指日常业务数据(财务、供应链、人力、运营等)的综合展现。)通过直方图、饼图、折线图、二维表等图形化可视化的方式对企业进行分析，然后通过各种维度(从数据的角度)进行过滤、关联、跳转、钻取等方式查看各种分析指标。业务分析图是按主题划分的，它们之间有一定的逻辑关系。

　　

　　

　　这些分析内容基本都是围绕各个业务部门的日常工作进行的。业务分析内容很多，可能需要复杂的计算规则和来自不同系统的数据，从业务系统软件上很难直观地看到。

　　

　　

　　这个层次的报表分析就是一种呈现，让报表用户对日常的业务有一个清晰、直接、准确的认知，其次解放了他们自己手工通过 EXCEL

　　

　　

　　通过各种功能做总结分析、绘图工作。

　　

　　

　　比如财务部门会关心今年的营业收入、目标完成率、营业毛利率、净资产收益率等。销售部会关心销售金额、订单数量、销售毛利、回款率等。采购部会关心采购收据金额、退货、应付账款等。

　　

　　

　　因此，实现第一个层次的目标是：通过可视化分析报表直观、全面的呈现企业日常经营、业务的情况。可以从集团层次出发，也可以从业务线或者部门出发。.

　　

　　

　　事实上，许多企业在登陆商业智能 BI,的过程中停留在这个阶段，或者还没有完全达到这个阶段。

　　

到这个程度，比如上面所提到的

　　

“全面的呈现企业日常经营、业务的情况”，有的企业可能只是做到了“部分呈现”。 因此，商业智能 BI

　　

的价值在这个阶段就显得非常有限，数据的作用仅仅是从另外的一个"可视化"的角度对业务做出了另一种形式的解读，用户仅仅是被动的接收来自可视化报表上传递的信息。

　　

* 第二个层次：数据的"异常"分析

　　

我们通常所认为的 "异常" 就是指不好的东西，那么在这里我们对 “异常”的解释是：

　　

通过可视化报表呈现，我们发现了一些数据指标反映出来的情况超出了我们的日常经验判断。

　　

例如，正常情况下每个月的平均用户注册量是10万左右。但是通过报表我们发现在今年的 8 月份，会员注册量达到了 23 万，这就是一种

　　

"异常"，远远超过我们的经验判断和预期。再比如在今年的 1-9 月份，产品销售毛利率稳定在 30%-40% 之间，突然到了10月份，整体的毛利率下降到了

　　

20% 不到，这也是一种 "异常"。 这两种异常数据，一种是我们所追求的的正向"异常"，一种是我们极力避免的负向“异常”。

　　

商业智能 BI 是先通过第一层的报表呈现，将很多业务运营情况直观的反映出来，让用户可以直观的看到在我们经验之外的数据表现情况。 商业智能 BI

　　

在这里体现的价值就是要对这些 "异常" 数据进行有目的的分析，通过相关联的维度、指标使用钻透、关联等分析方式探索出可能存在的原因。

　　

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派可数据可视化分析案例

　　

比如会员注册的问题，有哪些因素可能导致会员注册的大幅度增加的可能？是不是最近采取了一系列的线上降价促销、开放式的注册、相关营销活动等，这些支撑分析的数据是否都存在，如果都存在，它们的报表呈现情况如何，促销投入的力度和用户增长的关系等等。

　　

在这个层次中，可视化报表的分析是带着问题找问题的，通过一次或者多次的维度和指标图表构建，逐步形成了一种比较可靠的、固化的分析模型。

　　

这个阶段的用户不再是被动接受来自图表中反映的信息，而是通过"异常"数据来定位到背后的一个业务问题，数据和业务在这个层次开始有了联系，数据图表之间的逻辑性更强。

　　

例如，通过分析发现在三种线上促销方式中，促销方式一的投入产出最高，因此回归到业务场景中，这种促销方式以后应该要坚持，它可以有效的提升用户注册增长率。

　　

* 第三个层次：业务建模分析

　　

业务建模分析通常是由精通业务的用户提出，通过合理的建模找出业务中可能存在的问题，将其反映出来并最后要回归到业务，形成决策并不断优化的一个过程。业务建模可简单，可由一个或多个图表组成，也可复杂，通过一组或多组数据图表支撑。

　　

业务建模简单来说也可以理解为一种业务分析的逻辑思维模型，只是用数据、图表化的方式将它们有效组织起来去验证我们对业务分析的逻辑判断。

　　

业务建模分析区别于第一层的全面数据呈现和第二层的异常分析和被动分析，它是一种更深层次的业务数据的主动设计和探索分析。

　　

这层分析的提出更加深入业务，围绕一个一个业务分析场景展开，对业务的认知要足够深。

　　

例如下面是一个有关 4S 店首保回店率的分析，通过一个很简单的建模（维度：年份，分析指标：新车销售数量、首保回店数、首保回店率）分析每年首保用户的留存情况。

　　

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首保回店率的分析

　　

通过分析发现，2015、2017、2018 年首保回店率在 90% 左右，2016 年的首保回店率只有 55%。从汽车 4S

　　

店的实际业务出发，汽车销售实际上是不赚钱的，真正赚钱的在售后服务上，例如：保险、保养、维修等等。而首保回店率在很大程度上决定了购买新车的用户在提完车之后会不会经常回店的可能。

　　

因为新车用户在提车之后在第一次的保养都不选择原店，就意味着这个客户在后续的保养可能也不再回来，一年、两年、三年，这位用户可能就会永远的流失掉，也就意味着以后的保养、延保、事故车维修可能也不会回来。

　　

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首保回店率的分析

　　

比如一个用户做精品车保养，一年 1.5 次，一次平均贡献 3000 元，1.5 次就是 4500元的收入。再加上每年的保险例如 6000

　　

元，可能潜在的维修在1500 元左右，一年可能产生 1.2 万的收入贡献。如果像2016 年的回店率只有 55%，流失的客户数是 174。如果能够提升到

　　

90%的水平，就意味着可能的销售收入贡献能够达到 351 * 1.2 万 = 421 万，比现在要多出 160 万的收入。 如果把新车基数扩大 10

　　

倍呢，一年要多出 1600 万的各类收入，所以提升首保回店率就变得非常的重要。

　　

同时，也要对首保回店率低的原因做出分析：是因为车卖给了外地，还是因为新车用户对4S 店的维修保养环境、服务质量不信任，我们应该从哪些方面进行改善。

　　

所以实际上，业务分析模型的提出围绕的是一个一个非常具体的业务场景，回答的是一个又一个业务的问题，而这些问题的发现与企业的业务经营水平、管理水平可能有很大的关系。

　　

譬如其中的一个改善环节就是在新车用户提完车之后，带领新车用户参观维修保养区域，了解其规范性，透明的展示保养的整个过程和专业性，不会出现维修师傅在保养过程中偷油、少换零件、以次充好以建立信任；或者通过一些促销小手段极大可能的留下新车用户；或者通过系统在不同的时间点关怀用户，提前提醒新车用户回店保养等等。

　　

当然，实际上各家 4S 店的首保回店率正常情况下都能保证在 95% 以上或者更高的水平，这里只是通过一个例子来说明数据和业务是如何产生关联性的。

　　

所以，为了达到这样的目标实际上需要去从业务上解决问题，找出业务环节中的不足来提升业务指标。

　　

类似于这样的业务分析模型还有很多，但这样的分析场景很难由专业的 BI 开发人员提出来。

　　

业务分析建模需要由专业的业务人员且具备数据分析思维意识的人员来推进和主导，再辅助合适的数据分析、挖掘或统计工具，这样商业智能 BI

　　

的价值才能得到充分的发挥，数据的价值也才会得到充分的体现。

　　

## 四、对商业智能 BI 的总结

　　

所以我最终想表达的一个观点是： 我们不应该质疑商业智能 BI 本身，我们质疑的应该是在这个过程中，我们的个人、企业对于商业智能 BI

　　

的认知和推进到了哪一个层次，推进到哪个层次，商业智能 BI 的价值就会体现在哪个层次。 如何有效和成功的推进商业智能 BI 的建设与落地，这才是我们

　　

BI 服务提供商和客户一起共同要面对的问题。

　　

最后看看我们对商业智能 BI 的认知是不是这样理解才更加合理： 商业智能 BI

　　

的表象是可视化分析报表的呈现，但它的本质还是业务问题、管理问题。商业智能 BI

　　

数据分析来源于业务，通过数据呈现发现业务问题（好的或不好的，经验之内或之外的 ）再次回到业务优化业务提升业务运营的一个过程，这就是在 商业智能

　　

BI 中数据到信息、信息产生决策、决策产生价值的真正内涵。

　　

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原文标题：《我们应该如何正确理解商业智能 BI 的价值 ？| 专家视角》

　　

作者：吕品

　　

本文来源于36氪企服点评