bi數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，就是利用統(tǒng)計分析方法對收集到的大量資料進(jìn)行分析，提取有用信息，得出結(jié)論。簡而言之，就是從一些看似雜亂無章的數(shù)據(jù)中提取隱藏在其中的信息，并總結(jié)出研究對象的內(nèi)部規(guī)律。由于數(shù)據(jù)分析被越來越多的企業(yè)所采用，出現(xiàn)了越來越多的數(shù)據(jù)分析平臺，下面就有小編為帶你來bi數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品做什么的相關(guān)介紹。

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   近十幾年來，在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和業(yè)務(wù)快速發(fā)展的同時，商用BI&數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品和行業(yè)發(fā)生了翻天覆地的變化。

   十幾年前，傳統(tǒng)BI平臺廠商占據(jù)著大部分市場；2010年前后，以Tableau為首的現(xiàn)代BI&數(shù)據(jù)分析平臺廠商開始快速崛起，最后搶占了絕大部分的市場。

一、bi數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品發(fā)展路徑：數(shù)據(jù)使用的門檻不斷降低

   2005年來，技術(shù)發(fā)展和產(chǎn)品設(shè)計思路的創(chuàng)新，讓BI平臺在產(chǎn)品部署、數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備和使用方面的門檻都大幅降低，讓業(yè)務(wù)人員以更低的成本獲得所需的數(shù)據(jù)。

1. 從依賴IT部門到自助分析

企業(yè)中BI平臺的用戶，可以根據(jù)工作職責(zé)分到兩類部門：業(yè)務(wù)部門和IT部門。

1）業(yè)務(wù)部門

   是企業(yè)中直接負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)經(jīng)營的部門，業(yè)務(wù)部門往往直接面對企業(yè)的用戶和市場，直接對企業(yè)的業(yè)務(wù)目標(biāo)負(fù)責(zé)。業(yè)務(wù)部門會生產(chǎn)出一系列原始數(shù)據(jù)，并利用分析這些數(shù)據(jù)得出的結(jié)論優(yōu)化業(yè)務(wù)結(jié)果。

2）IT部門

   一般由技術(shù)人員或?qū)I(yè)數(shù)據(jù)分析師組成，他們具備專業(yè)技術(shù)知識，能進(jìn)行BI平臺的部署和維護(hù)；他們也能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和報表的開發(fā)。

IT部門主要的工作職責(zé)，是通過輔助和支撐業(yè)務(wù)部門的工作，間接推動公司的業(yè)務(wù)發(fā)展。

   傳統(tǒng)BI平臺產(chǎn)品設(shè)計的重點是產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化和功能性，而沒有在易用性上投入足夠的精力，導(dǎo)致傳統(tǒng)BI平臺有著較高的使用門檻，只有經(jīng)過訓(xùn)練的IT部門的技術(shù)人員才能進(jìn)行數(shù)據(jù)的開發(fā)和維護(hù)。

   因此，所有業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)報表需求，都被集中到IT部門進(jìn)行排期開發(fā)，IT部門成為了整個公司數(shù)據(jù)化的瓶頸。

   對于IT部門，需求溝通和開發(fā)工作量巨大，每天疲于奔命；對于業(yè)務(wù)部門，業(yè)務(wù)需求溝通開發(fā)周期很長，無法滿足業(yè)務(wù)發(fā)展對數(shù)據(jù)的需求。

   尤其是業(yè)務(wù)方面的一些數(shù)據(jù)探索類分析需求，在這樣的時間周期下，近乎無法實施，拖慢了整個組織的運營效率，更別提進(jìn)入快速試錯，迭代認(rèn)知的正循環(huán)。

   以Tableau為首的現(xiàn)代BI平臺，被稱為敏捷BI或者自助BI。這類BI產(chǎn)品提供了輕量的部署方式、易用的數(shù)據(jù)源連接功能和通過拖拉拽進(jìn)行交互式數(shù)據(jù)可視化的能力，降低了BI平臺的使用門檻。

   業(yè)務(wù)部門的人員經(jīng)過一定的學(xué)習(xí)就可以擺脫對IT部門的依賴，自行進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，數(shù)據(jù)報表的創(chuàng)建和數(shù)據(jù)分析。將原來按月、按周計算的開發(fā)周期，縮短到按天甚至按小時、分鐘計算，數(shù)據(jù)需求實現(xiàn)的周期有了數(shù)量級級別的降低。

   去IT部門中心化，讓組織內(nèi)部的數(shù)據(jù)應(yīng)用的廣度和深度都有所提升。廣度方面，原本IT部門資源有限，組織的數(shù)據(jù)使用場景更多的集中在企業(yè)經(jīng)營的核心領(lǐng)域，比如：財務(wù)、銷售、業(yè)績管理這些直接跟公司業(yè)績直接相關(guān)的領(lǐng)域；其它方面的數(shù)據(jù)應(yīng)用，投入相對較少。

   現(xiàn)代BI平臺的誕生，讓營銷、供應(yīng)鏈、倉儲、HR、風(fēng)險管理等等領(lǐng)域的負(fù)責(zé)部門獲得搭建自身的數(shù)據(jù)分析體系的能力。

數(shù)據(jù)應(yīng)用的深度的增加可以從兩個角度理解：

1.數(shù)據(jù)覆蓋人員層次的縱深增加。一開始數(shù)據(jù)只能提供給高級管理者，作為企業(yè)的重要決策參考使用；數(shù)據(jù)門檻降低后，數(shù)據(jù)可以滲透到一線員工的具體工作中，讓更多人形成分析-行動-反饋的正循環(huán)；

2.數(shù)據(jù)在決策過程的覆蓋率增加。數(shù)據(jù)在組織中的主要用途是減少決策的不確定性，提升決策質(zhì)量。在決策鏈路或推理過程的諸多論證步驟中，得到的數(shù)據(jù)支撐越多越有力，決策的可靠性就會越高，最后決策的效果就會越好。

   雖然去IT部門中心化的開發(fā)方式提升了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求的實現(xiàn)速度，幫助現(xiàn)代BI平臺產(chǎn)品在市場競爭中獲勝。

   但各個部門獨立進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和分析，缺乏統(tǒng)一的管理。在數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)模增大后，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的重復(fù)開發(fā)、數(shù)據(jù)口徑不一致等諸多問題。

   這些問題已經(jīng)超出了BI平臺本身產(chǎn)品的范圍，更多的是組織結(jié)構(gòu)、流程和數(shù)據(jù)管理的問題，建設(shè)企業(yè)級的數(shù)據(jù)中臺是目前業(yè)界用于解決上述問題的方案，在此就不展開闡述了。

2. 自然語言查詢

   雖然現(xiàn)代BI平臺已經(jīng)讓數(shù)據(jù)分析門檻下降了很多，但仍然存在一定的學(xué)習(xí)成本。用戶需要具備一定的數(shù)據(jù)分析思路和方法，理解現(xiàn)代BI平臺多維數(shù)據(jù)模型，掌握BI平臺的界面邏輯和交互方式。

   NLP技術(shù)的發(fā)展和對用戶場景的理解，讓BI平臺開始嘗試開發(fā)通過自然語言進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢的功能。

   用戶只需要提出數(shù)據(jù)問題，BI平臺就可以根據(jù)已知的數(shù)據(jù)，為用戶提供可視化的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，供用戶進(jìn)行進(jìn)一步的決策使用。BI平臺會真正成為個人專屬的數(shù)據(jù)分析師，隨時解答用戶的數(shù)據(jù)問題。

二、bi數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品做什么？

   看數(shù)據(jù)只是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用的第一步，通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)潛在問題、洞察機會，最后獲得業(yè)務(wù)增長才是最終目的。

1. 靜態(tài)報表

   傳統(tǒng)BI階段，BI平臺只能提供靜態(tài)的基礎(chǔ)報表工具。所有的報表要在需求溝通的階段都明確好數(shù)據(jù)內(nèi)容，在報表開發(fā)時寫死到程序里。

這個階段的報表，只能起到描述業(yè)務(wù)的作用，即告訴業(yè)務(wù)人員，當(dāng)前業(yè)務(wù)的狀態(tài)是什么樣的。

   當(dāng)然，業(yè)務(wù)人員可以事先在報表需求中固化一些常規(guī)分析套路。但如果業(yè)務(wù)在使用過程中有更多的需求，哪怕只是對進(jìn)行一個之前沒有考慮到的維度細(xì)分，也只能再次給IT部門提需求進(jìn)行數(shù)據(jù)分析或報表修改，排期開發(fā)后才能得到結(jié)果。

這種數(shù)據(jù)獲取效率節(jié)奏，讓組織無法快速響應(yīng)市場變化，進(jìn)行充分的數(shù)據(jù)化決策。

2. 數(shù)據(jù)探索

   除了前面提到的降低數(shù)據(jù)使用門檻，現(xiàn)代BI的另一個優(yōu)勢，是為用戶提供了交互式的數(shù)據(jù)探索功能。

   業(yè)務(wù)人員可以在現(xiàn)代BI的多維數(shù)據(jù)模型（Cube）基礎(chǔ)上，通過符合直覺的軟件界面交互，快速進(jìn)行數(shù)據(jù)的探索和可視化分析。

   業(yè)務(wù)人員可以查看宏觀的指標(biāo)數(shù)據(jù)，再根據(jù)需要對指標(biāo)進(jìn)行細(xì)分下鉆，在多個指標(biāo)之間進(jìn)行對比，利用現(xiàn)代BI的可視化圖表功能，從數(shù)據(jù)中產(chǎn)生洞察。

   在數(shù)據(jù)探索功能的支持下，業(yè)務(wù)人員的數(shù)據(jù)分析思路可以在第一時間落地，完成數(shù)據(jù)分析過程中的猜想和驗證，加快了業(yè)務(wù)獲取數(shù)據(jù)的效率。

   在數(shù)據(jù)探索產(chǎn)品中，所謂的報表搭建只是在探索過程中固化下來的一個常用的分析思路。業(yè)務(wù)人員可以根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo)的變化，對業(yè)務(wù)理解的深入和分析思路的完善，不斷調(diào)整和新建報表，達(dá)到數(shù)據(jù)應(yīng)用效率的最大化。

   數(shù)據(jù)探索功能可以讓數(shù)據(jù)在組織內(nèi)部更高效的流轉(zhuǎn)起來。業(yè)務(wù)人員可以在現(xiàn)代BI中按照自己的分析思路，搭建一份完整的數(shù)據(jù)分析報告，并利用平臺的分享功能在組織內(nèi)部進(jìn)行分發(fā)，達(dá)到信息同步和溝通的目的。

3. 增強分析

   在現(xiàn)代BI的幫助下，業(yè)務(wù)人員獲得了靈活的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的工具，但數(shù)據(jù)分析的具體思路和對數(shù)據(jù)的判斷和解讀還是需要人工參與。

   數(shù)據(jù)分析的整個過程依然需要消耗一定的時間精力，分析結(jié)果也很大程度上取決于分析人員的分析能力和業(yè)務(wù)理解能力。

   增強分析是將常見通用的數(shù)據(jù)分析的場景沉淀為產(chǎn)品功能中，利用機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)方法，輔助分析人員完成數(shù)據(jù)分析。

   一方面，增強分析可以提升常見場景的數(shù)據(jù)分析效率，規(guī)范分析過程；另一方面，分析人員可以借助計算機的計算能力，從數(shù)據(jù)中挖掘到隱藏的信息。

4. 細(xì)分分析

細(xì)分分析是數(shù)據(jù)分析的一種重要分析方法。

   將一個指標(biāo)按照某個維度拆成多個組成部分，再對每個部分進(jìn)行進(jìn)一步細(xì)分，直到產(chǎn)生洞察或者發(fā)現(xiàn)問題。在數(shù)據(jù)波動分析、問題原因排查的場景中，都會用到細(xì)分分析方法。

   PowerBI和QuickBI都提供了在指標(biāo)波動的場景下，自動進(jìn)行原因定位的功能。

   QuickBI的智能監(jiān)控，可以展示出各維度和相關(guān)指標(biāo)對波動指標(biāo)的貢獻(xiàn)度，方便用戶發(fā)現(xiàn)問題原因；而PowerBI產(chǎn)品的波動分析則更進(jìn)一步，使用自然語言生成技術(shù)和一系列輔助圖表，直接為用戶呈現(xiàn)波動分析的數(shù)據(jù)結(jié)論。

5. 智能洞察

   業(yè)務(wù)人員在接觸到新業(yè)務(wù)或者新數(shù)據(jù)時，需要進(jìn)行一定的數(shù)據(jù)探索，了解數(shù)據(jù)的基本情況；對于已經(jīng)熟悉的數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)人員也可能因為數(shù)據(jù)分析不夠充分，無法掌握數(shù)據(jù)所有的特征。

   智能洞察可以利用統(tǒng)計模型和AI技術(shù)，對數(shù)據(jù)集進(jìn)行初步探索，幫助業(yè)務(wù)人員發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏規(guī)律，比如：平均值、極值、關(guān)鍵維度、主要分布情況、指標(biāo)關(guān)系等。智能洞察功能的代表有Tableau的Explain Data和PowerBI的Quick Insights。

   隨著互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的迅速發(fā)展，從業(yè)人員對數(shù)據(jù)的認(rèn)識和應(yīng)用意識不斷增強，各領(lǐng)域的數(shù)據(jù)應(yīng)用方法也隨著行業(yè)的發(fā)展不斷沉淀完善。這與BI平臺本身的發(fā)展結(jié)合在一起，形成合力，將整個行業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用水平提高到一個新的水平。以上就是小編為您介紹的bi數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品做什么的相關(guān)介紹，希望對您有所幫助。