bi數據系統，聽起來高大上，其實做起來不會是想象的那么難，甚至可以說這是作為一名數據產品經理的必備技能，那么，bi數據系統是什么意思？今天就和大家聊聊怎么建立一個bi數據系統。

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   BI，簡稱是商業智能，其實很早的時候就有這個詞了，只不過之前在國內針對各業務系統都是各自為政，互不干涉，也沒有什么數據中臺，或者數據中心，因此BI并沒有大規模地使用，各企業用的還是，相對獨立的報表系統，比如什么經營管控系統、什么展示平臺之類，其實就是給領導輸出報表的系統，我想這也是國內bi數據系統的前身吧。

   做任何一個系統都是由簡到繁的進行設計，不要一開始就想著做一個多么牛逼高大上的，所以對于設計BI系統，我們先得知道它是建立在數據中臺或者數據中心的基礎上的數據應用系統，因此我們在不考慮數據的情況下，先把他當做報表系統來做，再想著把BI的特點設計出來。

   下面我們一步一步的教大家怎么理解bi數據系統。

bi數據系統

一、bi數據系統：報表架構設計

   首先我們想想傳統的報表系統是怎么實現的，舉例來說就是給你一堆數據，你怎么把它展示出來？我想大家的思路應該和我差不多，想到的解決方案無非是前端寫頁面，后端接口在數據庫查詢相應字段，直接吐出數據，簡單易用，如下圖所示：

   很快就會發現問題，這種方式太傳統，頁面展示依賴UI層，缺乏擴展性，稍微增加點報表需求，那UI就死定了。那么我們要做的第一步就是增加擴展性。我們可以這樣做，可以通過前端配置JSON然后在API下面在整加一個適配器層，其目的就是將API需求翻譯成SQL或者Python，然后通過SQL查詢數據庫（大多數其實是數據源，集群，或者是數據中心），這樣就可以提高前臺的可配置性。如下圖所示：

   到這邊呢可能會涉及一些技術架構層面的東西，不過大家不要擔心，涉及的很淺，作為產品經理呢技術的東西，還是要會一些的。

   有了基本的BI展現架構之后，我們再說BI里的一些基本的東西，這邊先說幾個BI系統中常用的概念，單圖、看板、門戶（有些時候也叫駕駛艙），我們先理解一下單圖。

   所說的單圖就是指一個簡單報表，并將這個簡單報表以圖形化的樣式展現出來，比如電商平臺經常說的日活報表。這里大家可能要說這就是報表展示和BI有啥關系？

   我們之前和大家講OLAP的時候就說過（在這邊不再復述，需要的可以看我以前的文章），我們把這個報表換成多維度的就稱之為BI了。

   比如日活報表可以是多平臺日活的對比，可以選擇多維度，比如選擇昨天，前天，或者前一周或者前一個月等等可以進行向下鉆也可以向上鉆，也可以切片或者切塊。至于圖表的樣式，無非是柱餅折圖表。

   知道了單圖，再來說一說看板，其實把相互關聯的單圖集合在一個頁面里就能稱之為一個看板，當然兼顧全面性與單獨性，既能夠從多個圖表中發現關聯，也可以對單個圖表進行深入分析，方便每天查看相應的數據。 所以看板可以供不同的業務人員實現不同的使用場景。

   知道了看板，我們再說門戶，或者叫駕駛艙，其實這個門戶的概念和看板類似，它可以是幾個關聯的看板，也可以是一個比較大的看板。所以說的看板是和業務相關的，至于看板如何設計就要考驗產品經理的業務能力了。

舉個例子來說

例如：

產品經理的看板可能是項目的核心指標

市場人員的看板可能是監控各個渠道來源指標

銷售的看板可能是潛在客戶的活躍度

   知道了單圖，我們再來看看怎么設計BI，對于單圖而言，我們需要在前端配置的json格式中，需要明確以下幾個字段：

1、數據源（dataSource）：也就是單圖要查詢的數據庫、數據表，它包含了數據的地址、端口、數據庫格式、數據庫、數據表等，是數據展現的基礎。

2、指標（metrics）：這是是要展示的指標，包括指標的計算類型、指標的id、指標名稱、指標別名等，

3、維度（dimensions）：指標的維度，簡單來講就是分析人員想按照什么樣的分組來查看數據。

4、過濾器（filter）：這部分是用來設置過濾器，前端報表用來篩選查詢條件的，它要規定每個維度應該以何種規則來過濾，是等于、不等于、大于、小于還是包含，還要規定維度的查詢字段和查詢值。

5、結果（orders）：輸出結果應該以哪一個指標進行排序。通常使用時間字段來進行排序設置。當然這些都是json報文的格式，還有很多其他的字段可以加，比如時間之類的，但需要特別說明的就這五個。

   知道這5個字段就基本知道單圖怎么配置，看板的實現邏輯也與上面相似，不同的是還添加了看板中包含哪些單圖（即包含的每個chart的id），以及這些單圖在看板中的位置等信息。有了上面的支持可拓展的json配置格式，就可以在BI平臺配置出符合自己需求的單圖（chart）與看板（dashboard）了。

   至此，已經能滿足日常的報表展示需求，說到這里大家也可以知道BI系統中的圖表是怎么回事了。

二、bi數據系統：自助數據分析

   知道了固定圖表的展示，可是在實際的工作中需求是會不斷變化的，如果一個BI系統只能看固定的報表展示的話就太弱了，如果業務人員可以自己通過配置就能更新報表的需求，那豈不是一件好事，這也就成為BI平臺的第二個特點，自助數據分析。

   我們把自助數據分析分成創建單圖和創建看板兩個部分，同樣通過json的圖表配置，在增加點計算字段，比如sum（操作時長）。

   其實說的通俗簡單點就是用戶可以使用可視化的操作方式，自定義報表圖樣和看板樣式，頁面展現方式一般都是先選擇圖表的樣式，然后在選擇關聯字段，具體的設計方式就要看用戶喜好了。

   值得一提的是，一般的bi數據系統都會有權限管理，針對數據的，也會把bi數據系統中插入一定的審批流，用于權限申請。

三、bi數據系統：功能性分析

   作為一個bi數據系統光能查報表和自建報表還是不夠的，還要能夠能為數據分析師、業務人員提供一些常用的數據分析工具，例如用戶行為路徑、用戶分群與用戶詳情、系統監控等工具，可以方便使用人員方便快捷的分析更精細的業務場景。

   用戶分析幾乎是每個公司BI系統分析的必要功能，數據分析人員會把滿足某些條件的用戶或者某些地區的用戶區分出來，然后查看這些用戶的關鍵指標和一些行為事件。

   比如某個服務平臺查詢連續一周的沉默用戶，我們選擇這些條件組合后，就可以獲得一批的用戶列表，然后查看每個用戶的屬性、用戶行為軌跡、活躍度趨勢等等。

   其實大家發現這是一些用戶平臺的基本功能，大是大家想一下，針對用戶是這樣，要是針對一些其他的屬性呢？比如中介行業的房源帶看屬性，比如電商平臺針對某類商品呢？而且要把上鉆、下鉆匹配上，這樣的話針對某個單一的系統就很難完成了，BI系統就成了關鍵之選。

四、bi數據系統：業務場景模板

   bi數據系統目的是服務于不同的場景下進行數據分析的，其實每個行業或者每個業務場景都會沉淀下一些固定的分析思路，我們可以將這些固定下來的分析思路做成模板在BI系統上展現出來。

   比如說，渠道分析、用戶留存分析、用戶活躍分析及日常的周月報等。通過分析模板，可以方便快速的查看數分析數據，提高效率。通過分析模板快速查看分析數據，也是一種提高效率的方式。

   比如活躍用戶分析，針對不同的行業報表的展現形式其實差不多，不同的是各個行業針對活躍用戶的定義不同，比如根據平時的分析習慣，一般要將活躍用戶拆解為不同的活躍用戶群體，通常定位用戶后會進一步查看活躍用戶的構成及這部分用戶的變化情況，從而針對每部分的不同群體進行優化和分析。

   梳理好分析框架后，就可以在BI平臺上建立起固定的模板，能夠很方便的滿足日常的業務場景分析。

   其實完善的BI平臺需要一段時間精心打磨的，平臺的目的是優化分析，不僅僅是功能易用，多套的模板也很重要。以上就是小編為您介紹的bi數據系統是什么意思，希望對您有所幫助。