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企業(yè)數(shù)據(jù)對于業(yè)務(wù)決策具有決定性作用。隨著AI、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展成熟，企業(yè)的數(shù)據(jù)意識逐漸覺醒，紛紛邁出了以數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)的行動步伐。其中，上線BI平臺成為很多企業(yè)的選擇。

為什么企業(yè)會選擇BI平臺作為商業(yè)分析的“軍師”？數(shù)字化分析與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析有著怎樣的區(qū)別和聯(lián)系呢？BI智能分析平臺具體是做什么的呢？它是具有強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)計算性能、先進(jìn)的智能分析和可視化能力的數(shù)據(jù)協(xié)作分析平臺。分析范圍涵蓋從數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)應(yīng)用的全流程。

據(jù)東信達(dá)觀察，用EXCEL做報表分析、手工制作可視化圖表還是很多企業(yè)目前的數(shù)據(jù)分析狀態(tài)。這類方法總體能滿足總結(jié)需要，但數(shù)據(jù)響應(yīng)速度較慢，整合過程要花費(fèi)業(yè)務(wù)人員很多精力，且偏向數(shù)據(jù)匯總，很難對業(yè)務(wù)起到?jīng)Q策作用。等意識到問題時，整個業(yè)務(wù)優(yōu)化周期從幾個小時拉長到幾天甚至幾周，效率極低。

以一家擁有門店的食品企業(yè)為例，其門店會員人數(shù)、周/月/日賣出的產(chǎn)品數(shù)量、會員消費(fèi)水平、退貨人數(shù)、流失客戶數(shù)等數(shù)據(jù)都需要統(tǒng)計，以便通過數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)門店經(jīng)營問題，進(jìn)而改善業(yè)務(wù)決策，而其制造業(yè)務(wù)同樣需要數(shù)據(jù)分析。

智能化抓取數(shù)據(jù)讓一切顯得高效起來。以制造企業(yè)為例，BI平臺能夠連接百種數(shù)據(jù)源，一鍵抓取倉庫、能源、銷售、采購、發(fā)貨、物流系統(tǒng)所需數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫。

去掉重復(fù)、無用的數(shù)據(jù)內(nèi)容，做數(shù)據(jù)清洗，這些便是數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整合的內(nèi)容了。以往需要人工采集、整理的內(nèi)容交給BI來做，顯得省時省力了不少。它讓業(yè)務(wù)人員更容易做數(shù)據(jù)，也能把更多的精力放在思考各項數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)相關(guān)性上，鉆取數(shù)據(jù)價值。

當(dāng)企業(yè)發(fā)展到一定規(guī)模時，需要更深入的數(shù)據(jù)分析、更快的數(shù)據(jù)響應(yīng)速度、更強(qiáng)的數(shù)據(jù)交互能力。東信達(dá)看到，很多企業(yè)并沒有數(shù)據(jù)技能型人才，很多時候企業(yè)雖然依靠ERP等信息化工具建立起基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，但數(shù)據(jù)分析能力依然停留在手工采集ERP、CRM等工具中的數(shù)據(jù)再做成EXCEL報表的層面，很容易導(dǎo)致分析維度不全面、數(shù)據(jù)統(tǒng)計失誤進(jìn)而影響判斷。

加之這類數(shù)據(jù)匯總方法存在滯后性，往往導(dǎo)致企業(yè)市場敏感性差很多。譬如每周例會上老板詢問某個數(shù)據(jù)的異常原因，而執(zhí)行層并沒有注意到這點(diǎn)，難道要老板等到這個數(shù)據(jù)的分析出爐，下周再聽取匯報嗎？這種做法顯然是具有滯后性的。

從傳統(tǒng)BI向智能BI的轉(zhuǎn)變中，提升對異常數(shù)據(jù)的響應(yīng)速度是突出特點(diǎn)之一，它成為企業(yè)洞察市場的重要窗口，幫助實時監(jiān)控所有數(shù)據(jù)，更容易發(fā)現(xiàn)問題。

在市面上許多BI平臺的可視化頁面中，業(yè)務(wù)漲幅、降幅、市占率、人員變動、產(chǎn)品銷售波動、采購價格、退貨情況等數(shù)據(jù)一目了然，異常數(shù)據(jù)也會馬上提醒。如果企業(yè)的數(shù)據(jù)敏感性足夠強(qiáng)，便能從這一個個異常數(shù)據(jù)中嗅到環(huán)境和商機(jī)的變化，進(jìn)而調(diào)整業(yè)務(wù)決策。

BI能夠快速形成各類數(shù)據(jù)變化圖表、制作圖文并茂的數(shù)據(jù)分析報告，這些圖表、報告被應(yīng)用到會議PPT、月季年度業(yè)務(wù)匯報時，即為“數(shù)據(jù)應(yīng)用”，再也不需要文員敲一下午報表、做一天的PPT才能完成。

除了高效快捷外，BI匯總的數(shù)據(jù)還具備了全局性。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)匯總是從業(yè)務(wù)人員個人角度出發(fā)，但很多不同領(lǐng)域的因素同樣會影響業(yè)務(wù)結(jié)果。BI能有效解決這一缺陷，幫助管理層多維度掌握大局，關(guān)注驅(qū)動結(jié)果的各方面業(yè)務(wù)情況。這相當(dāng)于打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法，從根源上做出了改變，使數(shù)據(jù)處理分析一體化。

BI的價值不止在于告訴你“數(shù)據(jù)是什么樣”，還有“為什么會這樣”以及“怎么改善它”，它是新型數(shù)據(jù)管理邏輯的產(chǎn)物。伴隨著企業(yè)需求的演變，BI也由“更容易做報表的分析工具”逐漸成為更深入業(yè)務(wù)場景的“企業(yè)決策大腦”，它可以圍繞制造企業(yè)采購、生產(chǎn)、銷售、配送、庫存各場景進(jìn)行細(xì)分分析，降低數(shù)據(jù)顆粒度，調(diào)整業(yè)務(wù)策略，掌控全局。
（責(zé)任編輯：fqj）