一文详解BI平台

发布时间：2022-11-15      游览量：3132

• BI流式数据处理数据分析维度

在20世纪80年代，沃尔玛就开始建立数据仓库系统。为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，于是对顾客的购物行为进行分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析用来提高销售额。那个著名的“啤酒与尿布”故事中，将啤酒与尿布绑定销售的逻辑即来源于此。

在2020年，“数据”被纳为生产要素，与劳动、资本、土地、知识、技术、管理等生产要素放在一起。随着数字化经济发展到一定阶段后，数据的价值逐渐凸显出来。它犹如一座有待挖掘的矿山，需要不断地开采、合理利用，继而发挥其最大价值给组织业务带来增长。

我们通常会采取大数据相关技术，如数据仓库、数据挖掘、数据可视化等技术进行数据分析，通过分析结果来辅助业务决策。

因此，BI是挖掘数据价值的一种手段，也是一款数据分析工具。

BI即Business Intelligence(商业智能),早在1996年,全球权威信息技术研究机构Gartner就对BI进行了定义:商业智能描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法,包括收集、管理和分析数据,将这些数据转化为有用的信息,然后分发到企业各处。

然而,在实践过程中,诸多企业对BI的理解产生了偏差,将BI等同于数据报表,认为BI的最终目的是将数据以可视化的形式呈现。事实上,可视化报表只是BI的最终呈现方式,完整的BI能力包括对数据进行一体化、标准化的整合与处理,将数据可视化的同时,进一步实现数据分析与挖掘。

因此，BI包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、训练、展现、协作等,让用户可以在一个统一的平台上完成全流程数据分析任务,帮助企业轻松构建数据应用,挖掘数据价值,驱动业务增长。

BI的核心价值在于满足企业不同人群对数据查询、分析和探索的需求，从而为管理和业务提供数据依据和决策支撑。这个说法较为宏观，下面从组织、业务、人员等角度分析其价值。

企业如何选择更适合自己的BI工具

市场上BI系统面对的业务形态各有不同，它们的核心能力和适用场景也不尽相同。有些是非常垂直行业的数据分析平台，如C端产品同学可能比较熟悉的神策、GrowingIO等，主要通过埋点来监测、收集互联网上的用户行为数据进行分析。

而另一类相对来说比较通用的BI，它是全行业通用数据分析工具，如Smartbi、Tableau、衡石BI等，它们可以单独作为数据分析工具使用，具有数据采集、数据整合以及可视化分析能力；也可与数仓配合使用，对数仓存储整合后的数据进行挖掘、可视化分析。

下面我们来看看Smartbi是如何帮助企业实现数据管理和数据分析一站式服务的：

隶属思迈特软件公司的产品，今年已走过11个年头，产品能够满足BI产品的发展阶段，主打更聪明大数据分析软件，快速挖掘企业数据价值！

Smartbi采取现代化的BI技术架构，结合数据管理现状，提供一站式商业智能平台和BI解决方案。

在对BI建设价值、核心功能了解之后，有助于我们结合实际需求去分析BI建设的必要性以及如何建设BI系统。BI系统在实际设计过程中，每个模块都有大量的功能以及细节要去处理。需先从全局概览其全貌，再深入到模块细节设计。

数据化管理、数据驱动运营的时代，企业数据分析需求呈井喷式增长，传统的数据获取流程业务人员直接触达数据的成本高，一般依赖于数据团队，由数据开发或数据产品支撑日常的数据调取以及报表监控需求，受限于数据团队的人力，数据响应时效性差，而智能BI产品以自助式的产品理念，让人人都可以进行数据获取、数据分析、可视化图表配置，大大提升数据化运营的效率。