商业智能BI是做什么的？
商业智能BI是一套完整的解决方案，它能从ERP、CRM、OA等不同业务系统中提取数据，对有用数据进行整合清洗，在保证数据正确性的同时，对数据进行分析和处理，并使用适当的查询和分析工具，快速、准确地为企业提供报表展示和分析，为企业提供决策支持。看到这些专业名词你是不是有点云里雾里了？下面小编就带领大家了解一下商业智能BI是做什么的。
1.商业智能的本质
对企业来说，商业智能BI不能直接产生决策，而是利用BI处理后的数据来支持决策。核心是通过构建数据仓库平台，有效整合数据、组织数据，为分析决策提供支持并实现其价值。
BI最终展现给用户的信息就是可视化报表或视图。需要注意的是，报表是一个结果，只能达到查询的效果，查询仅仅只能告诉我们结果是什么、有没有问题。而基于可视化图表背后的数据分析才能告诉我们问题的原因是什么，只要问题发现了，原因也找到了，那么企业业务人员或者管理人员如何去决策就会变得简单与轻松。
2.商业智能BI能做什么？
- 可视化报表的展现
在BI中，使用柱状图、饼状图、折线图、二维表格等图形可视化的方式将企业日常的业务数据（财务、供应链、人力、运营、市场、销售、产品等）全面展现出来，再通过各种数据分析维度筛选、关联、跳转、钻取等方式查看各类业务指标。
这个层次的可视化报表分析就是一种呈现，让用户对日常的业务有一个清晰、直接、准确的认知，同时解放了业务人员手工利用Excel的各种函数做汇总分析、制图的工作，提高了工作效率。
- 数据的“异常”分析
数据的异常分析利用的是对比分析法。业务人员通过可视化报表呈现，如果发现了一些数据指标反映出来的情况超出了日常经验判断。这时就需要要对这些 "异常" 数据进行有目的的分析，通过相关联的维度、指标使用钻取、关联等分析方式探索出可能存在的原因。
当然除了正向的异常，也有可能出现负向“异常”，比如注册量只有5万，这时也是需要我们通过分析找到原因，并在以后避免发生类似的情况。
最终业务人员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。这个阶段的业务人员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直接对应关系，这时可以利用数据图表之间的逻辑性关系寻找解决方法，提高企业的经营效率。
- 业务建模分析
业务建模分析通常是由精通业务的业务人员提出，通过合理的建模找出业务中可能存在的问题，将其反映在可视化报表上，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。它可由一个或多个图表组成，也可通过一组或多组数据图表支撑，依据企业的业务模型来确定。
3. 商业智能BI项目的实施步骤
- 业务分析需求的把控
对于很多准备或者正在规划商业智能BI项目的企业来说，业务分析需求的梳理是整个项目开始的第一步，往往也是最困难的，主要表现如下：业务部门往往提不出比较具体的分析需求，而IT部门很难深入到业务，也提不出适合业务部门的分析需求。BI项目需求分析涉及到很多部门，有的时候内部资源的沟通、协调都是很困难的...
那如何能够非常清晰的梳理好一个完整的业务分析需求，并且能够用业务部门能够理解的语言进行有效沟通？正确的做法是，提供方案的原型图，这样能激发业务人员说出需求的欲望，并让双方站在可以相互理解的角度沟通，最终出来的效果也能更好的符合企业的期望。
- 数据资源的整合清洗
企业的数据可能是来自外部系统，也可能来自内部的不同业务系统，比如CRM系统、ERP系统，或者业务人员的Execl表格， 这些统称为数据源。这些数据通过ETL工具原封不动的抽取到一个叫做ODS或者STAGING的数据库先存放起来。
这里需要注意数据是存放在一些数据表中，但是并不是所有的数据都需要抽取出来，只有有用的数据才会被抽取。涉及到一些数据需要去重、合并计算、格式转换，比如 15/10/22 转换成 2015-10-22等都属于转化阶段；加载阶段是，最后把数据统一加载到数据仓库中。
- 数据仓库的架构设计
数据仓库的开发，可以理解为一种技术，也可以理解为一种方法论或解决方案。在商业智能BI中，数据仓库就是最核心的那一层，起到的就是一个承上启下的作用。往下承接各类数据源中的数据，往上支撑各类可视化分析报表。数据仓库的构建水平将直接影响到商业智能BI项目的整体质量。
- 可视化分析报表逻辑设计
这里的可视化分析报表的逻辑设计主要是依据前期的业务人员搭建的数据指标体系而定，主题利用常见的可视化图表来做业务数据的展现。
随着互联网技术的发展，商业智能已经成为企业精细化运作的一个重要组成部分，它的价值已经不言而喻了。看完小编的这篇文章，你对商业智能BI是做什么的有大致了解了吗？
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