Tableau 157亿收购背后，50页深度报告看清BI的未来

 企业数字化转型的本质是经验驱动决策向数据驱动决策的转变。在这个过程中，为企业各个业务系统提供描述、诊断、预测等数据洞察能力的不是数据分析工具，而是BI数据分析平台。这个BI平台既能在功能上满足业务需要，同时业务人员又方便操作，才能实现工具与业务的深度融合。

传统数据分析过程与业务需求的割裂造成了数据驱动的第一障碍。以传统数据分析工具SPSS为例，其提供了丰富统计分析模型和统计分析报告，但报告的分析结果仅仅是对统计模型的解释而不是对业务的解释。同时复杂的统计模型，通常只有统计专业人员才能理解，业务人员难以进行操作。

数据驱动管理要求数据平台对业务需求负责，而不仅对数据分析结果负责。数据分析过程仅是进行业务决策的过程一个环节，将分析结果转变为合理的决策依据才是BI的核心价值所在。企业应用BI的目标即是通过对不同业务源数据进行统一处理及管理，把数据变成信息、把信息变成决策、把决策变成行动，从而提高管理效率、增加企业的竞争优势。

BI平台通过对数据源接口与数据分析工具进行封装，业务人员能够轻易的获取不同的业务数据，同时根据业务需要提取分析结果。同时，BI作为共享分析平台，避免了部门间的数据混乱，极高提高了决策效率。

图6: BI技术支撑平台推进企业数字化转型

数据来源：爱分析

企业进行数字化转型的核心在于技术支撑平台的建设，BI作为数据驱动决策的第一步，其主要推动者为企业中的运营、销售和高层管理人员。企业在从“粗放式”向“精细化”管理过渡中，通过BI的帮助，企业/业务管理者能够更好的引导决策、提高运营效率、增加客户收入，从而更有效的提高企业竞争力。由于使用BI的人员是对业务负责人员，其分析效果相比传统统计学人员更能复合业务需求。

2.2 海量数据的处理与分析，让数据产生价值

 BI平台成为数据产生价值的主要方式。随着现代业务系统的越来越多，收集的数据越来越细，使用系统的时间越来越长，数据量的增长越来越快。但现有的系统无法对数据量比较大的数据进行快速响应。以BI建设为中心的数据中台服务，逐渐成为海量数据处理与分析的核心平台。

图7: 海量数据价值的体现

数据来源：爱分析

BI平台可以实现全域数据的精准分析，实现低价值密度数据的有效抽取。例如，企业的供应商信息、产品信息、库存状况、客户信息、订单数据、交易信息、时间和环境信息等重要的信息资源都分布在ERP/CRM/SCM等业务系统或者平面文件中，形成了一个个的“信息孤岛”。只有依赖大数据BI平台，才能使用挖掘全域数据的价值，而不是采用样本进行粗略的统计分析。

海量数据间的关联关系通常蕴含更为巨大的价值，BI平台利用增强分析实现关联关系价值挖掘。如客户关系管理过程中，利用BI应用进行客户划分、客户行为分析、重点客户和潜在客户发现等来了解客户，进而为客户提供个性化服务和交叉销售，从而提高客户的满意度和持久度，为企业赢得市场机遇。

（编辑：晋中站长网）

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