商业智能BI的三个分析层次

商业智能的分析层次（一）报表的常规呈现

所谓常规呈现指的是使用柱状图、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、运营等）全面呈现出来，再通过各种维度（看数据的角度）筛选、关联、跳转、钻透等方式查看各类分析指标，业务分析图表按照主题划分，图表之间存在一定的逻辑关系。

这些分析展现内容基本上是围绕各个业务部门日常工作展开，这里面有很多的业务分析内容可能需要复杂的计算规则，需要从不同的系统取数据，从业务系统软件中这些都是很难直观看到的。这个层次的报表分析就是一种呈现，让报表用户对日常的业务有一个清晰、直接、准确的认知，其次解放了他们自己手工通过 EXCEL 通过各种函数做汇总分析、制图的工作。

比如，财务部门会关心今年的营业收入、目标完成率、营业毛利润率、净资产收益率等；销售部门会关心销售金额、订单数量、销售毛利、回款率等；采购部门会关心采购入库金额、退货情况、应付账款等等。

因此，达到第一个层次的目标就是：通过可视化分析报表直观、全面的呈现企业日常经营、业务的情况。可以从集团层次出发，也可以从业务线或者部门出发。

 实际上，很多企业在落地商业智能 BI 的过程中也就停留在这个阶段，或者还没有完全达到这个程度，比如上面所提到的 “全面的呈现企业日常经营、业务的情况”，有的企业可能只是做到了“部分呈现”。因此，商业智能 BI 的价值在这个阶段就显得非常有限，数据的作用仅仅是从另外的一个"可视化"的角度对业务做出了另一种形式的解读，用户仅仅是被动的接收来自可视化报表上传递的信息。

商业智能的分析层次（二）数据的"异常"分析

我们通常所认为的 "异常" 就是指不好的东西，那么在这里我们对 “异常”的解释是：通过可视化报表呈现，我们发现了一些数据指标反映出来的情况超出了我们的日常经验判断。例如，正常情况下每个月的平均用户注册量是10万左右。但是通过报表我们发现在今年的 8 月份，会员注册量达到了 23 万，这就是一种 "异常"，远远超过我们的经验判断和预期。再比如在今年的 1-9 月份，产品销售毛利率稳定在 30%-40% 之间，突然到了10月份，整体的毛利率下降到了 20% 不到，这也是一种 "异常"。这两种异常数据，一种是我们所追求的的正向"异常"，一种是我们极力避免的负向“异常”。

商业智能 BI 是先通过第一层的报表呈现，将很多业务运营情况直观的反映出来，让用户可以直观的看到在我们经验之外的数据表现情况。商业智能 BI 在这里体现的价值就是要对这些 "异常" 数据进行有目的的分析，通过相关联的维度、指标使用钻透、关联等分析方式探索出可能存在的原因。

比如会员注册的问题，有哪些因素可能导致会员注册的大幅度增加的可能？是不是最近采取了一系列的线上降价促销、开放式的注册、相关营销活动等，这些支撑分析的数据是否都存在，如果都存在，它们的报表呈现情况如何，促销投入的力度和用户增长的关系等等。

在这个层次中，可视化报表的分析是带着问题找问题的，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。这个阶段的用户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联系，数据图表之间的逻辑性更强。

例如，通过分析发现在三种线上促销方式中，促销方式一的投入产出最高，因此回归到业务场景中，这种促销方式以后应该要坚持，它可以有效的提升用户注册增长率。

商业智能的分析层次（三）业务建模分析

业务建模分析通常是由精通业务的用户提出，通过合理的建模找出业务中可能存在的问题，将其反映出来并最后要回归到业务，形成决策并不断优化的一个过程。业务建模可简单，可由一个或多个图表组成，也可复杂，通过一组或多组数据图表支撑。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。

业务建模分析区别于第一层的全面数据呈现和第二层的异常分析和被动分析，它是一种更深层次的业务数据的主动设计和探索分析。这层分析的提出更加深入业务，围绕一个一个业务分析场景展开，对业务的认知要足够深。

业务分析建模需要由专业的业务人员且具备数据分析思维意识的人员来推进和主导，再辅助合适的数据分析、挖掘或统计工具，这样商业智能 BI 的价值才能得到充分的发挥，数据的价值也才会得到充分的体现。