在互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，數(shù)據(jù)扮演著越來越重要的角色。為了讓數(shù)據(jù)更加便捷、直觀地呈現(xiàn)，BI可視化成為重要話題。市場、產(chǎn)品、運(yùn)營等老板都需要通過數(shù)據(jù)來決策，而BI可視化的應(yīng)用可以將數(shù)據(jù)直觀化、清晰化，方便老板們做出更好的決策。

互聯(lián)網(wǎng)早期是由技術(shù)和產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)，但隨著流量紅利的消失，互聯(lián)網(wǎng)開始進(jìn)入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代。

我們時(shí)常會(huì)聽到市場的老板說：“要把每一份錢都花在刀刃上”；產(chǎn)品的老板說：“你這個(gè)項(xiàng)目的目標(biāo)是什么？如何驗(yàn)證？”；運(yùn)營的老板說“新上的策略效果怎么樣？”等等。

這些都和數(shù)據(jù)都息息相關(guān)，如何讓數(shù)據(jù)便捷的可視化呈現(xiàn)出來，就是今天要聊的BI可視化話題。

一、什么是BI

BI的全稱是Business Intelligence，也就是商業(yè)智能。

BI可視化系統(tǒng)是一種數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析工具，可以將數(shù)據(jù)以圖表、儀表盤、表格等形式展示出來，讓用戶能夠更加直觀地理解數(shù)據(jù)背后的意義。

它可以幫助企業(yè)、組織和個(gè)人更好地了解其業(yè)務(wù)狀況、發(fā)現(xiàn)問題，并在必要時(shí)進(jìn)行決策。

BI可視化系統(tǒng)通常與大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析等技術(shù)相結(jié)合，以支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策制定。

常用的BI可視化系統(tǒng)第三方服務(wù)商包括Tableau、QlikView、Power BI，國內(nèi)有Fine BI等。

二、BI的價(jià)值

BI可視化系統(tǒng)可以使用戶更好地了解數(shù)據(jù)，更快速的作出決策，更好的管理業(yè)務(wù)，并幫助企業(yè)、組織和個(gè)人更好地了解其業(yè)務(wù)狀況。

1. 使數(shù)據(jù)更具可視化。通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化圖表和儀表盤形式，用戶可以更清晰地了解數(shù)據(jù)的變化和趨勢，從而更準(zhǔn)確地分析情況。
2. 節(jié)省決策時(shí)間。BI可視化系統(tǒng)可以提供即時(shí)更新的數(shù)據(jù)，迅速反映最新的業(yè)務(wù)情況，幫助用戶及時(shí)做出決策。
3. 自助式的數(shù)據(jù)分析。BI可視化系統(tǒng)提供了用戶自定義報(bào)表和查詢數(shù)據(jù)的功能，使用戶能夠快速的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢、關(guān)系等，從而更好地理解數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)。
4. 支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策制定。BI可視化系統(tǒng)可以幫助企業(yè)、組織和個(gè)人，更好地管理業(yè)務(wù)，發(fā)現(xiàn)問題，在必要時(shí)做出更明智的決策。

三、如何從0-1搭建BI系統(tǒng)

許多公司發(fā)展到一定的規(guī)模之后都會(huì)開始自己搭建BI系統(tǒng)，原因主要有三個(gè)方面：

1. 滿足更多的業(yè)務(wù)場景。產(chǎn)品的基礎(chǔ)是通用性，所以難以滿足相對(duì)個(gè)性的業(yè)務(wù)場景。向廠商提出定制開發(fā)，拓展更多的功能并不是一個(gè)很好的選擇。原因有兩個(gè)：一是成本過高；二是周期過長。
2. 安全性與領(lǐng)地意識(shí)。BI涵蓋數(shù)據(jù)處理等敏感操作，加工內(nèi)容包括了企業(yè)經(jīng)營相關(guān)的核心數(shù)據(jù)。雖說目前BI產(chǎn)品支持本地化部署，但是企業(yè)對(duì)核心數(shù)據(jù)的領(lǐng)地意識(shí)，仍會(huì)驅(qū)使企業(yè)進(jìn)行自研系統(tǒng)的開發(fā)。
3. 系統(tǒng)橫向貫通的訴求。在數(shù)據(jù)中臺(tái)體系下，BI平臺(tái)并不是一個(gè)孤立或者絕對(duì)獨(dú)立的系統(tǒng)，它需要與數(shù)據(jù)中臺(tái)體系下的其他系統(tǒng)進(jìn)行橫向的對(duì)接與融合，如果直接采購商業(yè)化BI 產(chǎn)品，顯然難以滿足這樣的訴求。

那么如果需要自己搭建一套BI系統(tǒng)，應(yīng)該如何開始？

首先需要明白使用BI的用戶有哪些，從流程角度可以分為內(nèi)容的加工者（數(shù)據(jù)分析師）和內(nèi)容的使用者（產(chǎn)品經(jīng)理或者運(yùn)營或者BOSS）。

其次是內(nèi)容生產(chǎn)的核心流程：設(shè)置數(shù)據(jù)維度/指標(biāo)——?jiǎng)?chuàng)建數(shù)據(jù)集——選擇圖形（組件）——報(bào)表（儀表板）——內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)（移動(dòng)端、駕駛艙、外鏈等等）。

梳理出用戶角色、核心路徑以及產(chǎn)品架構(gòu)之后，可以從以下步驟開始進(jìn)行BI平臺(tái)搭建的實(shí)施計(jì)劃：

1. 數(shù)據(jù)收集和整理：首先需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和整理，包括數(shù)據(jù)清洗、去重、格式化等，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量高、整潔。
2. 數(shù)據(jù)建模：在數(shù)據(jù)整理的基礎(chǔ)上，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，即將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化系統(tǒng)可理解的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。比如根據(jù)需要?jiǎng)?chuàng)建數(shù)據(jù)表或圖表，以及定義數(shù)據(jù)之間的維度和指標(biāo)。
3. 可視化設(shè)計(jì)：在完成數(shù)據(jù)建模之后，需要進(jìn)行可視化設(shè)計(jì)，即將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成用戶友好的可視化界面，包括選擇不同的圖表類型，顏色、樣式以及刻度和標(biāo)簽等。
4. 數(shù)據(jù)分析：通過數(shù)據(jù)分析功能，數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)可以幫助用戶找到隱藏在數(shù)據(jù)中的變化和趨勢?？梢赃x擇不同的分析工具以圖形化或表格化的方式處理數(shù)據(jù)。
5. 數(shù)據(jù)分發(fā)：最后是數(shù)據(jù)分發(fā)，可以將數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)中的報(bào)告和可視化結(jié)果分享給各個(gè)部門或項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)。常用的數(shù)據(jù)分發(fā)方式有：BI報(bào)表查看平臺(tái)（PC）、移動(dòng)BI（App）、數(shù)據(jù)大屏、郵件分發(fā)、URL 分發(fā)與嵌入分發(fā)等。

以上步驟主要是BI可視化系統(tǒng)搭建的一般步驟，當(dāng)然具體實(shí)施方式會(huì)受到具體項(xiàng)目的要求和需求的不同而略有差異。

四、BI的應(yīng)用場景及未來趨勢

1. 應(yīng)用場景

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，BI可視化的應(yīng)用場景非常廣泛。

主要用在以下幾個(gè)場景：

1. 業(yè)務(wù)分析：BI可視化系統(tǒng)可以幫助用戶更好地理解企業(yè)和組織的業(yè)務(wù)狀況，例如銷售、采購、庫存等。
2. 財(cái)務(wù)分析：BI可視化系統(tǒng)可以幫助用戶更好地掌握財(cái)務(wù)狀況，例如財(cái)務(wù)報(bào)表、會(huì)計(jì)準(zhǔn)則、利潤率等。
3. 市場研究：BI可視化系統(tǒng)可以幫助用戶更好地了解市場，例如關(guān)鍵詞分析、競爭對(duì)手分析、消費(fèi)者偏好分析等。
4. 運(yùn)營分析：BI可視化系統(tǒng)可以幫助企業(yè)更好地掌握運(yùn)營狀況，例如用戶增長、供應(yīng)鏈、生產(chǎn)流程分析、人力資源分析等。
5. 用戶分析：BI可視化系統(tǒng)可以幫助企業(yè)更好地衡量用戶數(shù)據(jù)，例如用戶流量、轉(zhuǎn)化率、客戶反饋等。

綜上，BI可視化系統(tǒng)在很多領(lǐng)域和場景下都有應(yīng)用，使數(shù)據(jù)更加直觀、可視化，并幫助用戶更好的理解業(yè)務(wù)和做出決策。

2. 未來趨勢

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，更高的算力支持、融合更多數(shù)據(jù)的LLM模型，未來BI可視化系統(tǒng)的發(fā)展將會(huì)向前邁出一大步。

趨勢主要有以下幾個(gè)方向：

1. 更加智能化：未來BI可視化系統(tǒng)將會(huì)加強(qiáng)和AI技術(shù)的結(jié)合，使得系統(tǒng)能夠更智能化地分析和理解數(shù)據(jù)，并提供更加智能化的推薦和預(yù)測功能，如對(duì)話式分析。
2. 移動(dòng)化：隨著移動(dòng)設(shè)備的普及，未來BI可視化系統(tǒng)將會(huì)更加注重移動(dòng)性，用戶可以在手機(jī)端、平板電等多種移動(dòng)設(shè)備上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化。
3. 實(shí)時(shí)性：現(xiàn)在的BI可視化系統(tǒng)大多仍然是基于歷史數(shù)據(jù)的靜態(tài)分析，但未來的系統(tǒng)將注重實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和處理，允許用戶隨時(shí)隨地跟蹤業(yè)務(wù)趨勢和進(jìn)展。
4. 可訪問性：未來BI可視化系統(tǒng)將更加注重可訪問性，允許不同崗位、職級(jí)、語言和文化背景的用戶通過自定義、多語言和多元化的界面和工具，更加輕松地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策制定。
5. 更大規(guī)模：未來數(shù)據(jù)量將會(huì)更加龐大、多樣化，BI可視化系統(tǒng)需要能夠處理和展示更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型和更大規(guī)模的數(shù)據(jù)，包括非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和跨數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合。AI技術(shù)將進(jìn)一步提升可處理數(shù)據(jù)的規(guī)模和復(fù)雜度。

綜上，未來BI可視化系統(tǒng)將更智能、更靈活、更實(shí)時(shí)和更數(shù)據(jù)化，為用戶提供更加精確、方便和可靠的數(shù)據(jù)分析和可視化服務(wù)。