企业数字化进程中，使用商业智能BI的注意事项

2023-07-08 11:15 作者:北京派可数据 0人读过 | 我要投稿

对市场异常敏感的商业世界自然不会放过获取数字经济的机会，以国企和央企为首的众多企业开始进行数字化转型，通过信息化建设，部署商业智能BI来完成转型工作。但很多企业只是抓准了风口，在此之前并没有太多部署商业智能BI的经验，经常会犯一些错误。

没有培养数据的意识

这是很多企业在使用商业智能BI时常见的问题，会出现这个问题说明企业在信息化建设初期，也就是业务信息系统阶段没有打好基础，导致企业没有高质量的数据可以使用。

培养数据确实很难，比如说需要企业高层领导进行自上而下的全面改革、需要全体员工有良好的数据意识、需要企业拥有统一的规范模板......

但另一面，也可以说明企业并没有意识到数据培养的重要性，不明白高质量的数据对商业智能BI有何意义。俗话说解铃还须系铃人，要想搞清这一点，就需要从源头出发，而商业智能BI的源头就是企业日常经营活动产生的数据，BI把这些互相隔离的数据打通然后经过ETL过程汇入到数据仓库中，再由IT部门把这些数据输出到可视化报表中，提交给领导。

在整个过程中，数据贯穿前后，是整个流程的核心，一旦数据质量出现问题，企业拥有再好的BI系统也只能望“数”兴叹。

数据分析脱离业务需求

如果说，数据是搭建商业智能BI系统的前提，那么数据分析则是使用BI的关键。

如果你是数据分析方面的爱好者，你经常能看到一种很有意思的争论。

业务人员说他们才能做好数据分析，因为数据从业务活动中产生，分析结果由他们实施执行，而IT人员也不示弱，业务人员懂业务不假，但IT人员天天和数据打交道，对数字敏感，掌握各种处理数据的能力，能制作更加深度、精良的可视化数据报表。

说白了其实就是一点，业务人员拥有业务思维，IT人员拥有数据分析技术，这两者因为同样重要，所以在网上争论才会出现谁也争不过谁的窘况。

既然两者同样重要，为什么标题是“数据分析脱离业务需求”，那是因为在实际企业经营中，通常都是由拥有技术的IT人员负责数据分析、产出可视化报表，业务人员因为一线业务繁忙，而且缺少数据分析和制作深度图表的能力，常常不能参与到其中。

所以，企业只有平衡好业务和技术的关键点，才能让两者结合产出真正对企业发展有利，能够帮助决策的可视化报表。

过于追求视觉效果

前边说到了数据分析的核心要求，现在该说说数据分析的方向和结果的呈现方式，这是直接影响到企业管理人员决策的内容，同样不容小视。

技术人员在制作可视化数据报表时，很容易出现两种情况。

第一种，容易追求大而全。很多企业领导分配任务时，往往不会指出确定的数据内容要求分析，他们只会圈出大概方向，由技术人员自由发挥。但技术人员不清楚具体的业务情况，担心产出的报表图像缺少关键信息，索性就把相关的数据全部制作出来，一股脑的交给管理人员，导致关键信息被庞大的数据量淹没。

第二种，追求精美华丽。部门技术人员因为一身技术能力没有用武之地，在制作可视化图表时很容易走向复杂、精美的思路。其实部分管理人员也会有这样的想法，觉得图表制作越复杂，效果越华丽，对信息的展现就越完善。其实这种思路是有问题的，制作可视化图表是为了更好、更直观地展现数据背后的信息，也是为了展现信息之间的关联性，防止在庞杂的数据中丢掉关键。

为了把庞杂的数据以更直观的形式展现出来，人们发明了商业智能BI通过可视化图表的形式更好地展示企业发展信息，现在把可视化图表制作得大而全、复杂、华丽，导致覆盖率关键信息，某种意义上是又回到故事的开始。

忽视多终端的重要性

很多管理决策人员没有那么多时间坐在办公室慢慢听员工的汇报，也很难去电脑前看完整个可视化图表页面，只有移动端能让他们随身携带，随时观看。

经常会有技术人员嫌弃移动端展现的信息量太少，不愿意花时间去制作，他们更喜欢操作性强、分析全面的PC端页面。会出现这种情况是因为他们没能搞清商业智能BI的定位，也搞错了BI系统真正的服务对象。

企业信息化建设初期，也就是业务流程信息化阶段，这时搭设的业务信息系统主要是由业务人员、基层管理使用的，高层管理决策人员没有时间一个个打开各种业务系统去看数据，他们想要随时快速查看企业整体的发展状况，商业智能BI的诞生就是为了解决这个问题。

既然BI系统面向的服务对象实际上是管理决策层，那么就要考虑到管理层的实际需求，移动端可视化报表不仅具备便携性，还具有实时性以及对企业关键发展信息的零延迟展现。

准确的定位是一切的关键，派可数据企业级一站式商业智能BI可视化分析平台就牢牢把握了BI领域的关键，可视化原型建模、零代码数据仓库建模、指标管理体系为企业解决了需求、架构、模型和指标的问题，可视化自助分析则让企业能够随时根据自己需求制作可视化图形报表，辅助企业管理决策，让企业省心，省力。

数据可视化有什么工具

目前来看数据可视化的各种工具已经比较成熟了，并且对于个人和企业都有各自的工具体系，也有代码实现和低代码、零代码的区别。但总体来说，数据可视化工具主要分为两类，分别是多为个人使用的可视化工具，以及多为企业使用的商业智能BI。

可视化工具的优点就是比较轻量化，可以利用通用模板完成简单图表的制作。可视化工具也可以细分为两种，一种是免费和收费并行，这种可视化工具一般会有水印、功能、图表、导入导出等方面的限制，需要付费解锁。

另一种就是开源的可视化工具，一般可以免费使用全部功能，也能制作比较复杂的数据可视化，但是通常需要代码编程来制作可视化图表，对使用者的IT技术要求比较高，有比较高的门槛。

对于企业来说，产品体系更成熟、功能模块比较齐全、使用门槛比较低的商业智能BI则是主要的选择对象。商业智能BI是针对企业进行开发的数据类技术解决方案，对数据清洗、数据存储、数据调取、数据分析、数据可视化等数据流程都有涉及。此外，也具有数据权限、数据查询、血缘分析、指标管理等模块。

通过商业智能BI制作的数据可视化还具有多终端的功能，可以在PC、移动、大屏等不同平台展现相应的可视化报表，实现多场景的使用。商业智能BI不仅打破了数据孤岛，还承担了为企业不同部门、层级人员制作业务分析、业务发展、、业务结构、业务质量等数据可视化报表。

数据可视化需要注意什么

我们经常能看到很多企业其实并没有明确的需求，只是盲目的把数据给到分析师，也没有什么具体的需求，好像就是我给你一串数字，你给我随便分析点什么就行，我也不指望得到有价值的信息，亦或是看归看怎么做还照原样来。这就是为什么即使数据可视化有各种用途，但还是会说不要把数据可视化当做表面工程。

就比如很多企业虽然上了商业智能BI，但因为没有针对性进行调整，传统的数据报表以及二维表格依然是工作中的主流，图表只是用来辅助展现，区别只在于制作的工具，只有着效率的提升，却没有根本上的变化。

而且很多企业也没有对数据可视化进行区分，只是单纯把业务快报、业务分析制作后一层层提交，却没有考虑到这些都只是以前业务人员需要的东西，而对于高层管理人员来说并没有多大用处。高层管理人员需要的是高度汇总的指标，是一眼就能看出企业整体发展情况的管理层面的数据可视化。

数据可视化的关键点

1、可读性

数据可视化是由数据分析师制作，提供给企业不同员工阅读的，换句话说就数据分析师就像一个老师，需要把高难度的考题以学生能理解的方式进行教学，数据可视化同样如此。数据分析师需要降低数据可视化的阅读门槛，保证可视化报表足够直观，让企业员工在不了解数据分析、数据可视化的前提下，依然能够获取足够的信息和知识，明白分析图表所表达的含义。

2、有意义

数据可视化是企业业务人员发展、管理人员决策的信息支撑，所以数据分析师在制作可视化图表前就应该充分了解业务人员、管理人员以及其他人员的数据可视化需求，比如说销售人员需要了解月度的销售情况，这时数据分析师就应该调取月度销售数据，通过条形图、饼状图、驾驶舱等对数据进行多维分析，最后将销售趋势、销售占比、销售达成等结果展现在可视化图表上，让销售人员能够明白月度销售情况，这就是数据可视化的意义。

3、一致性

除了各种需求，数据可视化本身也是有着很多制作、设计技巧的，数据分析师应该在同一可视化分析页面保持一个主题，让页面中的每个图表都尽量与主题相关、展现的数据信息也和主题一致，同时页面中的配色、布局、风格都应该尽量保持一致，不会出现繁杂、混乱。然后，数据可视化报表中不同图表模块应该尽量保持对称，让页面整体处于一种平衡的状态，提前对页面布局进行设计，将同类的数据信息放置在邻近位置，给用户以良好的观看体验。这样一来，数据可视化报表就能更加简洁、美观，更容易阅读。

数据可视化怎么做

1、确定需求

在制作可视化报表前，数据分析师需要先根据业务分析需求进行规划，根据层级、主题、模块的不同将业务需求进行拆分为一个个小的分析任务，并捕捉其中业务的指标、标签，进行分类分级，方便后续取数以及实际分析。

在确认需求的过程中，数据分析师需要关注业务和数据的对应关系，按照业务指标、标签确认数据仓库中数据是否齐全，如果缺少部分数据应该进行调研或通过填报、补录补全数据，之后还要对数据质量进行评估，确认需求中的数据都存在之后，再进行下一步的数据可视化制作。

2、准备数据

数据分析师在进行数据可视化前，应该提前准备好任务所需的数据，做好分析前的准备工作，避免出现一边分析一边寻找数据的情况。在准备数据的阶段，数据分析师要联合技术人员，将后续数据可视化需要的指标、标签、维度等数据从数据仓库中调取出来，为数据可视化分析做好准备。

在准备数据的时候，数据分析师还要对业务数据再一次确认，并通过和一线业务人员沟通协作，确认数据和业务指标之间彼此贴合，完成后再思考数据之间的关联，将关键数据进行整理并加以标注。

3、选择图表

在数据可视化的过程中，图表的选择直接关系到可视化的呈现效果以及可视化分析的准确性，一个合适的图表能够把数据之间的联系转化为直观的信息，相反错误的图表可能会将需求结果导向错误的方向。

数据分析师必须了解所有主流的图表类型，知道每个图表适合做哪些分析，能够展现哪种类型的信息，举个例子，折线图、柱形图等能够轻易的展现事物的发展趋势，但如果你把某段时间销售数量变化趋势呈现在饼图上，那这个图表就没有任何意义了。

4、页面布局

准备工作完成后，数据分析师就可以正式开始制作可视化报表。页面布局非常考验数据分析师对尺寸的敏感程度，需要在一个页面上展现尽可能多的信息量，同时不显得臃肿，能够清晰地传达信息。如果数据分析师的数据可视化经验不足，就很容易在这个阶段出现问题，所以数据分析师应该具有丰富的数据可视化经验，才能设计好的页面布局方式，如果之前没有过多了解，那应该选择可视化模板，确保不会出现错误。

5、数据可视化

（1）销售情况分析

将数据分为不同主题，在一个页面上呈现关联数据，以中心地图为核心数据，次要信息分散在四周。