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榮耀標識BI分析系統概述
編輯導語：BI分析是當今數據時代必不可少的能力之一，通過系統化產品化的方法，能夠大幅降低數據的獲取成本、提升數據使用效率；借助可視化、交互式的操作，可以高效支持業務的分析及發展。本文作者對此進行了詳細的分析，我們一起來看一下。
作者在做數據產品經理之前，做過2年的數據分析工作；因此對市面上的各類BI分析工具均比較了解。
今天，作者結合了產品工作及數據分析的經驗，從公司角度出發，到底要不要自研一套BI分析系統。
一、BI分析系統的背景
在說BI系統是干嘛的之前，先說說BI分析是干嘛的。
BI，是Business Intelligence的簡稱，也叫商業智能；主要是利用一些數據技術，從數據中挖掘背后隱藏的規律、總結現象背后的原因，用以指導業務的發展；目前很多的公司，都會設立BI分析師的角色，就是專職來做這個事情的。
通常BI分析師的主要工作，就是通過SQL等數據庫語言取數據、然后利用一些模型或者分析框架，結合了業務進行各種分析；最終將有價值的一些建議做成報告或者報表等形式，給到業務進行參考。
但逐漸的，業務也有了自己分析、自己總結的需求，而不是完全依賴BI分析師。
一方面，隨著時代的發展，各類工具的使用門檻不斷降低，例如Excel，二十年前會用的人屈指可數，會用Excel的人就是數據領域比較牛的數據人了，但如今基本是人人必會的技能之一。
其他的一些工具，比如SQL、甚至最近幾年連Python都開始很多人開始學習，連房產大佬潘石屹都在學……可見普通的業務人員對自己動手分析業務、有著多么強大的需求。
除了門檻降低導致業務人員可以自己分析，另外BI分析師的能力參差不齊、對業務的理解肯定是不能和專門做業務的同學相提并論的；因此，很多數據分析師給出的所謂分析報告，都是紙上談兵，并不能切實命中業務要害，更別談有什么價值了。
再一個就是，業務現在的發展速度都是日新月異的，很多業務場景都要求要實時分析，這更是對傳統的數據分析提出了很多挑戰：傳統的分析，往往需要幾天甚至幾周，才能完成從數據收集到結論給出這個全流程。
綜上幾個原因，就有了BI分析系統這個誕生的背景。
二、BI分析系統的作用和價值
那分析系統到底能干嘛呢？
一方面，分析系統可以將大量的數據處理過程流程化，這就大大提升了數據分析效率；做過分析師的同學都知道，其實工作的一大半時間都“浪費”在了數據處理過程。
有了這個系統，可以節省業務和分析人員的數據處理過程；若技術支持的好，數據甚至可以做到實時分析，比如你這邊剛做了一個頁面上線，在分析系統上立刻就能看到最新的訪問數據——這無疑是有重要的業務意義。
另一方面，分析系統可以極大地降低數據分析的門檻；可以通過很多交互化的方式、讓業務自己進行各類的分析，也不需要寫SQL，直接拖曳式分析即可；對于一些常用的監控項目或者指標，可以在系統中搭建好，后續自動化更新即可。
由于門檻的降低，分析系統可以讓很多業務自己就用起來；這無疑降低了業務和分析之間的巨大溝通成本，業務創建的分析報告也就更有針對性、更有業務價值；而對分析師而言，減少了大量的無效時間，可以將更多的精力放在一些“高精尖”的項目上，集中精力攻克更難的分析。
三、到底是自研還是采購
到底是自研還是采購，這是個問題。
首先說一下目前市面上的BI工具都有哪些吧。
總體上，其實分為免費和付費兩大陣營——免費陣營里，為首的當然是GA（也就是谷歌分析）、PowerBI，但是由于有墻的限制，很多公司沒法使用前者；付費陣營里，近兩年比較火的主要就是神策數據了，傳統的就是Tableau。
其實，關于自研還是采購這個問題，這比較看公司業務的發展階段的。
如果是初創型公司，業務還在發展階段，甚至都沒啥數據，其實沒有必要投入過多的人力和資金成本，產品經理甚至可以充當半個分析師的角色。
如果是中型公司（1000人以內），自研也基本是沒有必要的；可以用一些免費的工具，如果在某個具體場景上有需求，可以定向采購；盡量不要貿然自研，因為一套BI系統的搭建還是相當消耗人力的，需要長時間的打磨，不如采購；省下的人力招聘1-2個專門負責的數據產品經理，協助乙方進行應用的落地，是性價比比較高的。
如果是中大型公司（1000-2000），可以考慮自研+采購，要給自研預留一定的時間，逐步過渡到自己的系統上。
而大型公司，例如京東這種體量的，那就不用糾結了，肯定自研好了；畢竟有錢、有人，說不定做好了還能對外賦能，進行SaaS服務呢。
四、優秀的BI系統是啥樣
無論是自研還是采購，對于數據科學家、或者是數據產品經理來說，都要知道，一套優秀的BI系統應該是怎樣的。
雖然不是所有的數據產品都有機會參與到BI系統的搭建上（正如前文提及的，中大型公司才會自研）；但了解BI系統卻是所有公司必須的，不然你做采購的時候，也容易被忽悠。
正所謂，“心中有丘壑”。
其實在我心里，Tableau是很優秀的BI系統了，后面有時間詳細講講。
優秀的BI系統，首先性能要好。很多軟件或者平臺，做一個數據的處理，要消耗比較久的時間；這無疑帶來了效率的下降。性能好的背后代表了強大的技術支撐。
其次，在可視化上要豐富，操作上要便捷。目前絕大部分的BI系統其實操作的交互差不多，但細微處還是能見到功夫的。
最后，就是在數據的處理環節上，要做到有層次。BI系統中的數據處理無疑是比較重的環節了，要對主干的流程進行突出；而一些細節的數據處理功能要支持，但不能喧賓奪主；不然面對一堆復雜的操作選項，用戶是無法進行上手的。
主要是這些，后面會針對BI系統進行拆解，詳細講述一下如何搭建一套優秀的BI系統，以及不同BI系統的競品分析。
本文由 @冬至 原創發布于人人都是產品經理，未經作者許可，禁止轉載。
題圖來自Unsplash，基于CC0協議。
學習了
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