編輯導語：數據的建立能夠為企業帶來決策的依據，BI的核心價值在于滿足企業不同人群對數據查詢、分析和探索的需求，從而幫助企業更好的管理與決策。本文區別于傳統的BI系統，更加注重于業務人員的自助式、探索式敏捷分析，一起來看看吧。

本篇為《淺談BI系統設計》系列第一篇原創文章。文章從三個問題入手：

1. 什么是BI系統？
2. 為什么要建設BI系統？
3. BI系統有哪些功能？

通過對BI價值以及核心功能介紹，希望讓讀者對BI系統有初步了解。

一、BI介紹

在20世紀80年代，沃爾瑪就開始建立數據倉庫系統。為了能夠準確了解顧客在其門店的購買習慣，于是對顧客的購物行為進行分析，想知道顧客經常一起購買的商品有哪些。

沃爾瑪數據倉庫里集中了其各門店的詳細原始交易數據。在這些原始交易數據的基礎上，沃爾瑪利用數據挖掘方法對這些數據進行分析用來提高銷售額。那個著名的“啤酒與尿布”故事中，將啤酒與尿布綁定銷售的邏輯即來源于此。

在2020年，“數據”被納為生產要素，與勞動、資本、土地、知識、技術、管理等生產要素放在一起。隨著數字化經濟發展到一定階段后，數據的價值逐漸凸顯出來。它猶如一座有待挖掘的礦山，需要不斷地開采、合理利用，繼而發揮其最大價值給組織業務帶來增長。

圖1 數據成為數字時代的生產要素

我們通常會采取大數據相關技術，如數據倉庫、數據挖掘、數據可視化等技術進行數據分析，通過分析結果來輔助業務決策。這就是商業智能（BI），它是挖掘數據價值的一種手段，表現形態可以是一套大數據技術組合的解決方案，也可能是一款數據分析工具。

本篇文章所寫的BI系統是指獨立的一款可視化數據分析工具，它與傳統BI不同的是，更注重于業務人員的自助式、探索式敏捷分析。

圖2 傳統BI與敏捷BI業務流程對比

二、BI價值

BI的核心價值在于滿足企業不同人群對數據查詢、分析和探索的需求，從而為管理和業務提供數據依據和決策支撐。這個說法較為宏觀，下面從組織、業務、人員等角度分析其價值。

驅動組織數字化轉型：企業數字化轉型的本質是經驗驅動決策向數據驅動決策的轉變，如何最大化利用數據價值成為關鍵。需要不斷挖掘數據，提煉出有效信息，并且將有效信息轉化為可參考、可執行的知識，最終通過數據支撐管理決策。

這個過程涉及到數據在BI系統內的流轉，如將數據接入系統，對數據進行業務主題分析，最終將結果可視化展示作為決策依據。

圖3 將數據變得有價值

推動業務精細化運營：BI 作為數據驅動決策的第?步，其主要推動企業在從“粗放式”向“精細化”管理過渡中，從?提?運營效率、增加客戶收?，更有效地提?企業競爭?。

知識共享沉淀：通過BI將組織內成員的數據分析方法、經驗落地成為報告等內容，通過知識共享沉淀來提高組織整體的數據素養。

同時BI為組織內部不同角色成員所提供的核心價值不同，下面通過高管、業務執行人員、IT人員三種角色來說。

對管理人員：BI主要是為其提供管理依據，通過數據來輔助決策。讓管理者通過數據反饋的結果，掌握組織的實時運轉狀況。

對于業務執行人員：提高業務效率，促進業務流程優化。業務人員面對的數據需求往往是非常復雜的，如何高效地提煉出數據分析結果成為關鍵，自助式BI分析讓執行人員更專注于業務主題分析。

對于IT人員：打通數據孤島，釋放IT資源。各部門間都要IT進行數據開發，導致開發資源緊張。通過BI將各業務系統數據打通，節約開發資源，縮短建設周期。

三、核心能力

市場上BI系統面對的業務形態各有不同，所以它們的核心能力不盡相同。

有些是非常垂直行業的數據分析平臺，如C端產品同學可能比較熟悉的神策、GrowingIO等，主要通過埋點來監測、收集互聯網上的用戶行為數據進行分析。

圖4 神策

而另一類相對來說比較通用的BI，也是本篇文章要講的。它是全行業通用數據分析工具，如Tableau、FineBI等。它們可以單獨作為數據分析工具使用，具有數據采集、數據整合以及可視化分析能力；也可與數倉配合使用，對數倉存儲整合后的數據進行挖掘、可視化分析。

圖5 Fine BI

在組織內一套BI系統的構建并非易事，它往往要和組織架構、業務架構、IT架構、數據架構等頂層系統性設計相結合，才能建設符合組織發展趨勢的系統。

在這里只做產品功能層面的核心能力講述，如數據連接、數據處理、可視化分析、多維交互分析以及數據應用的共享分發等。

圖6 BI核心能力

數據連接：連接業務系統數據，便于在BI平臺統一管理和取數。

數據處理：對接入原始數據讀取、轉化、建模等操作，構建方便業務主題分析的數據集。

可視化分析：提供可視化面板、拖拽式操作制作圖表、報告等，讓用戶進行自助式數據分析。

多維交互分析：提供上卷下鉆、聯動跳轉等功能，讓用戶對數據進行多維剖析進而發現問題。

數據應用分發：將數據分析結果和思路制作成報告、數據門戶、領導駕駛艙等，通過不同數據應用的分發共享，以達到協作、匯報等目的。

四、功能結構

BI系統在設計上除了要遵循企業架構、業務架構外，主要依據是數據架構，也就是數據在系統內流轉的思路。從“數據連接—數據準備—可視化分析—數據應用分發”，通過一系列組件實現數據建模和可視化等功能。

圖7 BI核心功能結構

1. 數據連接模塊

需要支持連接多種數據源，如關系型數據庫MySQL、Oracle，通過 JDBC 的方式直接連接數據庫。同時支持Excel本地文件上傳以及大數據平臺如ClickHouse對接等。

2. 數據準備模塊

通常數據分組分包、可視化ETL等功能，主要是將連接到BI系統的數據進行整合、建模。將數據源內的原始工作表，按需取數放入數據包中，在可視化ETL中將工作表行列轉化、合并、過濾等操作，加工成業務分析所需要的工作表。

3. 儀表板模塊

儀表板模塊是業務人員使用頻率較高的模塊，通常具有可視化分析、多維交互分析、可視化編排等功能。它主要是將數據字段映射到可視化圖形，同時提供多維交互分析，最終呈現可視化結果。

可視化分析主要是將工作表數據字段通過拖拽操作映射到圖表維度、指標上，從而繪制出各類圖表，常見的圖表類型有趨勢類、占比類、分布類、空間類、關系類等。

多維交互分析（也是OLAP分析），是通過上卷、下鉆、旋轉、切片/切塊等操作對數據進行多維度分析。

可視化編排是將分析圖表、頁面組件等進行布局美化，讓數據可視化結果更加清晰美觀，同時具有更多的頁面組件增加分析能力。

4. 數據應用模塊

將數據分析的可視化結果，以不同應用的方式分發，通常有駕駛艙、數據門戶、移動BI、外部鏈接、預警通知等功能。

5. 系統管理模塊

系統管理模塊主要是對整個系統內用戶、權限以及資產的管理，能夠實現對數據的行列級權限管控，保障數據穩定建設的同時，保障數據安全性。

五、總結

在對BI建設價值、核心功能了解之后，有助于我們結合實際需求去分析BI建設的必要性以及如何建設BI系統。BI系統在實際設計過程中，每個模塊都有大量的功能以及細節要去處理。需先從全局概覽其全貌，再深入到模塊細節設計。

我認為BI系統本質是依據數據的流轉思路進行設計，從數據采集、數據分析到最后的可視化應用，在下一篇將通過BI系統框架設計來看如何將產品落地并繪制原型圖。

作者：Shawn，一個成長中的數據產品經理；微信公眾號：Shawn的產品筆記。

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