一、BI不等于报表

由于工作原因，老李经常与不同行业的人打交道。除非你谈论它，否则你不会意识到“数字化转型”、“信任创新”、“业务对象数字化”和“BI”等大词背后隐藏着的无知。中国人。我的商界朋友并不真正理解这些工具和概念，但我也理解它们。但有些CIO 甚至分不清报告和BI 之间的区别，采购系统就是个笑话，对吗？

显而易见的结论是，BI可以使用报表来查看，但BI不是报表。 BI 概念未被充分理解的原因是BI 制造商过度包装了他们的工具。一是敏捷BI、智能BI，二是信息化，比如自助BI、AI+BI。大多数公司还没有达到可以使用BI的水平。野猪怎么知道吃小稻壳呢？

那么BI到底是什么？知乎博主称之为“沙漠之鹰”。这是一位全能的增长黑客，能够快速利用数据发现信息和商业价值。这可以细化来解释BI的作用。它的意思是“使用数据”。去发现价值。无论是报告还是图表并不重要。

基于对BI 的基本了解，我们将从一些著名的报告开始，然后解释它们与BI 的关系以及何时应该使用BI。

二、报表能解决和不能解决的问题

报告字面意思是报告状态的表格。通过将现有数据以表格和图表的形式进行分组、计算和分析，并以报表的形式展现出来，业务部门可以轻松了解业务状况。

最常见的报告格式是Excel 报告。工作场所中几乎99% 的员工使用Excel 创建报告，例如汇总年度销售数据。

但是仅靠Excel 不足以进行企业级数据分析。 Excel一张表最大处理数据量为104万条，数据量大的话就会卡住。此外，在Excel 中正确收集和组织数据也很困难。某国有企业花费数千万美元购买了一套系统，使用了六个月，然后联系制造部门发现系统不再显示任何数据。该公司仍在使用纸质报告和Excel。打印机旁边总是堆放着无数的报告，还有成堆的花费数千万美元购买的废纸。

这并非巧合，中国企业的信息基础设施并不像大家想象的那么完善，大多数企业完全无法收集数据。以最常见的每月生产计划为例，数据从收集到被老板查看必须经过几个步骤。车间员工填写纸品生产订单——，班组长收集汇总纸品生产订单。——，车间经理将纸质订单输入Excel并通过电子邮件发送给报告专家——。报告专家加班加点地创建报告并将其发送给领导。如果一家制造企业有3000名员工，35个车间，当决策者审核这个月度生产计划时，可能已经过去一周了。

由于Excel的诸多缺点，有些企业不仅主要使用Excel建表，还直接使用业务系统（OA、ERP等）自带的固定报表。这些表的格式相对简单。如果数据不足以进行分析等，直接查看数据也可以。

如今，公司正在使用更多的代码开发和报告工具。前者高度依赖IT，经常需要调度，并且生成的报告可能并不完全是公司想要的。

后者是一个报表工具，可以理解为王者级Excel。报表设计界面与Excel非常相似，但比Excel有更多的隐藏功能。比如国产的报表工具FineReport，就采用了直接连接数据库的方式。这意味着对于单个数据库，这个工具可以直接使用数据。当您需要从多个数据库表中检索数据时，您可能没有意识到直接连接方法有多么有用。如果数据不可用，报告工具可以自动填充车间数据，并且将近乎实时地生成上例中的每月生产计划。

报表工具对于信息化建设阶段非常重要。消除数据孤岛，提高报告效率，并最终以折线图和大视觉效果查看您的数据基础架构。屏幕。然而，在这个阶段，IT 人员开始生成大量报告。报告系统变得越来越复杂，但业务人员和决策者仍然没有办法。查看报告并做出决定。

明明已经给决策者提供了大量的报表，为什么会出现这样的问题呢？我觉得原因有两个：

第一，报告只解决“看”的问题；决策者没有办法直接从报告中看到问题。

其次，IT与业务之间存在不可调和的冲突。 IT 并不完全了解业务想要什么，并且业务发现IT 创建的表完全没有用。

三、BI怎么解决报表不能解决的问题？

已经完成信息化建设，不满足于仅仅“看”数据，而是希望利用积累的业务数据来反馈和优化运营的企业，开始使用BI工具即可。再次，我们以帆软的BI工具FineBI为例。

1. BI技术改变了决策者获取报告的方式。

在BI模型中，创建报表的人从“IT人员”转变为“业务利益相关者和决策者”，他们需要更深入地了解自己的需求。 IT人员所需要做的就是准备数据并为各个部门帐户分配权限以方便其使用。

举个通俗易懂的例子来说明，吃火锅的时候，需要调整酱汁。有的人喜欢芝麻酱，有的人喜欢油菜。吃的时候喜欢自己调味，比如沙茶酱、芝麻酱等，还加大蒜、小米辣椒、醋、芝麻酱等。在这个场景中，IT人员扮演餐厅的角色，业务方扮演大家吃火锅的角色。

直接提供现成调味料的餐厅很少。为什么？一是为了避免麻烦，二是很难调和别人的意见。业务分析也是如此，BI 平台解放了IT 人才，允许业务人员根据自己的需求分析数据。

2。进行数据分析的业务人员不仅需要知道发生了什么，还需要知道为什么会发生。后者需要具体分析。完成分析有假设和两个要素。

前提：可处理的数据量必须足够大（FineBI使用的spider引擎可以提取数据，处理千万级数据没问题）。

两个要素：一是任意维度分析，二是任意路径分析。

全维度分析

例如，商店销售表具有时间、类别、数量和颜色等维度。例如，假设您想要分析哪些颜色在2022 年销量最高。目前，您只需在Excel中创建颜色和数量直方图即可完成沿颜色和数量维度的分析。使用Excel，您可以根据需要在单个表格中选择不同的维度进行分析。

然而，在实际业务中，这样简单的分析怎么可能呢？比如门店报表可能包括产品库存表、销售进度表、门店供货状态表、售后状态表等。通常需要从此表中检索一些维度。从该表中获取一些维度并将它们合并到一张表中进行分析。这种类型的分析需要在报告中编写和调用SQL。表越多，需要编写的SQL 就越多。但在BI 中，这非常简单，只需拖动并单击即可选择所需的维度并将它们合并到一张表中。

任意路径分析

当谈到传球时，更有见识的朋友可能会告诉你，这不仅仅是跳跃、联动、练习等。虽然它在功能层面上确实非常简单，但它的实现比报告工具简单得多。你不能强迫一个不懂代码的商人学习SQL或vlookup函数，但一个54岁的财务女士使用BI创建财务分析报告，偶尔深入查看细节就可以看到它显示出来。除了操作层面的简单性之外，不要忘记最重要的“可选”。这意味着业务人员可以做他们想做的事并分析他们想做的事，即使包括员工人数。我们去卫生间一起分析一下销售数据吧。这是完全可以实现的。

这显然回答了最初的报告和BI 问题，但BI 不仅仅是一个数据可视化工具。如果非要说BI的价值的话，那就是它让人们“变得更聪明”，迫使他们思考更多的问题和问题，以便做出更接近事实的决策。

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