（文章來源：網絡整理）

企業數據對于業務決策具有決定性作用。隨著AI、大數據技術的發展成熟，企業的數據意識逐漸覺醒，紛紛邁出了以數據賦能業務的行動步伐。其中，上線BI平臺成為很多企業的選擇。

為什么企業會選擇BI平臺作為商業分析的“軍師”？數字化分析與傳統數據分析有著怎樣的區別和聯系呢？BI智能分析平臺具體是做什么的呢？它是具有強大的大數據計算性能、先進的智能分析和可視化能力的數據協作分析平臺。分析范圍涵蓋從數據源、數據采集、數據整合、數據分析到數據應用的全流程。

據東信達觀察，用EXCEL做報表分析、手工制作可視化圖表還是很多企業目前的數據分析狀態。這類方法總體能滿足總結需要，但數據響應速度較慢，整合過程要花費業務人員很多精力，且偏向數據匯總，很難對業務起到決策作用。等意識到問題時，整個業務優化周期從幾個小時拉長到幾天甚至幾周，效率極低。

以一家擁有門店的食品企業為例，其門店會員人數、周/月/日賣出的產品數量、會員消費水平、退貨人數、流失客戶數等數據都需要統計，以便通過數據來發現門店經營問題，進而改善業務決策，而其制造業務同樣需要數據分析。

智能化抓取數據讓一切顯得高效起來。以制造企業為例，BI平臺能夠連接百種數據源，一鍵抓取倉庫、能源、銷售、采購、發貨、物流系統所需數據，構建數據庫。

去掉重復、無用的數據內容，做數據清洗，這些便是數據采集、數據整合的內容了。以往需要人工采集、整理的內容交給BI來做，顯得省時省力了不少。它讓業務人員更容易做數據，也能把更多的精力放在思考各項數據與業務相關性上，鉆取數據價值。

當企業發展到一定規模時，需要更深入的數據分析、更快的數據響應速度、更強的數據交互能力。東信達看到，很多企業并沒有數據技能型人才，很多時候企業雖然依靠ERP等信息化工具建立起基礎數據庫，但數據分析能力依然停留在手工采集ERP、CRM等工具中的數據再做成EXCEL報表的層面，很容易導致分析維度不全面、數據統計失誤進而影響判斷。

加之這類數據匯總方法存在滯后性，往往導致企業市場敏感性差很多。譬如每周例會上老板詢問某個數據的異常原因，而執行層并沒有注意到這點，難道要老板等到這個數據的分析出爐，下周再聽取匯報嗎？這種做法顯然是具有滯后性的。

從傳統BI向智能BI的轉變中，提升對異常數據的響應速度是突出特點之一，它成為企業洞察市場的重要窗口，幫助實時監控所有數據，更容易發現問題。

在市面上許多BI平臺的可視化頁面中，業務漲幅、降幅、市占率、人員變動、產品銷售波動、采購價格、退貨情況等數據一目了然，異常數據也會馬上提醒。如果企業的數據敏感性足夠強，便能從這一個個異常數據中嗅到環境和商機的變化，進而調整業務決策。

BI能夠快速形成各類數據變化圖表、制作圖文并茂的數據分析報告，這些圖表、報告被應用到會議PPT、月季年度業務匯報時，即為“數據應用”，再也不需要文員敲一下午報表、做一天的PPT才能完成。

除了高效快捷外，BI匯總的數據還具備了全局性。傳統的數據匯總是從業務人員個人角度出發，但很多不同領域的因素同樣會影響業務結果。BI能有效解決這一缺陷，幫助管理層多維度掌握大局，關注驅動結果的各方面業務情況。這相當于打破了傳統數據分析方法，從根源上做出了改變，使數據處理分析一體化。

BI的價值不止在于告訴你“數據是什么樣”，還有“為什么會這樣”以及“怎么改善它”，它是新型數據管理邏輯的產物。伴隨著企業需求的演變，BI也由“更容易做報表的分析工具”逐漸成為更深入業務場景的“企業決策大腦”，它可以圍繞制造企業采購、生產、銷售、配送、庫存各場景進行細分分析，降低數據顆粒度，調整業務策略，掌控全局。
（責任編輯：fqj）