一个报表或者BI平台的价值是什么？

报告或bi的价值在哪里？这已经是十多年的问题了！是的，这个问题已经有十多年了，答案应该被全世界理解，但不幸的是，答案没有问题那么受欢迎，看起来很简单，但很难说，不同的人，总是有不同的观点。为什么要解释这个不新鲜的问题，因为有人问！当一两个问我时，他们并不在乎。他们被问得太多了，觉得这个问题还没有过时。数据挖掘和建模分析很容易说出价值，因为它是点对点的。付费预测模型有助于运营，降低运营成本，提高付费转化率；商品推荐模型有助于提高商品销售。但是一个报告或bi平台，所谓的决策支持平台，他的价值真的有点模糊。虽然网上有很多，但很多看起来很有道理，但很难解释。所以，这里也给自己总结一下。以下是主题：（报告或bi一般是指使用报告工具或bi工具构建的数据分析平台，以下简称数据分析平台）1：价值已经存在，无论你是否问为什么这么说？首先，数据分析平台作为数据呈现和分析的载体，已经存在于各个企业，可以是excel、sql结果、jsp或php。它不会因为报告或bi平台的出现而出现，也不会因为报告或bi平台的消失而消失。其次，数据分析平台为管理提供决策支持，这已经存在于企业中，可能是ppt中的图表或word报表中的数据。我写这个，主要是想说，数据分析平台，可以非常复杂，也可以非常小，非常简单，但它的价值绝对不是高层建筑，无论大小，围绕实际业务和管理，其价值，也更依赖于成熟的管理理念和丰富的业务经验，不是因为一个非常好的平台，价值非常大。它的价值也是基于此发散的。2：数据分析平台的价值分类1。提高效率节省时间，提高办公效率，这是最容易反映和最真实的价值。原始数据应在分析前进行集成和导出，并可自动处理。我见过有人每周花两天时间提取、检查、汇总和分析数据。而且不考虑人工处理容易出错的情况，简单节省这些时间也不错。此外，这种价值很容易实现。我相信很多公司都有大量的数据需要分析和查询。只要基本的数据分析、查询、导出等功能集中在报告或bi平台上，就可以节省大量的时间和成本。2.管理标准化需要分为两个层次，一是数据管理标准化。当数据分析依赖于每个不同的人时，很难保证结果的统一性和准确性。如果两个人的分析结果相矛盾，是回头看，还是随便选一个凑合？为了保证数据的准确性，可以通过数据分析平台固化分析规则，统一数据出入口。这样，我们就可以为不同的结果争取面红耳赤。如果结果有问题，找数据部门背锅就行了(当然要保证你给的规则是对的)，好像整个公司都和谐了。另一个是业务管理的标准化。数据分析平台可以为管理提供决策支持。如何提供？假如这个分析系统是混乱的，看了几份报告后自己都糊涂了，还能支持个屁，这样还不如不看。事实上，它本身也注入了管理理念。分析平台将反映管理者的*点、管理者的思维方式和公司的评价体系。一个清晰的管理理念有助于发挥平台的价值。在平台开发过程中，我们可以整理管理理念，结合数据，最终以最合适的方式呈现数据，为整个公司提供标准化的分析系统，反映决策支持的价值。3.前两点提升业务价值相对容易实现，基本上就是整理公司原有的工作，然后搬到平台上实现。只有这一个不那么容易实现，因为它需要深入思考每一个业务场景。然而，大多数公司都非常重视这一点（甚至不认为前两点的价值是价值，事实上，你错了）。我的专栏里有几个连载，都是围绕这个写的。所谓节流开源，我还是喜欢从目标出发，增加收入，降低成本。我认为这不能用几句话来描述。我只能举一个例子：增加收入：比较订单和绩效排名。当我的表现很低时，我必须努力工作。这也是提高公司收入的最简单的手段；通过监控订单规则或流量，制定最佳运营策略，也是提高公司收入的方法；通过监控转化率，发现异常，如有一天，流量特别高，但转化率特别低，可能做活动，不吸引正确的人，调整活动策略，也有助于提高公司收入。降低成本：通过分析库存销售比，调整产品采购策略，最大限度地减少库存积压，合理利用库存，可以降低库存成本和采购成本。降低成本：通过分析库存销售比例，调整产品采购策略，最大限度地减少商品库存积压，合理利用库存，可以降低库存成本和采购成本。监控产品应用的使用情况，分析各版本的使用比例。如果发现某个版本的使用量不到0.01%，这个版本以后就不能维护了，节省了人工成本。核心，我认为业务价值的提升不是一次性工作，而是应该随着分析平台的使用而不断更新。因为不允许使用，发现了新的逻辑，也不允许有一天业务调整。这就要求业务人员有良好的数据意识，然后将自己的经验与数据相结合。因此，迭代开发是最有可能、最合理的方式。随着业务对数据分析平台使用的深化，该平台不断完善，业务价值不断提升。三:报表和bi工具的价值报表与bi分开。以上主要是分析平台的价值。实现这种价值的方法有很多，可以代码，甚至可以使用excel。只是方式不同，难度不同，成本不同。一个好的报告工具，比如finereport，可以更快更低的成本实现上述价值，因为它可以快速开发和完成一个报告，甚至建立一个报告平台也不难，效果也不错。如果所有这些都被代码所取代，难度和时间需要翻倍。与报表相比，bi有什么区别？事实上，我想说的是，bi进一步降低了价值实现的成本和难度。因为更简单方便，以finebi为例，业务人员可以自己做拖拉式分析，不求人，为业务人员提供了足够的分析空间。许多公司选择bi，也希望让业务人员自己分析数据，处理数据。一是解放数据部门的双手，让数据部门专注于更复杂的分析或挖掘，二是给业务部门更多的空间，自由发挥其价值。也会有人说bi提高了数据处理能力。我还是建议分开看，数据处理性能是基于底层的。即使bi工具提高了数据处理性能，也是由其自身的底层数据模块实现的，这样的底层数据平台有很多选择。把两者分开解读，感觉更清晰。必须说，bi比报告更简单、更方便，必须有成本。它使用简单，因为包装足够好，其技术灵活性不如报告工具，就像报告工具不如代码代码一样。同时，将数据分析完全开发给业务也存在一定的风险，需要参考业务人员是否有良好的数据意识，可以使用bi工具。另外，数据部门要做全面控制，不能失控。四:价值不是说出来的，而是用过的。我见过很多公司，花了很多钱搭建的bi平台(购买国外重型bi工具很贵)被遗弃了。我很心疼，因为这笔钱比在这个平台上花更有价值。。。事实很简单，问题的关键是如何更容易使用，而不仅仅是停留在表达上。这又是一个很长的话题，这里简单提一下需要注意的几点。规划太大，导致许多需求非常空洞，脱离现实，容易产生废弃的系统。报告或bi平台可以是轻量级的，很容易实现迭代开发。因此，在规划时，建议从实际出发，一步一步走，少胡说八道。底层太混乱，数据准确性太差或性能太慢，慢慢失去了对平台的信任。良好的数据分析平台依赖于底层数据，建议合理规划底层数据，有利于分析平台价值的发挥。如果因为错误的数据而做出错误的决定，平台就会被遗弃，损失可能会更大。缺乏维护人员，导致平台越来越不切实际，充满废弃。在使用平台的过程中，难免会出现各种问题需要调整，如果不进行维护，难免会慢慢脱离现实。使用门槛过高，导致业务人员暂时难以接受，推动困难。类似于第一点，没必要把报表做得太复杂花哨，实际点最好。

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