數(shù)據(jù)在當(dāng)下的價值不斷提高，但數(shù)據(jù)本身只是一種資產(chǎn)，一旦超過一定數(shù)據(jù)量就很難被人類理解，所以想要利用數(shù)據(jù)，就必須將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息和知識，讓管理者看到的是信息，而不是數(shù)據(jù)堆砌。

之前的文章里寫過很多關(guān)于商業(yè)智能BI的內(nèi)容，今天選了五點(diǎn)讀者們比較關(guān)心和混淆的主題。

1、數(shù)據(jù)中臺、商業(yè)智能BI、大數(shù)據(jù)之間的關(guān)系應(yīng)該如何理解？

大家在了解商業(yè)智能BI的時候，不可避免的會了解到大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中臺等一些概念，如何正確理解他們之間的差別呢？

大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)中臺都是商業(yè)智能BI發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，核心都是圍繞數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理能力、算力的提升催生了大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)和數(shù)據(jù)服務(wù)催生了數(shù)據(jù)中臺，核心的數(shù)倉建模自 商業(yè)智能BI 一脈相承未曾改變，最終出口還是 商業(yè)智能BI 可視化，所以商業(yè)智能BI的位置處于整個信息化建設(shè)的最頂端。

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2、誰是商業(yè)智能BI的主要用戶？

業(yè)務(wù)信息化的主要使用對象 - 一線業(yè)務(wù)執(zhí)行層，更多是從業(yè)務(wù)視角出發(fā)，錄入數(shù)據(jù)、記錄流程、查看業(yè)務(wù)信息。

數(shù)據(jù)信息化的主要使用對象 - 管理決策層，更多的是從管理視角通過商業(yè)智能BI可視化分析去定位問題、分析問題，最終形成業(yè)務(wù)決策。

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兩個細(xì)節(jié)要點(diǎn)：

第一，沒有任何一個管理決策層、領(lǐng)導(dǎo)會沒事打開財(cái)務(wù)系統(tǒng)看財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，打開 OA 系統(tǒng)看看合同信息，高層領(lǐng)導(dǎo)不會看這些明細(xì)數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)，也不會進(jìn)到各個系統(tǒng)里面去看。也就是說，業(yè)務(wù)信息化不是給這一層領(lǐng)導(dǎo)來使用的。

第二，管理決策層是不是一定是指的企業(yè)最高層的領(lǐng)導(dǎo)，不見得，可以是企業(yè)各個組織層次中帶有管理決策屬性的人員，這些管理決策人員都可以通過商業(yè)智能BI提供決策支持。

3、關(guān)于商業(yè)智能 BI 實(shí)時性處理的話題

商業(yè)智能BI 對數(shù)據(jù)的處理存在一定的滯后性，通常采用T+1模式，主要原因是ETL數(shù)據(jù)處理過程是需要有大量的時間損耗，通常是采用空間換時間的方式。

將以前按照商業(yè)智能BI 數(shù)據(jù)倉庫分層的ETL調(diào)度設(shè)計(jì)成可按單獨(dú)指標(biāo)并自動尋找依賴的調(diào)度就大大的增加了對個別指標(biāo)調(diào)度和準(zhǔn)實(shí)時處理的靈活性。

離線數(shù)據(jù)與實(shí)時處理針對的業(yè)務(wù)場景不同，背后的技術(shù)方式實(shí)現(xiàn)不同，資源投入也不同，了解它們之間的定位差異有助于選擇合適的方案以最小的資源投入達(dá)到企業(yè)既定完成商業(yè)智能BI 項(xiàng)目建設(shè)目標(biāo)。?

4、商業(yè)智能BI分析與企業(yè)的經(jīng)營管理分析

商業(yè)智能BI分析與企業(yè)的經(jīng)營管理分析高度結(jié)合，利用：用戶業(yè)務(wù)層次與范圍、工作成果、計(jì)劃執(zhí)行復(fù)盤、問題反饋、展望規(guī)劃與愿景，這五點(diǎn)可以更好的向管理者匯報。商業(yè)智能BI還必須熟悉行業(yè)和業(yè)務(wù)知識，不結(jié)合行業(yè)業(yè)務(wù)知識，商業(yè)智能BI的項(xiàng)目是很難落地的。

5、什么樣的企業(yè)應(yīng)該要上商業(yè)智能 BI 了

什么樣的企業(yè)適合上商業(yè)智能BI？看業(yè)務(wù)基礎(chǔ)信息化程度和日常業(yè)務(wù)管理的細(xì)致程度和顆粒度。業(yè)務(wù)基礎(chǔ)信息化程度就是企業(yè)自身的IT業(yè)務(wù)系統(tǒng)基礎(chǔ)建設(shè)，沒有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的支撐，做商業(yè)智能BI就缺乏數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；第二就是業(yè)務(wù)管理的顆粒度，企業(yè)自身業(yè)務(wù)管理程度是不是比較細(xì)致了，急需通過商業(yè)智能BI來提升業(yè)務(wù)管理、決策支撐的效率。

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