每家企业都在做BI，如何正确认识它？-技术圈

对于BI，相信做数据的人都不会陌生，BI发展到现在应该来说是比较成熟的应用模块了，这几年整个市场来回折腾好像都没脱离BI的范畴，但是BI做得好的却不多，很多人寄予了很多厚望，很多人大失所望。

BI是个分析系统，工作包括底层数仓建设和展现层的业务分析，我们这里不讨论BI底层的数据建设，主要聚焦展现层的业务分析应用。

为什么寄予厚望？

BI工具的核心要素是数据可视化，就算BI工具没有兴起，基本的图表其实一直在大家的日常工作中，所以数据可视化受众广，且应用广，而且容易被解释、被理解，所以BI工具做出的可视化图表非常容易被所有人接受，它是数据分析最简单的呈现方式，最无负担的数据分析表达方式，很多结果几乎不用专业人士作过多的解释。

在这种现状下，BI系统的诞生非常符合企业众多业务部门人士的分析需求，这也是针对BI工具可以倡导“人人都是数据分析师”的原因所在，再看微软和SAS的专业数据分析工具，这些工具做出的分析结果偏向统计学，偏向数学领域的应用，这样的工具无法广泛推广应用，因为太复杂了。

所以能走向更宽广受众的就是BI分析系统，在这种发展情况下不管是企业的数据分析部门还是第三方数据服务方都对BI分析系统作更广泛的定义和推广，于是BI系统顺理成章成为数据分析的主力工具，所以大家对于BI的认知就像一个CIO问我：如果不用BI工具，那么大家用什么工具做数据分析呢？

事实上数据分析不等于BI，这个观点很多人不能正确认识且接受，BI工具是把一项复杂的工作简单图表化，这就导致它能解决的业务问题很有限，在企业的BI建设中，我们一直优先考虑的是将固定报表分析做到BI系统，或者可以固化分析思路的分析主题，但是企业业务问题是一个动态发展的过程，多数据分析主题需要考虑到的因素和维度非常多，很多业务问题的分析解决并无法依靠BI解决，这需要具有数据分析实操项目的人才能够理解。

寄予厚望为何又大失所望？

这个观点是我与很多作为业务决策者的讨论结果，我还做过企业全部门的领导的调研，大家并不觉得BI分析结果对它们有太多的决策帮助。

BI本身是一个工具，大家失望的是里面的内容设计，我接触过不少BI服务方，也看过大量的分析看板，跳脱技术范畴从业务决策的角度去审视，事实上可能会有80%的分析看板是无效的，是不具备决策驱动的视角的。

这和BI内容的设计者大有关系，或者也可以换一个视角说：很多数据分析师或者有的第三方服务设计的是数据工程师，他们对业务问题缺乏很有逻辑性的分析，所以看板设计的结果可能是以图表酷炫为设计准则，也有以拼凑布局为准则的人等等，整个分析视角很涣散，导致数据结果无法聚焦问题而发挥整合性的业务指导价值。

当然发生BI无用的业务问题不是每个人都能看到，业务方可以看到这个数据结果无法帮助我决策，做数据的人会觉得要的内容我都已经做出来了，你还有什么不满意的想法，最终BI系统开发结束后只被业务方当作做报表便捷的数据导出平台，整个项目的投入产出比严重失衡，多做几个项目后很多业务方已经对其失去了兴趣，再次立项时变得困难重重。

因为BI系统被诟病多了，很多人就会走入企业数据分析无用的误区进去，这将对企业数据分析团队建设产生非常不利的影响，所以对于BI我们应该意识到几个基本点：

1、数据分析不等于BI，BI只是一个分析工具，它实现的是基本的业务分析。

2、BI系统有用与否在于内容设计，非常挑战设计者的分析能力、业务能力和业务逻辑。

3、数据分析或者商业分析需解决复杂业务问题时，BI是无力支撑的。

4、BI是一个将复杂业务问题简单图表化的过程，很多业务问题不一定有合适的图表表达。

5、BI是数据分析工具里的一种，每一项工具都有技术局限性导致它的使用功能被弱化。

END

职场的竞争归根结底是差异化竞争力的竞争，数据分析市场越来越饱和，企业高层越来越看重数据价值落地，数据分析不落地则无任何商业价值，所以数据运营悄然成为行业新兴稀缺人才，它能够跳脱技术工作与业务决策紧密结合决定了它长青的职业生命力，同时于每一位数据从业者而言，它也是必备的一项核心职场能力。

很多数据分析师、数据工程师不懂业务，很多业务决策人员揣着业务高见又受限于不懂如何做数据分析，如何将数据结果和业务决策结合起来发挥数据价值正是本书设计的初衷和内容，全书以案例实战为主，涵盖企业众多常见的业务场景，数据应用流程阐述完整可以很好帮助读者更快理解数据分析模型应用于决策的方法和思路。

本书属于市面上少有的完全以实际工作为基础，完整阐述数据分析模型如何灵活用于解决实际运营问题的书籍，无论你是业务人员还是专业的数据从业人员，本书都很适合阅读。

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