BI工具將資料分析拉下神壇

以前，資料分析是一件比較有門檻的事，它不僅要求資料分析師具備一定的資料分析思維和方法經驗，還要求資料分析師們熟練使用各種複雜的資料分析工具，要求他們掌握 Python、R、SQL等。但隨著BI工具的發展，多維自助分析逐漸為人所知，降低資料分析工具的使用門檻，讓企業基本可實現人人都是資料分析師，人人都可參與到資料化運營管理中去。

那麼， BI工具給企業資料分析帶來怎樣的改變？

1、業務部可輕鬆實現資料分析，輔助運營決策

點選、拖拉拽即可順利完成資料的抽取、運算、分析、挖掘以及視覺化展現，甚至於靈活自助分析； 通用標準方案 提供銷售、財務、庫存等實用型資料分析模型與 BI資料分析報表，讓業務部門不再需要長時間地等待IT部門協助、避免因IT不瞭解業務而造成的效果不佳，也不再因資料來源系統多而陷於資料孤島，整個資料分析的難度降低了、靈活度和效率都提高了。

2、推動資料共享分析

以年終資料分析報表為例，在這型別的報表中往往需要集合多個業務系統資料進行分析挖掘，給領導提供一個資料分析全域性觀，快速掌握企業經營管理情況。要製作這樣的報表，就需要將多個業務系統資料綜合起來做分析，但由於業務系統們各自為政，形成資料孤島現象，要製作一份資訊量極大的年終資料分析報表往往需要進行大量的資料整合、清洗工作，效率低、展現有限。

BI工具 無縫對接金蝶、用友等主流ERP，並透過ETL工具對資料進行清洗整理，統一分析口徑和標準，打破資料孤島，推動資料共享分析，利於快速製作綜合性強的資料分析報表，如年終資料分析報表等。

3、分析過程和結果視覺化

BI工具不僅可以將分析結果視覺化，更重要的是可以將分析過程視覺化，讓瀏覽者得以回溯資料發展變化過程，找到問題原因，累積企業經營管理經驗。

在 BI工具上，使用者可以採用多種方式、智慧分析功能來實現分析過程視覺化，比如從報表上層層鑽取剖析，直達資料明細等。

4、滿足不同角色不同場景下的分析需求

不同角色在不同場景下都可能有不同的維度視角，需要展開不同角度的分析。多維動態自助分析就可以讓每一個瀏覽者隨時根據自身思維變化、需求變化去調整分析維度視角，按需分析。

這樣的資料分析不僅讓瀏覽者的資料資訊獲取效率、資料資訊量提高了，也減少了報表開發量，更有利於企業落地高效、高質的資料化運營管理。

BI工具的普及，讓企業上上下下都有了隨時自主分析資料，高效獲取所需資料資訊輔助運營決策的機會，也讓以資料驅動業務管理得以成為現實。