在讲具体案例前,我们先理清概念,什么是BI?
商业智能(BI)是一种数据分析技术,旨在将企业内各个领域和不同来源的数据进行整合。这些数据可能来自客户关系管理(CRM)系统、供应商关系管理(SRM)系统、财务系统(如SAP)以及电商平台等。BI的目的是将这些分散的数据源统一起来,形成一个集中的数据平台,以便从中提取有价值的信息,辅助企业领导层做出决策。
主要做的就是几个统一:
统一分析体系,
统一指标规范,
统一数据模型,
统一技术平台。
统一数据分析体系的建立基于统一数据模型和统一的技术平台,重点在于如何整合不同来源的数据。在数据分析过程中,可能会使用到如SAP BW、Doris等技术平台,这些平台是承载数据模型的工具。
数据整合过程中,需要将各个平台的数据抽取并形成一个统一的数据模型。为了解决数据合并的问题,需要按照固定的指标和维度进行合并,这就是建立统一数据模型的目的。
举个例子,如果部门A的同事询问平台GTV(Gross Transaction Value)的数值,而部门B的同事也进行了同样的查询,但由于没有统一的数据模型,他们得到的结果可能会不一致。因此,建立统一的数据模型是定义GTV的标准,并明确在需要使用数据时,应从何处获取,以确保数据的一致性和准确性。
那我们公司是一家独角兽公司,主要在做的是汽配行业的电商互联网平台,因为就平台上的数据量比较大,查报价系统、配件又比较多,所以真的是海量的数据,在数据分析这个领域也有很广泛的应用。为了去提升数据分析能力,我去考的CDA数据分析师,这个对我现在的工作帮助非常大,CDA数据分析师一级考察标签,CDA数据分析师二级考察指标体系,这对我搭建公司指标体系起到非常大的帮助。如果您也想提升数据分析能力,可以扫码CDA认证小程序,了解更多信息。
为了便于用户使用和获取数据,需要建立一个技术平台,使数据分析师能够清楚地了解部门内可用的数据表和数据。对于业务部门的数据分析人员,他们可能不清楚数据表的构建过程,因此需要一个统一的技术平台和规则,以便他们能够根据业务领域和维度查询所需的数据,并使用SQL或Python脚本生成数据结果。
统一的数据模型和统一的技术平台是商业智能和数据分析的基础。在许多企业中,技术平台获取数据后,需要有统一的指标规范,以确保数据的准确性和一致性。在整个互联网平台或数据分析领域,对于GTV和GMV等关键指标都有明确的定义。BI商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法,包括收集、转换、整合、可视化及分析数据等,将这些数据转化为有用的信息,支持各业务决策。商业智能(BI)通常采用自上而下的分析方法,辅以自下而上的补充分析。
BI项目的需求主要源自公司内部,目的是构建一个全面的经营分析体系。