传统BI与数据产品

wangzheng3056

------BI无处不在的数据产品------

最近和一些业界人士聊BI案例，聊数据分析（当然有时是面试），我发现原来BI中就包含了很多数据产品，只是当时没意识到，这种BI服务其实就是做成了数据产品。

以前曾经很多人把数据仓库和BI展现用厨师来比喻，数据仓库和BI展现就是加工数据，和以用户需要的方式呈现数据，或让用户直接享用数据大餐，或给用户提供加工后的数据，让用户进行二次加工或数据挖掘。所以一般BI的数据产品常表现为三种形式：
1。数据仓库直接提取数据（数据抽取平台或手工抽取，现在有的平台支持数据挖掘功能）；
2。BI OLAP数据展现（ROLAP或MOLAP）
3。Dashborad 或 report

做传统BI（非数据挖掘）的兄弟们，其实你们繁杂的BI实施中，可以包装一下BI成果，做成一个个的数据产品，可以业务部门或分析师享用数据产品，也可以自己在数据产品基础上进一步来分析和挖掘数据，这样BI就会更有层次感，对BI复杂的各部分组成，才有更深入的理解!

-----传统BI突破口就在数据产品上----

无论我们的BI咨询、实施商，还是甲方内部的BI人，从10多年前的最早BI，到近些年的传统BI实施，更多呈现出来的成果是第三个，Dashborad或Report。就在我们微博、博客上看到的图表，大多数也是图表形式展现出来，它的需求源泉是“决策支持”，所谓领导每日看到某些数据、图形趋势，就知道下一步要做什么。

这其实是早期BI时期，当时的现状确实如此，领导一般看到想要的数据，就可以决策了。而我们BI人对业务的学习成长，也是通过学习领导为啥要看这些数据来成长的。如CEO每周周会要看最核心的数据是销售额、毛利、费用，有的还看现金流，财务部门汇报的时候肯定要给TA看这些数据，当CEO问费用增长为啥比销售额和毛利都快，如果财务弄了一堆销售增长趋势、品类细分的销售、营销费用明细等数据堆砌，那财务就没起到分析作用，把分析难题给了CEO，这样可不行的。

这显然不合适，所以除了dashborad这些给比较固定的数据、图表展现看之外，还需要有数据产品给与对应的分析支持。专业的分析顾问，往往会有一套分析套路，例如费用分为营业性费用和非营业性费用，如果是营业性费用高，则看ROI投入问题，如果是非营业性费用提升，例如行政费用、固定资产投入，则考虑费用可能需要分摊到未来。

----------将数据产品升级--------

所以就可以按照业务专题制作数据产品，以OLAP形式提供，用户可以自己往下剖析问题原因，不用做成无数个报表放那里，需要了，自己生成就好。但是做这个数据产品，就比上面的要难了，难就难在要让用户使用，比如数据定义非常清晰，哪些指标是和哪些维度组成的维度模型。

这是标准业务的情况下，可以通过业务推理，一步一步找原因点。但是对于非标准业务，又是如何呢？例如推广、客户营销、供应链。他们的特点是变化快，影响因素多、不确定性大。仅仅OLAP，难以把问题说清楚，例如客户细分，如果把客户属性和指标放OLAP，也没法细分，所以这里数据产品需要最底层的表现形式，“数据平台数据产品”。用户可以抽取出来放EXCEL，SPSS，R等来二次分析，或者数据平台本身支持相关语言的二次开发。当然有的数据结果，也需要反吐回到数据平台，例如客户细分的结果，回填客户数据表里，在OLAP环境可以直接引用分析成果展现数据。

-------数据产品与商业分析------

很多人都有这个观点，牛的数据分析碰到牛的商业分析，将能解决很多企业运营甚至战略上的难题。

有数据前辈提到过，不懂商业别谈数据。同样，不懂商业分析，也做不好数据产品。例如在营销策划中，商业分析需要定位营销目标客户群、营销时机、营销什么商品、营销直接目标，营销间接目标等。在数据平台中，我们需要涉及客户细分、市场生命周期与财务目标融合、财务与商品生命周期融合、销售数据和客户价值分析数据。从商业翻译到数据，其实是对商业理解的过程。

如果我们只提供原始的数据，让分析师进行商业分析，这是不合适的，商业分析师需要花很多力气放在数据梳理和整合过程，不能集中在商业分析上。所以发展趋势是，数据产品应与商业分析无缝合作，数据产品也即包含商业分析要点数据，更切合商业分析需求。

------------总结------------

在这个发展过程中，传统BI不但散发出新的活力，而且有机会学习到新的技术、方法论和知识，例如数据挖掘、商业分析等，还可以把BI做的更有生命力。