一、BI不等于报表
工作原因,老李经常跟不同行业的人打交道。不聊不知道,在大肆谈论“数字化转型”、“信创”、“业务对象数字化”、“BI”这类大而广的词语之下,隐藏着的却是国人的无知。搞业务的朋友不太懂这类工具和概念,我也理解。但居然有CIO连报表和BI都分不清,采购系统都是闹着玩的?
显而易见的结论是:BI可以用报表展示,但BI不是报表。BI的概念之所以不被完全理解,一个是BI厂商对工具的过度包装:一会是敏捷BI、智能BI,一会又是自助式BI、AI+BI等;另一个是大多数企业信息化水平完全没到能用BI的阶段,山猪哪懂吃细糠。
那BI到底是什么呢?知乎有个博主把BI称为全能型增长黑客迅速利用数据发现信息及商业价值的“沙漠之鹰”,前缀很多,提炼一下就能把BI的作用说出来:利用数据,发现价值。至于到底是通过报表还是图表,其实没那么重要。
基于对于BI的基础认识,我就从大家熟知的报表说起,跟大家讲讲报表和BI的关系,以及什么时候才需要上BI。
二、报表能解决和不能解决的问题
报表从字面上理解,就是报告状况的表。通过表格、图表等对已有的数据进行分组、计算等数据统计及分析,然后通过报表的形式展现出来,从而方便业务部门掌握业务情况。
我们最常见的报表形式就是Excel报表,几乎99%的职场打工人都使用过Excel进行报表制作,比如用sum函数汇总一下整年的销量。
但Excel对于企业级数据分析来说,实在有些不够用。Excel单张表的数据处理量最高是104万条,数据量一大就卡死。而且,Excel很难做好数据收集和整理工作。之前听说一个国企,花了几千万买了个系统,用了半年,企业老总最后从系统里看不到任何数据,找来生产部门一问才知道还在用纸质报表和Excel,公司打印机旁边永远堆着数不清的报表,几千万买回来一堆废纸。
这种事情绝不是偶然,中国企业的信息化建设远没有大家想象中的完善,大部分企业根本做不好数据收集的工作。就拿最常见的月生产进度表来说,数据从收集到老板看到要经历好几个步骤:车间员工填报纸质生产单——小组长收集汇总纸质生产单——车间管理人员将纸质单录入Excel并通过邮件发给报表专员——报表专员加班加点制作报表再发给领导。如果某制造企业有3000个员工,35个车间,数据将会乱成什么样?决策者看到这张月生产进度表的时候可能已经过去一周了。
Excel弊端很多,所以企业基本上是不会只用Excel来做表,有的会直接用业务系统(OA、ERP等)自带的固定报表,这些表格式比较单一,直接看数据还行,如果要用来分析啥的,也不够。
现在企业用的比较多的还是代码开发或者报表工具。前一种对IT的依赖度很高,需求经常需要排期,而且很可能开发出来的报表和业务想要的完全不一样。
后一种是报表工具,可以理解为是王者级别的Excel,报表设计界面和Excel很类似,但暗藏的功能比Excel多得多。就拿国产的一款报表工具FineReport来说,工具本身用的是直连数据库,也就是说你的数据库里面有多少数据,这个工具就能直接使用这些数据,单个数据库情况下感知可能不深,当需要从多个数据库数据表取数的时候,你就知道直连的方式有多好用了。在没有数据的情况下,报表工具能够自动录入车间数据,上面例子中的月生产进度表几乎就是实时产生。
报表工具对于处于信息化建设阶段的意义是重大的,打破数据孤岛,提高作表效率,完善数据基础建设,数据终于能够被“看见”了,可能是通过一张折线图,也或是一张可视化大屏。但在这个阶段,另一个错误就开始了,IT人员开始大量制作报表,报表系统越来越累赘,访问量却只有个位数,业务人员和决策者仍旧没办法通过查看报表就进行决策。
明明已经给决策者提供了大量的报表,为什么会出现这样的问题呢?我觉得原因有两个:
一,报表只解决了“看”的问题,做决策的人根本没办法直接从报表中看出问题。
二,IT和业务之间不可调和的矛盾,IT无法完全理解业务想要什么,业务又觉得IT做出来的表完全没用。
三、BI怎么解决报表不能解决的问题?
如果你们公司已经完成了信息化建设,企业也已不再满足于单纯地“看”数据,而是希望用已累积的业务数据去反哺优化业务,那就可以开始用BI工具了,这里仍旧以帆软的BI工具FineBI为例。
1、BI技术改变了决策者获取报表的方式。
BI模式之下,制作报表的人从“IT人员”转变成了“业务方、决策者”,自己一定更了解自己的需求是什么。那IT人员需要做的,就是准备好数据,给不同部门账号分配好权限,方便他们使用。
用一个形象的例子来解释,吃火锅的时候都需要调酱料,有的人喜欢麻酱,有的人喜欢油碟,餐厅通常只会给出各种调料葱、蒜、小米辣、牛肉酱、沙茶酱、芝麻酱等,而你在吃的时候,需要自己去调料,像我最喜欢的是放蒜、小米辣、醋和麻酱。在这个情景下,IT人员扮演的就是餐厅角色,而业务方扮演的则是每一个吃火锅的人。
很少有餐厅直接给你上调好的调料,为什么?一是省事儿,二是众口难调。业务分析也是一样道理,通过BI平台,IT的人力被释放了,业务人员也能按照自己的需求进行数据分析。
2、业务人员做数据分析,不仅要知道发生了什么,还要知道为什么发生?后者是需要深入分析的。要实现分析有一个前提和两个要素。
前提:能够处理的数据量要够大(FineBI用的spider引擎,能够抽取数据,处理千万量级数据不是问题);
两个要素:一是任意维度分析,二是任意路径分析。
①任意维度分析
比如在一张门店销售表中,有时间、品类、数量、颜色等维度,比如你想分析2022年哪种颜色销量最好?这时候你只需要在Excel里面按照颜色和数量拉一张柱状图就能完成分析,这就是按照颜色和数量维度的分析。单张表中,你可以利用Excel按照自己的需要选择不同的维度做分析。
但实际业务中哪有这么简单的分析?就拿销售门店的报表来说,就有商品库存表、销售进度表、门店供货情况表、售后情况表等等,这种时候往往就需要从这张表中取一些维度,再从那张表中取一些维度,然后拼接在一张表中分析。这种分析在报表中是需要通过写SQL来调用的,表越多SQL写得越多。但在BI中很简单,就是拖拽和点选,把你需要的维度选出来,合并在一张表中。
②任意路径分析
说到路径,可能懂行一点的朋友就要说了,不就是跳转、联动、钻取之类的嘛。功能层面来说确实就是这么简单,但实现起来可比报表工具简单得多。你没办法逼迫不懂代码的业务去学SQL和vlookup函数,但你可以看到54岁的财务阿姨用BI制作着财务分析报表,并时不时钻取查看明细。除了操作层面的简单,别忘了最重要的“任意”,任意就是业务人员想怎么样就怎么样,想做什么分析就做什么分析,哪怕他想把员工上厕所的次数和销售数据拉在一起分析一下,也是完全可以实现的。
看到这,大家对于BI工具应该了解得比较清楚了,开头关于报表和BI的问题自然也有了答案,BI可以用报表展现,但BI不仅是一个数据可视化工具。如果非要说BI的价值的话,那它能够让人“变聪明”,促使你思考更多的问题和疑惑,从而做出更靠近真理的决策。
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