一、BI工具到底是什么很多刚接触数据分析的人一开始都会听到一个词BI工具。不少公司的招聘JD里都会写这样一句话熟悉BI工具能够进行数据分析和数据可视化。但如果你是刚入行的小白心里大概率会有一个疑问BI工具到底是什么具体都有哪些不同工具之间到底有什么区别说白了很多人只是听过BI这个词但并没有真正把BI工具这件事弄清楚。有的人以为BI就是做图表的软件。有的人以为BI就是数据分析工具。其实这两种理解都只说对了一部分。用过来人的经验告诉你BI工具本质上是一套帮助企业“使用数据”的工具。如果只理解成做图表的软件那其实是低估了BI的作用。#开始之前给大家分享一份数字化全流程资料包里面包括数据迁移的知识和企业数据应用的精选案例帮你解决在数据应用、数字化转型中的实际困惑更好地着手数据工作。有需要的自取:https://s.fanruan.com/prxgh(复制到浏览器打开)第一、先从企业实际情况说起。很多公司每天都会产生大量数据比如销售数据客户数据库存数据财务数据运营数据这些数据通常分散在不同系统里比如ERP系统CRM系统订单系统财务系统各类数据库问题在于这些数据虽然存在但并不一定被真正使用。很多企业的数据只是存放在系统里很少被系统化分析。企业其实并不缺数据真正缺的是把数据变成信息的能力。BI工具解决的就是这个问题。第二、简单来说BI工具主要完成三件事数据整合数据分析数据可视化当这三件事情结合在一起企业才能真正通过数据辅助决策。很多管理层每天早上看到的经营看板其实就是通过BI工具生成的。听着是不是很熟二、一套BI工具通常包含哪些能力很多人第一次接触BI工具时往往只看到图表和看板。但在企业数据体系里BI工具通常包含一整套能力。1.一套完整的BI体系一般会包含几个核心能力数据接入能力数据处理能力数据建模能力数据分析能力数据可视化能力很多初学者只注意到了最后一个环节也就是数据可视化。但实际工作一段时间以后你会发现真正复杂的工作其实发生在前面几个环节。我一直强调一句话做图表其实不难真正难的是把数据整理好。比如数据接入。企业的数据往往分布在很多系统里如果BI工具无法连接这些系统数据分析就无从谈起。再比如数据处理。原始数据往往结构复杂口径不统一如果不经过整理分析结果很容易出现问题。很多数据项目里80%的时间其实花在数据处理上而不是做分析。2.在很多企业的数据体系中不同功能往往由不同工具完成。例如FineDataLink负责数据同步和数据整合FineBI负责数据分析和数据展示这样做有一个明显好处数据层和分析层分开管理系统会更加稳定。很多企业的数据平台其实就是这种结构。三、BI工具一般可以分成哪几类如果从市场上的产品来看BI工具大致可以分成几种不同类型。理解这些类型其实比记住具体产品名字更重要。因为当你理解工具类型之后再接触任何BI产品都会更容易理解。1.偏重数据可视化的BI工具有什么特点最常见的一类BI工具是以数据可视化为核心能力的。这类工具最大的特点就是可以快速制作图表和数据看板。常见功能包括图表制作数据看板多维数据分析数据筛选报表展示很多公司内部的销售看板运营看板经营分析看板其实都是通过这类工具制作出来的。在国内企业中FineBI算是比较常见的一类产品。它的特点是操作门槛相对较低支持拖拽式分析不需要复杂编程。这对很多业务人员来说其实非常友好。销售团队、运营团队、财务团队都可以通过FineBI自己完成基础的数据分析。说白了这类BI工具解决的核心问题就是让数据能够被看见也能够被理解。如果数据一直停留在数据库里业务人员其实很难真正使用它。2.偏重数据集成的数据工具是做什么的很多人刚学习BI工具时只关注数据展示。但在很多企业里数据本身并不是集中存储的。例如ERP系统里有采购数据CRM系统里有客户数据订单系统里有销售数据财务系统里有成本数据如果这些数据彼此独立存在那么分析就会变得非常困难。这时候就需要数据集成工具。数据集成工具的作用其实很简单把不同系统里的数据统一整理到一个地方。例如FineDataLink就是一款专门用于数据同步和数据集成的平台。它可以把ERP、数据库、电商平台等系统的数据统一同步到数据仓库。简单来说FineDataLink解决的是数据从哪里来的问题 FineBI解决的是数据如何分析和展示的问题我一直强调一点BI分析能够顺利进行的前提是数据必须先被整理好。如果数据没有打通再好的BI工具也很难发挥作用。很多企业搭建数据平台时都会先通过FineDataLink进行数据同步再通过FineBI做数据分析。先解决数据问题再解决分析问题这是非常常见的一种路径。3.偏重数据建模的工具主要解决什么问题在BI体系里还有一个非常重要但经常被忽视的环节数据建模。很多小白第一次听到这个词会觉得有点复杂。其实说白了数据建模就是把原始数据整理成更适合分析的结构。例如销售订单表客户信息表产品信息表库存数据表如果这些表之间没有关系做分析会非常困难。通过数据建模可以建立表之间的关联关系并统一指标口径。数据模型其实就是企业数据分析的基础结构。如果没有统一的数据模型就很容易出现一种情况不同部门算出来的数据不一样。听着是不是很熟这在很多企业里其实非常常见。所以在成熟的数据平台中数据建模通常是一个非常重要的步骤。有些企业会在数据仓库层完成建模再通过BI工具进行展示。四、常见的BI工具具体有哪些如果从市场角度来看目前常见BI工具大致分为两类。1.国外产品Power BITableauLooker这些工具在国外市场使用较多。其中Power BI在企业中的普及度比较高因为它与微软生态结合比较紧密。2.国内产品FineBI帆软报表永洪BI观远BI国内BI工具通常更符合国内企业的使用习惯。在报表能力、数据连接能力方面也比较成熟。例如FineBI在很多制造业和零售企业中应用比较广泛。如果再配合FineDataLink进行数据同步就可以形成完整的数据分析平台。不同工具之间的核心能力其实差异没有想象中那么大。工具只是手段真正重要的是企业如何使用数据。很多企业在选择BI工具时更多考虑的是数据基础业务需求团队能力五、小白选择BI工具时应该关注什么如果你刚开始接触BI工具很容易被各种产品宣传弄得有些迷茫。其实可以从几个最基本的维度去判断1.学习门槛2.数据连接能力3.可视化能力4.企业使用场景有些BI工具更偏向专业数据分析师使用。而有些工具更适合业务人员。从实际经验来看企业更希望业务团队也能参与数据分析而不是所有需求都依赖数据部门。所以操作简单、数据连接方便的BI工具往往更容易在企业内部推广。很多公司会先用FineDataLink把各个系统的数据打通再通过FineBI让不同部门进行数据分析。这里给大家推荐一款我们团队正在用的工具FineDataLink它是集实时数据同步、ELT/ETL数据处理、数据服务于一体的数据集成工具能解决迁移过程中很多核心痛点。它支持40多种数据源不管是旧CRM系统、本地数据库还是云端平台基本都能覆盖拖拉拽就能完成数据同步和处理任务不用写复杂脚本。而且它内嵌Spark计算引擎支持批量表实时同步、增量更新和断点续传能很好适配全量增量结合的迁移场景还能自动处理表结构变更避免同步过程中出现数据错乱。工具链接我放在这里感兴趣的朋友可以上手试试:https://s.fanruan.com/ysq87复制到浏览器打开)当业务人员能够直接使用数据时企业的数据价值才会真正释放出来。六、BI工具真正解决的是什么问题很多人刚接触BI工具时会觉得它只是一个做图表的软件。但工作一段时间以后你会慢慢发现BI工具真正解决的问题其实是企业的信息效率。管理层需要了解经营情况运营团队需要实时跟踪业务数据财务团队需要监控关键指标如果这些信息全部依靠人工整理报表效率会非常低。BI系统的价值就在于数据自动更新指标口径统一分析结果可以长期复用当企业的数据体系逐渐完善之后很多分析其实不需要反复做。打开BI看板就能看到最新数据。BI系统的价值并不是多做几个图表而是让企业能够持续使用数据。说白了这才是BI工具存在的真正意义。七、为什么理解BI工具对数据工作很重要很多人在学习数据分析时一开始会把注意力全部放在技术上。例如SQLPython算法这些技术当然重要。但在企业环境里BI工具往往是数据真正落地的地方。我一直认为BI工具是企业数据分析体系中的最后一环。如果数据没有被展示出来没有被业务人员使用再复杂的分析也很难产生价值。所以理解BI工具的作用其实是数据分析入门非常重要的一步。很多人的数据能力就是从BI工具开始慢慢积累起来的。八、关于BI工具的几个常见问题Q1 BI工具和Excel有什么区别Excel当然也可以做数据分析。但它更适合处理小规模数据而且很多操作需要手工完成。BI工具通常可以直接连接数据库。数据可以自动更新并且支持长期使用的数据看板。简单来说Excel更偏向个人分析工具BI工具更偏向企业级数据分析平台Q2 学习BI工具需要会编程吗大部分BI工具并不要求必须会编程。例如FineBI就支持拖拽式分析通过简单操作就可以完成图表制作和数据分析。很多业务人员即使不写代码也可以完成基础数据分析。当然如果掌握SQL对数据分析会有很大帮助。但这并不是学习BI工具的前提条件。Q3 为什么很多企业会同时使用多个BI相关工具因为完整的数据分析通常包含多个环节数据采集数据整合数据建模数据分析数据展示不同工具负责不同阶段。例如企业可能使用FineDataLink做数据同步 再通过FineBI做数据分析和数据看板展示当这些工具组合在一起时企业才能形成完整的数据分析体系。
BI工具是什么？一文讲清BI工具的核心逻辑
一、BI工具到底是什么很多刚接触数据分析的人一开始都会听到一个词BI工具。不少公司的招聘JD里都会写这样一句话熟悉BI工具能够进行数据分析和数据可视化。但如果你是刚入行的小白心里大概率会有一个疑问BI工具到底是什么具体都有哪些不同工具之间到底有什么区别说白了很多人只是听过BI这个词但并没有真正把BI工具这件事弄清楚。有的人以为BI就是做图表的软件。有的人以为BI就是数据分析工具。其实这两种理解都只说对了一部分。用过来人的经验告诉你BI工具本质上是一套帮助企业“使用数据”的工具。如果只理解成做图表的软件那其实是低估了BI的作用。#开始之前给大家分享一份数字化全流程资料包里面包括数据迁移的知识和企业数据应用的精选案例帮你解决在数据应用、数字化转型中的实际困惑更好地着手数据工作。有需要的自取:https://s.fanruan.com/prxgh(复制到浏览器打开)第一、先从企业实际情况说起。很多公司每天都会产生大量数据比如销售数据客户数据库存数据财务数据运营数据这些数据通常分散在不同系统里比如ERP系统CRM系统订单系统财务系统各类数据库问题在于这些数据虽然存在但并不一定被真正使用。很多企业的数据只是存放在系统里很少被系统化分析。企业其实并不缺数据真正缺的是把数据变成信息的能力。BI工具解决的就是这个问题。第二、简单来说BI工具主要完成三件事数据整合数据分析数据可视化当这三件事情结合在一起企业才能真正通过数据辅助决策。很多管理层每天早上看到的经营看板其实就是通过BI工具生成的。听着是不是很熟二、一套BI工具通常包含哪些能力很多人第一次接触BI工具时往往只看到图表和看板。但在企业数据体系里BI工具通常包含一整套能力。1.一套完整的BI体系一般会包含几个核心能力数据接入能力数据处理能力数据建模能力数据分析能力数据可视化能力很多初学者只注意到了最后一个环节也就是数据可视化。但实际工作一段时间以后你会发现真正复杂的工作其实发生在前面几个环节。我一直强调一句话做图表其实不难真正难的是把数据整理好。比如数据接入。企业的数据往往分布在很多系统里如果BI工具无法连接这些系统数据分析就无从谈起。再比如数据处理。原始数据往往结构复杂口径不统一如果不经过整理分析结果很容易出现问题。很多数据项目里80%的时间其实花在数据处理上而不是做分析。2.在很多企业的数据体系中不同功能往往由不同工具完成。例如FineDataLink负责数据同步和数据整合FineBI负责数据分析和数据展示这样做有一个明显好处数据层和分析层分开管理系统会更加稳定。很多企业的数据平台其实就是这种结构。三、BI工具一般可以分成哪几类如果从市场上的产品来看BI工具大致可以分成几种不同类型。理解这些类型其实比记住具体产品名字更重要。因为当你理解工具类型之后再接触任何BI产品都会更容易理解。1.偏重数据可视化的BI工具有什么特点最常见的一类BI工具是以数据可视化为核心能力的。这类工具最大的特点就是可以快速制作图表和数据看板。常见功能包括图表制作数据看板多维数据分析数据筛选报表展示很多公司内部的销售看板运营看板经营分析看板其实都是通过这类工具制作出来的。在国内企业中FineBI算是比较常见的一类产品。它的特点是操作门槛相对较低支持拖拽式分析不需要复杂编程。这对很多业务人员来说其实非常友好。销售团队、运营团队、财务团队都可以通过FineBI自己完成基础的数据分析。说白了这类BI工具解决的核心问题就是让数据能够被看见也能够被理解。如果数据一直停留在数据库里业务人员其实很难真正使用它。2.偏重数据集成的数据工具是做什么的很多人刚学习BI工具时只关注数据展示。但在很多企业里数据本身并不是集中存储的。例如ERP系统里有采购数据CRM系统里有客户数据订单系统里有销售数据财务系统里有成本数据如果这些数据彼此独立存在那么分析就会变得非常困难。这时候就需要数据集成工具。数据集成工具的作用其实很简单把不同系统里的数据统一整理到一个地方。例如FineDataLink就是一款专门用于数据同步和数据集成的平台。它可以把ERP、数据库、电商平台等系统的数据统一同步到数据仓库。简单来说FineDataLink解决的是数据从哪里来的问题 FineBI解决的是数据如何分析和展示的问题我一直强调一点BI分析能够顺利进行的前提是数据必须先被整理好。如果数据没有打通再好的BI工具也很难发挥作用。很多企业搭建数据平台时都会先通过FineDataLink进行数据同步再通过FineBI做数据分析。先解决数据问题再解决分析问题这是非常常见的一种路径。3.偏重数据建模的工具主要解决什么问题在BI体系里还有一个非常重要但经常被忽视的环节数据建模。很多小白第一次听到这个词会觉得有点复杂。其实说白了数据建模就是把原始数据整理成更适合分析的结构。例如销售订单表客户信息表产品信息表库存数据表如果这些表之间没有关系做分析会非常困难。通过数据建模可以建立表之间的关联关系并统一指标口径。数据模型其实就是企业数据分析的基础结构。如果没有统一的数据模型就很容易出现一种情况不同部门算出来的数据不一样。听着是不是很熟这在很多企业里其实非常常见。所以在成熟的数据平台中数据建模通常是一个非常重要的步骤。有些企业会在数据仓库层完成建模再通过BI工具进行展示。四、常见的BI工具具体有哪些如果从市场角度来看目前常见BI工具大致分为两类。1.国外产品Power BITableauLooker这些工具在国外市场使用较多。其中Power BI在企业中的普及度比较高因为它与微软生态结合比较紧密。2.国内产品FineBI帆软报表永洪BI观远BI国内BI工具通常更符合国内企业的使用习惯。在报表能力、数据连接能力方面也比较成熟。例如FineBI在很多制造业和零售企业中应用比较广泛。如果再配合FineDataLink进行数据同步就可以形成完整的数据分析平台。不同工具之间的核心能力其实差异没有想象中那么大。工具只是手段真正重要的是企业如何使用数据。很多企业在选择BI工具时更多考虑的是数据基础业务需求团队能力五、小白选择BI工具时应该关注什么如果你刚开始接触BI工具很容易被各种产品宣传弄得有些迷茫。其实可以从几个最基本的维度去判断1.学习门槛2.数据连接能力3.可视化能力4.企业使用场景有些BI工具更偏向专业数据分析师使用。而有些工具更适合业务人员。从实际经验来看企业更希望业务团队也能参与数据分析而不是所有需求都依赖数据部门。所以操作简单、数据连接方便的BI工具往往更容易在企业内部推广。很多公司会先用FineDataLink把各个系统的数据打通再通过FineBI让不同部门进行数据分析。这里给大家推荐一款我们团队正在用的工具FineDataLink它是集实时数据同步、ELT/ETL数据处理、数据服务于一体的数据集成工具能解决迁移过程中很多核心痛点。它支持40多种数据源不管是旧CRM系统、本地数据库还是云端平台基本都能覆盖拖拉拽就能完成数据同步和处理任务不用写复杂脚本。而且它内嵌Spark计算引擎支持批量表实时同步、增量更新和断点续传能很好适配全量增量结合的迁移场景还能自动处理表结构变更避免同步过程中出现数据错乱。工具链接我放在这里感兴趣的朋友可以上手试试:https://s.fanruan.com/ysq87复制到浏览器打开)当业务人员能够直接使用数据时企业的数据价值才会真正释放出来。六、BI工具真正解决的是什么问题很多人刚接触BI工具时会觉得它只是一个做图表的软件。但工作一段时间以后你会慢慢发现BI工具真正解决的问题其实是企业的信息效率。管理层需要了解经营情况运营团队需要实时跟踪业务数据财务团队需要监控关键指标如果这些信息全部依靠人工整理报表效率会非常低。BI系统的价值就在于数据自动更新指标口径统一分析结果可以长期复用当企业的数据体系逐渐完善之后很多分析其实不需要反复做。打开BI看板就能看到最新数据。BI系统的价值并不是多做几个图表而是让企业能够持续使用数据。说白了这才是BI工具存在的真正意义。七、为什么理解BI工具对数据工作很重要很多人在学习数据分析时一开始会把注意力全部放在技术上。例如SQLPython算法这些技术当然重要。但在企业环境里BI工具往往是数据真正落地的地方。我一直认为BI工具是企业数据分析体系中的最后一环。如果数据没有被展示出来没有被业务人员使用再复杂的分析也很难产生价值。所以理解BI工具的作用其实是数据分析入门非常重要的一步。很多人的数据能力就是从BI工具开始慢慢积累起来的。八、关于BI工具的几个常见问题Q1 BI工具和Excel有什么区别Excel当然也可以做数据分析。但它更适合处理小规模数据而且很多操作需要手工完成。BI工具通常可以直接连接数据库。数据可以自动更新并且支持长期使用的数据看板。简单来说Excel更偏向个人分析工具BI工具更偏向企业级数据分析平台Q2 学习BI工具需要会编程吗大部分BI工具并不要求必须会编程。例如FineBI就支持拖拽式分析通过简单操作就可以完成图表制作和数据分析。很多业务人员即使不写代码也可以完成基础数据分析。当然如果掌握SQL对数据分析会有很大帮助。但这并不是学习BI工具的前提条件。Q3 为什么很多企业会同时使用多个BI相关工具因为完整的数据分析通常包含多个环节数据采集数据整合数据建模数据分析数据展示不同工具负责不同阶段。例如企业可能使用FineDataLink做数据同步 再通过FineBI做数据分析和数据看板展示当这些工具组合在一起时企业才能形成完整的数据分析体系。
