數據盛宴｜如何用Tableau搭建靠譜的BI分析平臺？

BI的前世今生

商業智能（ Business Intelligence，簡稱：BI ）的概念在1996年最早由Gartner提出。Gartner將商業智能定義爲：商業智能描述了一系列的概念和方法，通過應用基於事實的支持系統來輔助商業決策的制定。

商業智能技術提供使企業迅速分析數據的技術和方法，包括收集、管理和分析數據，將這些數據轉化爲有用的信息，然後分發到企業各處。

由於技術的不斷升級，BI從傳統集中式分析逐漸向員工自助式分析轉變，從中心化向去中心化轉變，業務需求部門對BI的使用也在逐漸增加。

BI是企業數字化轉型的核心

數字化時代，每個企業都積累了海量數據基礎，而對於企業來說卻是把雙刃劍。數據量越多，能夠獲取的數據價值就越大，但是，如果沒有強大的數據分析能力，海量數據也會成爲企業高效決策的障礙。無論是互聯網企業還是傳統企業都希望最大程度挖掘數據價值，提高決策效率和生產效率。BI商業智能自誕生之日起，便用於爲管理層提供數據決策支持，是企業數字化轉型的核心。

數字化轉型是利用數字化技術和能力來驅動企業商業模式創新和商業生態系統重構的一種途徑與方法。其本質是用數字化技術對業務的重構、流程的重構和組織的重構。

數據中臺的概念一度成爲2019年最熱的話題，而在數據中臺架構中，BI是數據中臺面向終端用戶的核心。

狹隘的BI僅包含BI分析平臺；廣義的BI包含了數據倉庫和BI分析平臺一整套解決方案。如圖中所言，站在公司層面，人力系統、財務系統、業務系統等各系統就像散落的點，而BI基於數據倉庫和業務的梳理，將這些點連接成線，通過數據挖掘和分析，將公司數據連接成面，才能夠全面看問題，清晰瞭解公司的問題和優勢所在。

如何用Tableau釋放企業的數據價值

Tableau爲企業如何推廣使用BI繪製了詳細的藍圖。首先要保持敏捷性，避免新瓶裝舊酒。BI的發展從既重視分析逐漸轉變爲員工的自助式分析，對此，傳統的瀑布式的分析，逐個項目式分析已無法適應時代需求，保持敏捷是非常重要的。再次，熟練程度取決於技術能力，工具的更新迭代需要與員工技術培訓同步進行，只有不斷提升員工的技術能力，才能不斷工作效率。而數據文化則要求不斷提高用戶的使用頻率，經驗交流，培養用戶數據化、可視化的工作習慣，比如，東風日產舉辦的全員數據分析挑戰賽。