报表或BI的价值在哪?

报表或者bi的价值在哪?这已经是十几年的问题啦!

为什么要解释这个并不新鲜的问题,是因为当一个两个问我的时候,并没有在意,被问的多了,觉得这问题并没有过时。

数据挖掘和建模分析,其价值很容易说出来,因为它是点对点打出来的,一个付费预测模型,就是有助于运营,降低运营成本并且提高付费转化率;一个商品推荐模型,就是有助于提高商品的销量。但是一个报表或者bi平台,所谓的决策支持平台,他的价值要怎么讲,还真有点模糊。虽然网上的解释一大堆,看起来很有道理,但不免有些冠冕堂皇。

一、价值早已存在,无论你问与不问

为何这样讲?

首先,数据分析平台做为数据呈现和分析的载体,而这样的载体早已存在于各个企业中,可以是excel,可以是sql结果,也可以是jsp或者php展示出的。它不会因为报表或者bi平台的出现而出现,也不会因为报表或者bi平台的消失而消失。

其次,数据分析平台为管理提供决策支持,这样的决策支持也早已存在于企业之中,或许是ppt中的图表,也可能是word报表中的数据。

这样写,主要是想说,数据分析平台,可以很大很复杂,也可以很小很简单,但是它的价值绝对不是平地起高楼,无论大小,它都是围绕着实际的业务和管理,其所表现出的价值大小,也更多取决于成熟的管理思路和丰富的业务经验,并不会因为上了一套很牛的平台,价值就表现的很大了。

它的价值,也是基于这一点来进行发散的。

二、数据分析平台的价值分类

<!--[if !supportLists]-->1. <!--[endif]-->效率的提升

节约时间,提升办公效率,这是最容易得到体现也是最实在的价值,原本数据要先整合再导出再分析,可以自动处理。我曾见过有人每周需要花费两天的时间,来提取数据、核对数据、汇总数据、分析数据。且不考虑人工处理的易出错的情况,单纯的把这些时间节省下来也不错啊。

并且,这样的价值很容易实现,相信很多公司都已经存在大量的需要分析、查询的数据,只要将基本的数据分析、查询、导出等功能,集中在报表或bi平台中体现,就节省了大量的时间成本。

2.管理规范化

这一点需要分为两个层面去看,一个是数据管理规范化。当数据的分析依赖于每个不同的人的时候,很难保证其结果的统一性和准确性。如果遇到两个人的分析结果相矛盾,是回头查,还是随便选一个凑合呢。通过数据分析平台,可以固化分析规则,统一数据出入口,以此来保证数据的准确性。这样就省的为不同的结果争得面红耳赤了,如果结果有了问题,找数据部门背锅就行了(当然,要保证你给的规则是对的),好像全公司都和谐了一些。

另一个是业务管理的规范化,数据分析平台是可以为管理提供决策支持的,怎么来提供?如果这个分析体系是混乱的,看了几张报表之后自己都懵逼了,还能支持个屁,这样还不如不看。

其实它本身也是有管理思想注入进去的,管理者的关注点、管理者的思考方式以及公司的评价体系,都会体现在分析平台中。一个清晰的管理思路,是有助于平台价值的发挥的。在平台开发过程中,可以集大家之所长,梳理管理思路,并与数据相结合,最终将数据以最合适的方式来呈现,为全公司提供一个规范的分析体系,决策支持的价值就体现出来了。

3.提升业务价值

前面两点实现起来都比较容易,基本上就是将公司原有的工作进行整理,再搬到平台中来实现,就可以了。唯独这一条,实现起来并没有那么容易,因为是需要针对每一个业务场景进行深入思考的。然而,大部分公司都非常看重这一条(甚至会不认为前面两点价值算是价值,其实这你就错了)。

我的专栏中有几篇连载,都是围绕着这一条来写的。提升业务价值,我是依然喜欢从目标出发,提升收入、降低成本,所谓的节流开源。我觉着这一点也没办法几句话描述出来,只能举例子:

提升收入:对订单和业绩进行对比排名,当我的业绩偏低的时候,一定要玩命干了呀。这也是最简单的,有助于提升公司收入的手段;

通过对订单规律或者流量的监控,发现其中规律,来做最佳的运营策略,也是有助于提升公司收入的方法;

通过转化率的的监控,发现其中异常,比如发现某天,流量特别高,但是转化率特别低,那很可能是做了活动,而且没有吸引到正确的人群啊,调整活动策略,同样有助于公司收入的提升吧。

降低成本:通过对库销比的分析,以此来调整产品的采购策略,最大化降低商品的库存积压,合理利用库存,可以降低库存成本和采购成本吧。

对产品应用的使用情况进行监控,分析各个版本的使用占比,如果发现某个版本的使用量已经不到0.01%了,以后可以不再对这个版本进行维护了,人力成本也算省下了吧。最核心的,我觉得业务价值的提升不是一次性工作,它应该是伴随着分析平台的使用不断更新的。因为说不准用着用着,发现了新的逻辑,也说不准哪天业务调整了。这一点需要业务人员,有了比较好的数据意识,然后将自己的经验与数据相结合。所以,它最有可能,也是最合理的方式,就是迭代开发,随着业务对数据分析平台使用的加深,不断的完善这套平台,不断的提升业务价值。

三、报表、bi工具的价值

报表和bi我分开来说。上面所说的主要是分析平台的价值,这样的价值有很多种方法来实现,可以码代码,甚至用excel也可以。只是不同的方式,实现的难度不一样、成本不一样。一款好的报表工具例如finereport可以更快速、更低成本的实现上面的价值,因为它可以很快速的开发完成一张报表,甚至搭建一套报表平台也不难,而且效果还不错。如果这些都换成了代码,难度和时间就需要成倍的增加。

bi相比于报表的区别呢?其实我想说,bi是进一步降低了价值实现的成本和难度。因为它更加简单和方便,拿finebi来说,拖拽式的分析,业务人员自己也可以搞定,可以万事不求人,从而给业务人员提供了足够的分析空间。很多公司选择bi,也是希望让业务人员来自行分析数据,处理数据。一是解放数据部门的双手,让数据部门专注于更加复杂的分析或者挖掘,二是给业务部门更多的空间,来*的发挥其价值。

也会有说,bi提高了数据的处理能力,我还是建议分开来看,数据处理性能是基于底层的,即使bi工具提升了数据的处理性能,也是其自带的底层数据模块来实现的,而这样的底层数据平台,是有很多选择的,这个可以看我之前的一篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21486408?refer=jiago将两者分开来解读,感觉更清晰些。

必须要说的是,bi相比于报表更加简单和方便,也一定是有代价的,它用起来简单,是因为封装的够好,其技术灵活度是不如报表工具的,就像报表工具不如码代码一样。同时,将数据分析完全开发给业务也是有一定风险的,需要参考业务人员是否有了很好的数据意识,可以将bi工具用起来。另外,数据部门要做整体的把控,不能失控啊。

四、价值不是讲出来的,而是用起来的

曾见过很多公司,曾经花费了巨额搭建的bi平台(采购国外的重型bi工具很贵的),荒废了。我很心疼,因为这钱,给我都比花在这平台上价值大。

道理很简单,问题的关键是怎样才更容易的用起来,而不仅仅停留在表述上。这又是一个很长的话题,这里先简要提几条需要注意的点吧。

  • 规划过于庞大,导致很多需求是很空洞脱离实际的,容易产生荒废系统。报表或者bi平台可以是很轻量级的,很容易实现迭代的开发,所以在规划时还是建议从实际出发,路还是要一步一步走,少扯蛋。
  • 底层过于混乱,数据准确性太差或者性能太慢,慢慢就对该平台失去了信任。好的数据分析平台是依赖于底层数据的,建议对底层数据进行合理的规划,有利于分析平台价值的发挥。平台荒废也就罢了,如果因为错误的数据产生了错误的决定,可能损失更大。
  • 缺乏维护人员,导致平台越来越不实用,就满满废掉了。平台是使用的过程中,难免会有各种各样的问题需要调整,如果不加以维护,难免会慢慢脱离实际。
  • 使用门槛过高,导致业务人员一时难以接受,推动困难。和第一点类似,没必要将报表做的过于复杂和花哨,实际点最好。

我整理出的只是以上内容,欢迎各位给予补充和修正。

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