BI(Business Intelligence)商業智慧軟體是近年來的熱門議題,在企業數位化轉型,大數據分析,智慧製造中都有舉足輕重的地位。一些企業多年前就有BI導入,現在需要替換,還有企業正在考察要不要做BI導入,以及導入哪一家軟體。今天我來講講我遇到的一些需要BI軟體導入的公司場景實例,看看你有沒有這樣的場景,幫助你做BI導入決策。
如果你已經在考察BI軟體了,我推薦你閱讀下這兩篇文章:
14大關鍵點,2020年最詳細Power BI ,Tableau ,FineReport比較
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使用Excel做資料分析,資料量大的時候,軟體卡頓和當機情況時有發生,之前處理的資料功虧一簣。另外,為了要達到想要的格式效果,不斷的合併拆分儲存格,使用VLOOKUP、SUMPRODUCT這些函數做計算,非常耗時,報表的時效性就會變差,上個月的財務分析可能需要本月月中才能完成。
這時候導入BI商業智慧系統效果非常明顯。以FineReport報表BI工具為例,提供普通報表,聚合報表和儀表板三種報表設計模式,針對傳統格子式的複雜報表,不規則報表和企業管理儀表板,任何一種報表樣式可以輕鬆製作。企業已經累積的大量Excel檔也不必擔心,可以通過特有的“填報報表”的模式,批量上傳進入到資料庫中,不必因為BI導入全部手工整合。
之後導入了FineReport報表BI系統,完善和打通貨品資料會員數據後,可以當場給顧客從倉庫調到正確的服裝,還可以根據客戶喜好選擇快遞服裝到客戶家中。所以反過來思考,「斷碼」的含義就是業務不統一,造成指標不統一,流程難以走通。後來我們定義的斷碼就是顧客在門店當場拿不到,且3天內無法郵寄到顧客身邊或者客戶拒絕郵寄,因碼數不全導致這種情況,就是「斷碼」。
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企業數位化過程中導入了大量軟體,比如ERP系統,財務系統,OA系統,MES系統等等,但常常需要將不同系統中的資料進行整合分析,這時候常常的作法是手工從系統中匯出需要的資料,然後對這些資料進行整合和分析。這個過程非常的耗費時間和人力,另外還常常遇到資料不統一問題,同樣的銷售額這個指標,在ERP系統和財務系統中導出的資料竟然不一致,讓人無所適從,失去了資料質量最重要的基礎——資料準確性。BI導入的第一步往往是指標梳理,也就是所有資料庫中指標統一的過程,以達到定義統一、口徑統一、名稱統一、參照統一以及來源統一的目的,進而形成一套一致、規範、開放和共享的業務標準資料。
之後導入了FineReport報表BI軟體,把利潤表的所有邏輯搬到BI系統上,然後基礎資料部分由財務上傳,部分直接在系統抓取,然後由系統去計算或分攤,只要報表計算邏輯正確,就可以在明細準備完善之後,瞬間得到各個業務區一整張利潤表。後續所有的人為計算的時間都解放出來了,財務只需要花1天時間統計部分要上傳的明細,然後上傳就可以得到報表結果。下圖為開發出來的利潤表。
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“日報天天做,月報月月做”,這是我們再做BI導入的時候最常常聽到的抱怨。企業的經營中,會有需要經常製作的重複性報表,比如月度報表,季度報表,年度報表,經營會議報表等等,這些報表的樣式是一致的,只需要按照固定時間去更新資料即可。在傳統的方式中,我們每個固定時間都需要重複做一遍,這種重複性報表製作工作價值低,耗時久,時效性也差。BI系統可以將這部分工作自動化,至寶保障資料的準確性,只需少量工作量就可以及時的獲取到報表。
很多企業擁有很多業務系統,這些業務系統專注與業務處理,在資料分析與視覺化方面並不擅長,但是企業有大量的業務資料分析的需求,仍然想要在這個系統中查看。這時候像是FineReport這類軟體可以方便快速的整合,FineReport+業務系統:「+」後面可以是業務系統如OA、ERP、CRM等等,解決業務系統數據分析與利用難題。
當然,有資料分析與視覺化需求的業務系統公司,也可以採購FineReport這類軟體整合到產品當中,直接提供給客戶,幫助用戶在系統內部做資料分析。
開源軟體是免費的,相比於商用報表BI軟體來說,教學資源少,無廠商提供技術支援,多為英文資源,對製作者的程式設計能力要求高,程式碼冗長不宜調整,這些問題都導致最終花費的人力時間成本都很高。
使用Python,R來做數據分析,入門的程度比BI工具要難,搭建語言環境要一兩天,熟悉基本的語法和操作要五六天,真正上手做數據分析要幾個月,缺乏視覺化的操作介面。
如果你目前使用上述方法遇到了這些問題,那麼BI商業智慧軟體將是非常好的替代選擇。
詳細可以看看這邊的BI行動報表的應用案例:
以上是我總結7個需要使用BI商業智慧軟體的場景,如果你正好在尋找BI工具,我推薦你閱讀這2篇BI工具選擇和BI工具對比文章: