企业为什么需要商业智能BI
其实，企业内部有大量的机会可以通过优化业务流程和集中决策来节省资金。在业务遭遇大挫折时，商业智能BI能带来一线曙光，产出显著的投资回报率ROI。例如，阿尔伯克基市的就业者使用商业智能BI软件来识别机会以减少使用手机通话，加班及其他营运开支，三年期间为这个城市节省了200万美元。
同样地，在商业智能BI工具的帮助下，丰田汽车公司意识到对它的运货商双倍地付费，于2000年总数达812,000美元。利用商业智能BI来揭示业务流程中存在的缺陷的企业，与仅用商业智能BI来监控会发生什么事情的企业相比，在成功的竞争中处于更有利的地位。商业智能BI在企业中的应用主要表现在如下3个方面：
1.可视化报表的展现
在BI中，使用柱状图、饼状图、折线图、二维表格等图形可视化的方式将企业日常的业务数据（财务、供应链、人力、运营、市场、销售、产品等）全面展现出来，再通过各种数据分析维度筛选、关联、跳转、钻取等方式查看各类业务指标。
这个层次的可视化报表分析就是一种呈现，让用户对日常的业务有一个清晰、直接、准确的认知，同时解放了业务人员手工利用Excel的各种函数做汇总分析、制图的工作，提高了工作效率。比如，财务部门会关心今年的营业收入、目标完成率、营业毛利润率、净资产收益率等；销售部门会关心销售金额、订单数量、销售毛利、回款率等；采购部门会关心采购入库金额、退货情况、应付账款等等。
2.数据的“异常”分析
数据的异常分析利用的是对比分析法。业务人员通过可视化报表呈现，如果发现了一些数据指标反映出来的情况超出了日常经验判断。这时就需要要对这些 "异常" 数据进行有目的的分析，通过相关联的维度、指标使用钻取、关联等分析方式探索出可能存在的原因。
例如，一个网站或产品，正常情况下每个月的平均用户注册量是10万左右。但是发现在今年的 8 月份，会员注册量达到了 23 万，这就是一种 "异常"，远远超过经验判断和预期。这时我们就要去分析判断是因为市场部门的推广，还是做了大型促销活动导致的。
当然除了正向的异常，也有可能出现负向“异常”，比如注册量只有5万，这时也是需要我们通过分析找到原因，并在以后避免发生类似的情况。
最终业务人员通过一次或者多次的维度和指标图表构建，逐步形成了一种比较可靠的、固化的分析模型。这个阶段的业务人员不再是被动接受来自图表中反映的信息，而是通过"异常"数据来定位到背后的一个业务问题，数据和业务在这个层次开始有了直接对应关系，这时可以利用数据图表之间的逻辑性关系寻找解决方法，提高企业的经营效率。
3.业务建模分析
业务建模分析通常是由精通业务的业务人员提出，通过合理的建模找出业务中可能存在的问题，将其反映在可视化报表上，并最后要回归到业务，形成决策并不断优化的一个过程。
业务建模简单来说也可以理解为一种业务分析的逻辑思维模型，只是用数据、图表化的方式将它们有效组织起来去验证我们对业务分析的逻辑判断。它可由一个或多个图表组成，也可通过一组或多组数据图表支撑，依据企业的业务模型来确定。
商业智能BI项目的实施步骤
1.业务分析需求的把控
对于很多准备或者正在规划商业智能BI项目的企业来说，业务分析需求的梳理是整个项目开始的第一步，往往也是最困难的，主要表现如下：业务部门往往提不出比较具体的分析需求，而IT部门很难深入到业务，也提不出适合业务部门的分析需求。BI项目需求分析涉及到很多部门，有的时候内部资源的沟通、协调都是很困难的...
那如何能够非常清晰的梳理好一个完整的业务分析需求，并且能够用业务部门能够理解的语言进行有效沟通？正确的做法是，提供方案的原型图，这样能激发业务人员说出需求的欲望，并让双方站在可以相互理解的角度沟通，最终出来的效果也能更好的符合企业的期望。
2.数据资源的整合清洗
企业的数据可能是来自外部系统，也可能来自内部的不同业务系统，比如CRM系统、ERP系统，或者业务人员的Execl表格， 这些统称为数据源。这些数据通过ETL工具原封不动的抽取到一个叫做ODS或者STAGING的数据库先存放起来。
这里需要注意数据是存放在一些数据表中，但是并不是所有的数据都需要抽取出来，只有有用的数据才会被抽取。涉及到一些数据需要去重、合并计算、格式转换，比如 15/10/22 转换成 2015-10-22等都属于转化阶段；加载阶段是，最后把数据统一加载到数据仓库 中。
3.数据仓库的架构设计
数据仓库的开发，可以理解为一种技术，也可以理解为一种方法论或解决方案。在商业智能BI中，数据仓库就是最核心的那一层，起到的就是一个承上启下的作用。往下承接各类数据源中的数据，往上支撑各类可视化分析报表。数据仓库的构建水平将直接影响到商业智能BI项目的整体质量。
4.可视化分析报表逻辑设计
这里的可视化分析报表的逻辑设计主要是依据前期的业务人员搭建的数据指标体系而定，主题利用常见的可视化图表来做业务数据的展现。
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2018年成为帆软优秀服务供应商、腾讯生态技术合作伙伴
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