浅析丨商业智能BI的三个层次

Posted 2021-04-20 数据艺术家

作者 | 小白(UID: 2)

来源 | 开源社区

本文长度为 1966字，建议阅读 3分钟。

经过几年的积累，大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的 CRM、ERP、OA 等基础信息化系统。这些系统的统一特点都是：通过业务人员或者用户的操作，最终对数据库进行增加、修改、删除等操作。上述系统可统一称为 OLTP（Online Transaction Process，在线事务处理）。指的就是系统运行了一段时间以后，必然帮助企事业单位收集大量的历史数据。

但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说，只是一些无法看懂的天书。业务人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息。此时，如何把数据转化为信息，使得业务人员（包括管理者）能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是商业智能主要解决的问题。

如何把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息？大部分的答案是报表系统。简单说，报表系统已经可以称作是 BI 了，它是 BI 的低端实现。 现代的企业，大部分已经进入了中端 BI，叫做数据分析。有一些企业已经开始进入高端 BI，叫做数据挖掘。而我国的企业，目前大部分还停留在报表阶段。

数据报表不可取代

传统的报表系统技术上已经相当成熟，大家熟悉的 Excel、水晶报表、Reporting Service 等都已经被广泛使用。但是，随着数据的增多，需求的提高，传统报表系统面临的挑战也越来越多。

1. 数据太多，信息太少

密密麻麻的表格堆砌了大量数据，到底有多少业务人员仔细看每一个数据？到底这些数据代表了什么信息、什么趋势？级别越高的领导，越需要简明的信息。如果我是董事长，嗯，我可能只需要一句话：目前我们的情况是好、中还是差？

2. 难以交互分析、了解各种组合

定制好的报表过于死板。例如，我们可以在一张表中列出不同地区、不同产品的销量，另一张表中列出不同地区、不同年龄段顾客的销量。但是，这两张表无法回答诸如“华北地区中青年顾客购买数码相机类型产品的情况“”等问题。业务问题经常需要多个角度的交互分析。

3. 难以挖掘出潜在的规则

报表系统列出的往往是表面上的数据信息，但是海量数据深处潜在含有哪些规则呢？什么客户对我们价值最大，产品之间相互关联的程度如何？越是深层的规则，对于决策支持的价值越大，但是，也越难挖掘出来。

4. 难以追溯历史，数据形成孤岛

业务系统很多，数据存在于不同地方。太旧的数据（例如一年前的数据）往往被业务系统备份出去，导致宏观分析、长期历史分析难度很大。 因此，随着时代的发展，传统报表系统已经不能满足日益增长的业务需求了，企业期待着新的技术。

数据分析和数据挖掘的时代正在来临。值得注意的是，数据分析和数据挖掘系统的目的，是带给我们更多的决策支持价值，并不是取代数据报表。报表系统依然有其不可取代的优势，并且将会长期与数据分析、挖掘系统一起并存下去。

数据挖掘看穿你的需求

广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是 BI。

但从技术术语上说，数据挖掘 (Data Mining) 特指的是：源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。

从这种狭义的观点上，我们可以定义：数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题，选择一种或者多种挖掘算法，找到数据下面隐藏的规律，这些规律往往被用来分析、预测及支持决策。

关联销售案例:

美国的超市有这样的系统：当你采购了一车商品结账时，售货员小姐扫描完了你的产品后，计算机上会显示出一些信息，然后售货员会友好地问你：我们有一种一次性纸杯正在促销，位于 F6 货架上，您要购买吗？

这句话绝不是一般的促销。因为计算机系统早就算好了，如果你的购物车中有餐巾纸、大瓶可乐和沙拉，则86%的可能性你要买一次性纸杯。结果是，你说：啊，谢谢你，我刚才一直没找到纸杯。

这并非什么神奇的科学算命，而是利用数据挖掘中的关联规则算法实现的系统。

每天，新的销售数据会进入挖掘模型，与过去N天的历史数据一起，被挖掘模型处理，得到当前最有价值的关联规则。同样的算法，分析网上书店的销售业绩，计算机可以发现产品之间的关联以及关联的强弱。

数据报表、数据分析、数据挖掘是 BI 的三个层面。我们相信未来几年的趋势是：越来越多的企业在数据报表的基础上，会进入数据分析与数据挖掘的领域。商业智能所带来的决策支持功能，会给我们带来越来越明显的效益。

美智讯 是中国最早从事数据分析与数据挖掘的企业之一，作为一家专门提供商业智能产品及服务、数据分析 / 数据挖掘产品及服务的公司，数十年倾力打造了一支融合数据分析能力和大型数据库架构的优秀团队，致力于帮助企业解决数据获取、数据分析、数据展现及数据分享方面的挑战和困难，在银行、零售、物流、媒体等多个行业积累了大量的大数据项目实施经验。

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