BI（商业智能）分析工具采购指南

多年以来，出现了许多适应各种数据分析方式的商业智能（BI）工具，这些分析方式覆盖大量的产品类别，包括指导性分析、报表和自助BI分析。选择BI分析工具的最佳实践方法是先确定业务用户将要分析什么数据和如何分析这些数据，这样才能给他们提供正确的工具。决定购买哪一种工具的依据不应该是选择具有最多特性的产品，所选择的产品应该是要能够实现用户所需要且将会使用的分析类型。

在本文中，我们将了解如何选择最匹配业务和技术应用的BI分析工具类别和风格。为了支持这种目标，我们将给出定义这些应用的一些关键属性。

BI分析工具：没有一个产品能满足所有需求

为企业选择恰当的BI分析工具可能意味着要区分将集成到业务决策的软件还是一种浮于表面的软件。许多企业出现的最根本错误是假定有一个BI产品能够适合所有情况。结果，他们按照这个标准去选择拥有大量功能的产品，而不是依照真实的业务需求去选择。

创建BI业务应用场景的注意事项

在创建BI业务应用场景和选择恰当的BI类别及风格时，需要考虑的关键数据或分析特征包括：

数据源。你的业务人员是否使用一组预定义的数据集，如来自某个特定业务应用程序或数据仓库的数据，或是他们在分析过程中自行决定需要什么样的数据？

绩效指标。你公司的绩效指标（也称为关键绩效指标或业务指标）是否已经定义且确定，或是业务用户在分析过程中自行创建这些指标？

重复做或一次完成分析。你的业务人员是否需要每天、每周、每月或每个季度重复做运营绩效快照，或是只需要分析一次？

可视化分析。你的业务用户是更偏好于表格式报表、基本业务图表（如柱装图、曲线图和饼状图）还是更高级的可视化方法，如热图、散布图和地理空间图？

电子表格使用情况。电子表格是否广泛用于分析并且很可能将来会继续使用？电子表格是否被用于整合各种来源的数据、执行复杂业务规则或高级计算？

数据的业务认知度。你的业务用户是否熟悉数据，知道不同的数据源之间的关系，以及理解数据异常情况，如质量问题和数据缺口等？

业务分析技能。业务用户的分析水平有多高？最高明的用户会非常精通各种分析技术，甚至可能很熟悉统计学，而其他用户则会依赖于仅限于过滤和分析功能的指导性分析技术。

选择正确的BI类别和风格

下面的BI应用可以帮助你选择恰当的BI类别和风格。许多企业都会有多个BI应用，因此在这些情况下一定要将恰当的BI类别和风格分配给恰当的业务用户。虽然似乎可以将每一种风格都分配给每一位业务人员，但是现实情况是太多的选择会让他们无所适从，从而影响他们高效地使用BI工具。

BI应用场景：运营快照。业务人员需要每天、每周、每月或每个季度重复创建运营绩效快照。绩效指标和需要检查的数据都是定义好的，分析工作一般是按时间段进行比对或分析趋势。业务人员会根据商定好的标准过滤数据，但是他们主要是希望快速执行一些分析，然后回来做自己的工作。为了做到这一点，他们需要一些表格式报表和简单易用的图表，如柱状图和曲线图。数据一致性是关键，IT会在后台根据需要去整合数据。

推荐的BI类别和风格：指导性分析/报表工具

BI应用：有限分析。与前一个应用类似，业务人员需要以定期重复的方式获得一致的数据集和绩效指标，但是用户在这里希望减少数据分析操作。他们的主要需求仍然是一些基本业务图表和表格式数据的混合使用，但是他们也需要能够对信息执行更深入的分析。这种组合的最佳实现是BI仪表板，它几种相关图表和用户可以访问、过滤和分析的底层数据混合在一起。仪表板传统上是由IT人员创建，但是现在越来越多的仪表板由业务分析人师使用数据发现工具创建。

推荐的BI类别和风格：指导性分析/仪表板

BI应用：套装软件。企业绩效管理（CPM） 应用程序主要用于支持特定的行业（如医疗）或业务功能（如金融）。CPM中最重要的应用程序有预报、规划和预算。CPM应用通常会链接到特定的企业运营系统。虽然这是一个专属市场，但是如果有应用程序正好适合企业的需求，那么购买那些在数据及分析流程中加入行业最佳实践方法的套装软件仍然有很大的优势。然而，它在匹配企业特殊需求的灵活性上会稍微有一些折衷。

推荐的BI类别和风格：指导性分析/企业绩效管理

BI应用：电子表格集成。许多业务人员使用电子表格从各种来源收集数据，整合数据，然后再制作报表。这种收集和整合过程通常很耗费时间，中间涉及许多人工流程，并且需要用到一些大多数业务人员不懂的集成技术。电子表格集成工具的功能不仅仅能导入CSV或文件格式的数据，它还能访问集成的数据访问和支持数据混合。在这种案例中，业务人员可以继续使用电子表格作为一种BI分析工具，但是会使用电子表格集成工具执行那些耗费时间且容易出错的数据收集和整合操作。业务人员通常会喜欢这种方法，因为他们认为在分析数据时使用电子表格的效率要比使用BI工具更高一些。如果他们是电子表格深度用户，那么一定很难改变他们的习惯——老实说，他们可能有能力做一些比各种BI分析工具更高级的分析。

推荐的BI类别和网络：指导性分析/电子表格整合

BI应用：分析之前不知道哪些数据更重要。在这种应用中，并非所有数据源或绩效指标都是预定义好的，而且大多数分析只执行一次。用户是业务分析师，他们本身已经有能力获取数据和分析数据——他们既熟悉数据也熟悉分析。事实上，他们可能已经为自己的业务同事创建了数据阴影系统，并且也是IT在检查数据源系统时需要接触的主题专家。数据阴影系统是一些用于收集、整合和分析不同来源数据的电子表格。它们通常开始时只是一个用于从一个数据源收集数据的简单电子表格，然后逐渐发展成为一种包含上百个电子表格或工作薄的复杂应用程序，能够从大量的数据源拉取和整合数据。需要执行大量数据分析的业务分析师还会使用一些专用BI查询工具来确定在分析过程中哪一些是重要数据。

推荐的BI类别和风格：自助BI/专用分析

BI应用：绩效指标在分析之前未定义。在这种情况下，数据源是已知的，但是在执行分析时还需要定义绩效指标。正如前面所介绍的，分析工作可能只会执行一次，而且通常需要精通业务的分析师才能完成。然而，这些分析师并不熟悉基于查询的工具——他们更喜欢使用电子表格。最适合他们的是在线分析处理（OLAP）或数据透视表分析工具，它们的操作方式就和电子表格类似。

推荐的BI类别和风格：自助BI/OLAP或数据透视表分析

BI应用：不知道所有相关的数据源或绩效指标。这是另一个在开始分析时不知道相关数据源或绩效指标的例子，因此业务分析师需要在分析过程中分析数据和定义绩效指标。在这个过程中，他们可能需要完成大量的数据分析工作——但是他们通常不喜欢使用专用查询工具或基于OLAP的软件。他们更偏好于简单易用的BI产品，而不喜欢那些学习难度大的工作，即数据发现工具。这些工具可能包含了数据可视化功能，但是通常会包含内置的仪表板功能，业务分析师可以用它们给业务经理一次性或重复地交付分析结果。

推荐的BI类别和风格：自助BI/数据发现

BI应用：面向可视化的分析。在这个情况下，业务分析师需要一些高级可视化分析功能来帮助他们分析数据和向其他人展示信息。这些高级可视化功能包括热图、散点图、地理空间图、甘特图、柱状图和泡泡图。这种BI风格通常不会单独出现，而是与其他BI风格捆绑销售。如果业务人员需要使用指导性分析BI精叻，那么可以选择具有高级可视化功能的仪表板产品，而不是那些具有简单业务图表的产品。如果业务用户选择自助BI类别，那么数据发现产品则是最佳选择。

推荐的BI类别和风格：高级数据可视化

支持多个BI应用场景

初始BI项目可能只需要支持一个BI应用，但是随着BI应用在企业中不断地扩展，最后肯定需要支持多个不同的BI应用。虽然有一些BI分析工具只支持一种BI类别和风格，但是有一些BI产品套件和数据发现产品可以支持不同组合的BI类别和BI风格。

作者：Rick Sherman    翻译：曾少宁    来源：TechTarget