什么是BI数据分析？和财务分析有什区别？

BI数据分析在近10年发展还是很迅猛的，为什么？因为近10年大部分的企业从传统的行业一直在向数字化企业转型，转型的第一步就是要业务数据化，数据可视化，数据监控和预警，数据驱动业务，因此就需要BI数据分析发挥作用。那么BI数据分析是什么就非常明显了，简单的说，可以认为是一种数据驱动业务的理念。详细来说，可以认为是通过数据工具和数据思维以及企业数据融合产生化学反应，指导业务运营，最终来帮助企业更好的适应行业的发展。有时候为了系统的了解BI数据分析相关的应用等，会经常看看一些培训的框架或者参与一些免费的课程，可以有一个初步的了解，前几天我关注到一个知乎知学堂的免费课程，里面有很多BI数据分析应用的理解很有价值，有兴趣的可以了解一下，链接放这里了：数据分析 3 天实战训练营￥0.10立即报名财务分析是什么呢？其实财务分析很好理解，就是基于不同的行业或者企业，对其财务数据用不同的分析方法，进行不同分析，最终可以清楚的看到公司的财务经营情况。BI数据分析和财务分析有本质的不同，财务分析属于BI数据分析里面其中一种分析的业务可视化呈现，到底如何来认知BI数据分析，还需要从以下几个维度来看：1、数据治理BI数据分析不仅仅是大家日常看到的就是一个可视化工具，或者有很多关键的功能，如预警功能等，其最重要的一环是底层的数据治理，每个公司要想通过BI数据分析发挥价值，前提一定要有一个好的数据治理，这个过程可能占用整体BI数据分析的60%以上的时间。治理的关键是梳理不同的业务部门的数据，将数据壁垒打通，然后统一成全公司层面下的统一口径，方便所有人的理解是一致的。梳理的内容是公司各业务部门最重要的指标或者数据，最终这些数据融合后才能进行更好的使用。比如：财务数据中的人力成本，人力数据中的招聘人数，经营部门的人数，就可以很好的统计后看到全公司的人均成本，以及经营部门的人数占比，可能这些数据比较简单，如果想分析的更加深入，就需要有更好的数据治理，才能有更多维度的深入分析结论产生。2、数据应用不同的数据应用会需要用到不同的数据，不同的数据也可以进一步衍生出新的应用场景，常规的数据应用主要有以下几个方面：（1）财务分析（2）人力分析（3）经营分析（4）风险预测因此，财务分析属于其中的一个应用分析场景板块，针对财务分析的过程中，如果仅仅使用财务数据是不能发挥多大价值的，因此，也必须使用其它业务数据，如人力数据、经营数据、行政数据等等。人力分析不仅仅是分析招聘了多少人，流失了多少人，更多的是看招聘的人的质量、效率、对公司的满意度，投入产出如何。因此，也必须有财务数据，项目数据，满意度调研数据等等。经营分析涉及的数据不仅仅财务投入产出的分析，需要对不同的业务部门从单个部门或者多个部门多维度来看，比如物流行业，需要从不同的大区进行数据对比，还需要从整体的物流汽车装载率或者破损率来进行对比，再一次验证了数据融合治理的必要性风险预测就更多整合财务数据、人力数据和经营数据一起来看整个公司的运营状况，多维度分析公司在不同的角度是否有风险的可能，以便更早的进行预防。3、数据可视化在数据治理和数据应用确定之后，就要发挥BI工具的作用了，当下有各种BI工具，但其总体目的都是相同的，尤其是在可视化方面，基本可以满足日常的分析需求。针对不同的可视化展现，有不同的可视化，比如：漏斗转化分析、留存分析、RFM模型分析等等，这些模型都是基于数据应用的基础上沉淀下来的，导入数据可以快速的可视化展现出模型数据的价值。比如：（1）漏斗转化分析：主要是体现某业务的用户在业务过程中，经过一系列步骤转化效果的方法<img src="https://picx.zhimg.com/50/v2-f8eaf18556cdd597970e1888aa3f5997_720w.jpg?source=1940ef5c" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="640" data-rawheight="445" data-original-token="v2-921758bdcacf00118d92d615e830c0ea" data-default-watermark-src="https://pica.zhimg.com/50/v2-b862cdd10b6a238deb270a421d748fc1_720w.jpg?source=1940ef5c" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="640" data-original="https://pic1.zhimg.com/v2-f8eaf18556cdd597970e1888aa3f5997_r.jpg?source=1940ef5c"/>（2）RFM模型分析：主要是通过三个关键指标对客户进行观察和分类，用来判断每一类细分的用户价值，可以针对不同的特征客户进行不同的营销策略<img src="https://pica.zhimg.com/50/v2-886b1a631f60d27e1fe96155faa948cd_720w.jpg?source=1940ef5c" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="1304" data-rawheight="590" data-original-token="v2-0a33ca700222f966530bbb874c68d7a6" data-default-watermark-src="https://pic1.zhimg.com/50/v2-c2d53c79989db381bb742e1e98b9720b_720w.jpg?source=1940ef5c" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1304" data-original="https://pic1.zhimg.com/v2-886b1a631f60d27e1fe96155faa948cd_r.jpg?source=1940ef5c"/>（3）留存分析：主要用来分析用户参与情况和活跃程度情况，看用户进入后经过一段时间是否仍然存在活跃行为<img src="https://picx.zhimg.com/50/v2-c5b17732dbf2a99df6f6e1f131b11b97_720w.jpg?source=1940ef5c" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="720" data-rawheight="584" data-original-token="v2-36dc098ce64f52ab73a4ee9bb7d3d663" data-default-watermark-src="https://picx.zhimg.com/50/v2-99ef1727ff146d880beff1df0da600db_720w.jpg?source=1940ef5c" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="720" data-original="https://pica.zhimg.com/v2-c5b17732dbf2a99df6f6e1f131b11b97_r.jpg?source=1940ef5c"/> 通过可视化模型可以快速且精准的看到数据情况，方便更快的做出决策。4、数据驱动当BI数据分析已经开始发挥作用后，就需要不断的通过数据来驱动业务的发展了，这个时候不仅仅是依赖可视化模型就可以了，模型是死的，业务是活的，只有很好的理解数据，发现问题，然后通过最合适的可视化数据来展示出问题才能推动决策，提高业务价值。比如：当企业的经营出现问题的时候，到底是业务决策出现了问题，还是人员的效率出现了问题，需要结合数据分不同的时间和业务逐一拆分来查找原因，很多时候可能是业务决策出现了问题，就像在物流行业，门店选址出问题了很容易导致业务上不去，但是有时候是因为整体激励机制不行，或者公司文化不行，导致业务人员效率低下。通过对比不同大区不同激励模式的门店的人员效率，可以很好的发现问题。要想更加系统的了解数据如何驱动业务，还是要多了解一些实践项目，会有更深入的体会，最近关注到一个知乎知学堂的免费课程，里面有很多数据驱动业务的案例，有兴趣的可以了解一下，链接放这里了：数据分析 3 天实战训练营￥0.10立即报名总结BI数据分析是为了业务决策实现价值而服务的，它不仅仅是可视化工具，也不仅仅是沉淀分析方法，更多的时候是通过数据辅助公司业务成长。财务分析只是其中业务分析场景中的一种。但是要想最大化的体现BI数据分析的价值，仍然需要从业务中通过数据思维找到有问题的数据，才能体现出业务价值。

yhdata_hMfq6cnb 发表于 2023-8-31 09:07
BI数据分析在近10年发展还是很迅猛的，为什么？因为近10年大部分的企业从传统的行业一直在向数字化企业转型 ...