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如何打造行業(yè)背景下的BI系統(tǒng)？筆者認(rèn)為需要做好這兩步：通過需求分析深入業(yè)務(wù)，明確系統(tǒng)解決的問題；以及，結(jié)合業(yè)務(wù)，整理源數(shù)據(jù)，制定指標(biāo)和算法，設(shè)計(jì)展現(xiàn)形式，完成數(shù)據(jù)分析設(shè)計(jì)。

在搭建BI(商業(yè)智能)系統(tǒng)時(shí)，通常有兩種選擇：一是選用市面上的BI產(chǎn)品；另一種則是自建BI系統(tǒng)。

直接購買BI產(chǎn)品相比自建BI系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)是：能快速使用、更加成熟、節(jié)約成本。但伴隨業(yè)務(wù)的發(fā)展壯大，場景的復(fù)雜化，最終都需要自建BI系統(tǒng)。

自建BI系統(tǒng)主要有兩大優(yōu)勢：先是數(shù)據(jù)安全，然后，更重要的是它更能貼近業(yè)務(wù)場景。而通用的BI產(chǎn)品，通常很難追蹤深入行業(yè)背景下的業(yè)務(wù)問題，更多是展示一堆報(bào)表，而不能直觀的得出結(jié)論，還需要分析人員結(jié)合報(bào)表分析才能得出結(jié)論。

那如何搭建行業(yè)背景下的BI系統(tǒng)呢？

主要分為兩大步驟：首先通過需求分析深入業(yè)務(wù)，明確系統(tǒng)解決的問題；然后，結(jié)合業(yè)務(wù)，整理源數(shù)據(jù)，制定指標(biāo)和算法，設(shè)計(jì)展現(xiàn)形式，最后完成數(shù)據(jù)分析的設(shè)計(jì)。下文結(jié)合實(shí)例，詳細(xì)講解如何搭建行業(yè)背景下的BI系統(tǒng)。

需求分析

BI系統(tǒng)在設(shè)計(jì)時(shí)，很多時(shí)候都沒有明確的需求的。如果有明確的需求問題就要簡單很多了，這里以我負(fù)責(zé)的醫(yī)美Sass軟件舉例。

在設(shè)計(jì)之初我們調(diào)研和走訪客戶時(shí)，客戶都表明需要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的需求。但是具體需求客戶也不明確，只是希望看到某些數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)。所以，我們需要深入行業(yè)中，找到客戶所面臨的問題，挖掘客戶的痛點(diǎn)。

首先應(yīng)該明確在行業(yè)背景下，BI系統(tǒng)需要滿足那些需求。結(jié)合業(yè)務(wù)，BI系統(tǒng)需求主要有下面幾類：監(jiān)控問題、發(fā)現(xiàn)問題、找到問題原因、預(yù)測與決策支持。

我以醫(yī)美Sass系統(tǒng)舉例，我們挖掘到的以下4點(diǎn)需求：

• 銷售的工作是否積極？
• 能發(fā)現(xiàn)銷售額未達(dá)預(yù)期問題。
• 能找到銷售額未達(dá)預(yù)期的根本原因。
• 能預(yù)測銷售額。

這四點(diǎn)需求只是整個(gè)需求池的一部分，我以這四點(diǎn)需求來闡述整個(gè)BI系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程。

需求分析主要分為三步：場景分析、用戶分析和業(yè)務(wù)分析。

本文的需求分析只列出結(jié)論，具體需求分析過程可以參考我的另一篇文章，善用三個(gè)方法，拒絕靠「想」做需求分析。

1. 場景分析

根據(jù)調(diào)研和用戶訪談（調(diào)研和訪談不是本文重點(diǎn)，不展開討論），針對(duì)上面四點(diǎn)列舉出場景故事：客戶某天發(fā)現(xiàn)發(fā)現(xiàn)本周的銷售額未達(dá)到預(yù)期，然后通過查看銷售人員和經(jīng)銷商等營銷數(shù)據(jù)，以幫助客戶確定原因，并解決問題。

2. 用戶分析

需求中角色主要有客戶、銷售人員和經(jīng)銷商?？蛻羰窃揃I系統(tǒng)的使用者，銷售人員和經(jīng)銷商主要是系統(tǒng)中數(shù)據(jù)產(chǎn)生者。在分析相關(guān)角色，做出ER圖（非重點(diǎn)，不貼圖了）。

3. 業(yè)務(wù)分析

客戶公司的銷售和經(jīng)銷商在進(jìn)行行業(yè)活動(dòng)時(shí)，會(huì)使用Sass軟件，Sass軟件會(huì)將相關(guān)的銷售數(shù)據(jù)記錄下來，推送到BI系統(tǒng)中。

客戶使用BI系統(tǒng)時(shí)，BI系統(tǒng)會(huì)將數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將臟數(shù)據(jù)處理成干凈的數(shù)據(jù)。然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，最后得出結(jié)果，通過可視化系統(tǒng)直觀的展現(xiàn)出數(shù)據(jù)分析結(jié)果。同時(shí)，結(jié)合業(yè)務(wù)場景給出預(yù)警提醒。

在業(yè)務(wù)分析時(shí)，需要分析需求和業(yè)務(wù)之間的關(guān)系，選取代表需求結(jié)論的指標(biāo)值。恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)指標(biāo)能幫助用戶更好地解讀數(shù)據(jù)，得出結(jié)論。這主要依靠于產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)于業(yè)務(wù)深入了解和行業(yè)的熟悉程度。

以下為業(yè)務(wù)分析后所得功能清單：

數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)

通常產(chǎn)品經(jīng)理在完成業(yè)務(wù)分析，得出功能清單后，就可以開始著手原型的設(shè)計(jì)。但在BI系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，完成業(yè)務(wù)分析后，更重要是完成數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。

數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是整個(gè)BI系統(tǒng)的靈魂。在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)時(shí)，我們需要與技術(shù)人員緊密合作，特別是在數(shù)據(jù)源選取和相關(guān)的算法。

這就對(duì)BI產(chǎn)品經(jīng)理提出了更好地要求，要熟悉統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)分析的常用算法，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)要有一定敏感性。

數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)主要含有四個(gè)部分：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、可視化系統(tǒng)，其對(duì)應(yīng)著功能清單的系統(tǒng)列。

1. 數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集主要是：搜集數(shù)據(jù)分析所需要的原始數(shù)據(jù)。

B端產(chǎn)品數(shù)據(jù)來源，主要分為：系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)。

外部數(shù)據(jù)根據(jù)具體的場景和業(yè)務(wù)，可以是外部推送數(shù)據(jù)過來，也可能是系統(tǒng)通過調(diào)接口或使用爬蟲去主動(dòng)采集。當(dāng)然，外部數(shù)據(jù)也可以直接通過Excel等載體直接導(dǎo)入。

系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)，一般是通過埋點(diǎn)來獲取數(shù)據(jù)。某些場景下，也需要去讀取并分析現(xiàn)有的日志數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)采集，最重要的選取合適的源數(shù)據(jù)。這就需要產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)行業(yè)有很深的理解，對(duì)業(yè)務(wù)有透徹的分析。所選取的字段一定是和業(yè)務(wù)存在很大的相關(guān)性，或者是重要的影響因素。一旦選取數(shù)據(jù)產(chǎn)生差池，整個(gè)BI系統(tǒng)的根基就壞了。

下面為針對(duì)本文需求案例選取的數(shù)據(jù)字段，來源就略過了。

數(shù)據(jù)采集到后，會(huì)存入到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市。

2. 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理主要做數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)化。

數(shù)據(jù)清洗主要包括檢查數(shù)據(jù)一致性，處理無效值和缺失值。數(shù)據(jù)清洗需要根據(jù)源數(shù)據(jù)的產(chǎn)生場景處理，可以剔除異常數(shù)據(jù)、糾正異常數(shù)據(jù)和補(bǔ)齊缺失數(shù)據(jù)。

本文的例子，采用的就是剔除異常數(shù)據(jù)。如果需要糾正和補(bǔ)齊數(shù)據(jù)，需要使用算法來進(jìn)行補(bǔ)齊。相關(guān)算法有好幾種類型，我們需要了解其優(yōu)缺點(diǎn)，再結(jié)合我們的源數(shù)據(jù)特征來選取合適的算法。我常用插值法和K最近距離鄰法來進(jìn)行數(shù)據(jù)異常糾正和補(bǔ)齊。

數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)化，主要是保證數(shù)據(jù)的一致性。通常是將相同分析算法的數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為相同的存儲(chǔ)格式，將數(shù)值型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成相同的計(jì)量單位。

3. 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析是BI系統(tǒng)的核心，通過統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分析算法，監(jiān)控和查找問題。

數(shù)據(jù)分析的流程是：根據(jù)業(yè)務(wù)分析選取的指標(biāo)值作為輸出結(jié)果，再利用處理后的數(shù)據(jù)，選取合適的算法，進(jìn)行分析。

選取算法時(shí)，需要技術(shù)人員通力合作，明確業(yè)務(wù)特點(diǎn)，選取最適宜的算法。BI系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源可能會(huì)發(fā)生變動(dòng)，所以在算法選取時(shí)，需要考慮一定的擴(kuò)展性。

根據(jù)本文的需求分析，系統(tǒng)在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，主要做兩個(gè)工作，預(yù)測和數(shù)據(jù)對(duì)比。

數(shù)據(jù)預(yù)測，可以選擇簡易平均法、移動(dòng)算法、指數(shù)平滑法、線性回歸法、Logistic回歸等。因?yàn)槲覀兊臄?shù)據(jù)是一組數(shù)據(jù)與時(shí)間的集合，所以比較適合選擇多元線性回歸。

還有一些更高級(jí)的算法，暫時(shí)不討論。數(shù)據(jù)對(duì)比，可以直接通過可視化系統(tǒng)對(duì)比即可，比如：針對(duì)銷售是否異常，可以將實(shí)際銷售額與預(yù)期銷售額通過折線圖，進(jìn)行圖標(biāo)對(duì)比。

需求中有判斷員工是否積極的需求。這類較為抽象的需求，就需要針對(duì)「積極性」設(shè)計(jì)評(píng)估模型。針對(duì)該需求，采集到數(shù)據(jù)主要銷售數(shù)據(jù)、咨詢數(shù)據(jù)、日常工作數(shù)據(jù)。三個(gè)數(shù)據(jù)中，銷售數(shù)據(jù)的權(quán)重最高，日常工作數(shù)據(jù)最低。然后結(jié)合數(shù)據(jù)字段擬定出模型公式。

最后，將以上算法和模型整理成便于閱讀的文檔，就完成了數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。

4. 可視化系統(tǒng)

可視化系統(tǒng)，主要是通過圖表，將相對(duì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)和分析結(jié)論，直觀的展示給客戶。

BI系統(tǒng)的可視化系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程：確認(rèn)數(shù)據(jù)和指標(biāo)值->對(duì)數(shù)據(jù)和指標(biāo)值按場景分類->根據(jù)數(shù)據(jù)選取展現(xiàn)形式->更具展現(xiàn)形式設(shè)計(jì)頁面布局->完成頁面設(shè)計(jì)。

以本文需求為例：可以將數(shù)據(jù)可視化劃分為銷售人員積極性監(jiān)測、銷售額預(yù)測對(duì)比、銷售分析（發(fā)現(xiàn)銷售額異常原因）。

其中，積極性檢查可以使用列表或排行榜展示，用色塊對(duì)銷售人積極性標(biāo)識(shí)，也可以折線圖描述銷售人員積極性變化。

銷售額預(yù)測可以直接使用折線圖。銷售分析，由于數(shù)據(jù)類型不同，可以選取多種展示形式，比如：競爭對(duì)手店鋪分布數(shù)量和分布，可以用地圖散點(diǎn)圖表示。選取展現(xiàn)形式的原則就是簡潔、已讀、要點(diǎn)明確。

完成形式選取后，就可以開始布局和原型的設(shè)計(jì)。完成原型設(shè)計(jì)后，可以正式進(jìn)入系統(tǒng)的開發(fā)工作。

最后

完成可視化系統(tǒng)設(shè)計(jì)后，并不代表我們產(chǎn)品經(jīng)理的工作結(jié)束了。一個(gè)優(yōu)秀的BI系統(tǒng)，還需要使用真實(shí)數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu)，不斷迭代系統(tǒng)，通過導(dǎo)入真實(shí)數(shù)據(jù)，運(yùn)行系統(tǒng)，來進(jìn)行系統(tǒng)的優(yōu)化。特別是算法和模型的一些參數(shù)，都需要結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)來找到最優(yōu)值。甚至在某些時(shí)候，模型或算法的缺點(diǎn)，只有在真實(shí)數(shù)據(jù)和實(shí)際業(yè)務(wù)場景下才會(huì)暴露出來。

一個(gè)優(yōu)秀的BI系統(tǒng)，需要幫用戶發(fā)現(xiàn)問題，并找到問題根源，甚至于直接解決問題。

比如本文所舉的案例，在此我可以列舉一個(gè)幫助用戶找到問題的場景：

某天，用戶收到報(bào)警，銷售額比預(yù)測值低了很多，然后查看銷售人員工作情況為正常。同時(shí)，又收到經(jīng)銷商銷售報(bào)警，某個(gè)區(qū)域經(jīng)銷商銷售額銳減，而且發(fā)現(xiàn)競爭對(duì)手在該區(qū)域經(jīng)銷商數(shù)量陡增。

這個(gè)場景中，就幫助客戶發(fā)現(xiàn)問題，并找到了問題的根源：某區(qū)域競爭對(duì)手經(jīng)銷商快速擴(kuò)張。

在我之前做的產(chǎn)品中，還有一個(gè)BI系統(tǒng)結(jié)合廣告投遞的案例。該案例中，BI系統(tǒng)分析出已消費(fèi)的人群標(biāo)簽，然后接入三方廣告平臺(tái)平臺(tái)，進(jìn)行精細(xì)化、自動(dòng)化廣告投放。該案例不僅僅是分析數(shù)據(jù)，還深入到了解決問題的層次。

一個(gè)完整的行業(yè)背景下的BI系統(tǒng)，應(yīng)該具有哪些功能？如下腦圖：

作者：產(chǎn)品小思考，B端產(chǎn)品經(jīng)理，微信公眾號(hào)：產(chǎn)品小思考

本文由 @產(chǎn)品小思考 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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