你好，我叫乐乐，很高兴为你解答！对电子商务，略知皮毛，不惜分享。bi~也叫商务智能，包含的面很广，可以理解为运用it工具做数据分析。电子商务作为一个比较新的销售渠道，它的特点就是拥有大量的客户，运营数据。因此采用bi技术（商务智能技术）可以更好地促进电子商务发展，通过数据对电子商务日常运营进行业务优化，提高效益。
BI商业智能系统适用哪些行业和领域？
前一篇文章探讨一点关于如何做BI的东西，算是抛砖引玉吧。毕竟自己不是BI出身（貌似中国大学里面不生产专门的BI，统计学算是有点接近BI)，自己所有的感悟都是工作中摸爬滚打出来的。这里面既有个人蹲坑蹲多了的感悟，也有聆听教诲的感触，等等。所以，如果说的不对，请拍砖，这个大家最擅长！
这次，我们再深入一点，从方法和宏观角度，再来谈谈BI，以及如何做一个BI。这次稍微有点方法论的味道，如果没有切实的感触，可能对这些方法论也就过过眼吧。
下面的词语，保证你们都听过，但是不是BI专用，各自咂摸吧！如人饮水冷暖自知。
现在是大数据时代。
数据只会越来越多，越来越复杂，越来越精确，以前头疼的没有数据的问题，变成了数据太多的困扰。问题还是问题，只不过换了一张面孔。作为电商，或者通信等行业的BI，大家碰到的数据真的是海量，如何从海量的数据中提取出关键的信息，这个就是“化繁为简”的本事了。
车品觉老师经常举例：如果我是京东的CEO，在周一早上看哪些数据，可以让我很好的了解企业的运营的情况，以及竞争对手的情况？大概的意思如此吧。京东作为一个大的企业，数据千千万万，到底要看啥呢？
个人理解，化繁为简的本事，就像是之前的考试和考卷。大家想想，我们平时上课学的东西很多，考试时候确实很少，每每考的东西都是老师提炼过后最重要的内容。BI也如此。BI从某个层面说就是企业的老师，他会分析企业的海量的数据，梳理企业关注的重点的指标，然后坐成报表，或者报告，给到业务方或者提出建议，等等。
报表，报告，这些都是抽丝剥茧后提炼的精华，没有一双化繁为简的手，还真是无了奈了。
其实，化繁为简，是每个BI初到公司必修的一个阶段，不要小看做个报表，或者报告，里面包括了对企业总体业务的把握，对数据的理解，以及个人总结和分析能力。
化繁为简，让大数据精华得到提炼，信息有了价值。
但是，当企业碰到问题的时候，比如企业近一周的成交减少20%，是什么原因呢?
新的挑战又来了，我们需要去排查问题。在互联网时代，通过数据来排查问题是最快最方便的，因为数据不会撒谎，数据也最真实！BI的任务来了，偶的周末啊！
此时如何去排查呢？化简为繁。
化简为繁，不是没事找事去全部铺开一点点去找蛛丝马迹，而是有脉络有条理的梳理。电商行业，大家都知道一个公式：流量 * uv点击率 * uv转化率 * uv客单价 = 店铺的成交金额。现在成交金额降低，这个结果很单一，孤立，我们必须要回溯和还原，看看公式中的“流量，UV点击率，uv转化率，uv客单价”哪个因素降低。按照公式拆解之后，事情变的复杂了，需要从流量，UV，客单价等几个因素去排查，不仅仅只关注结果，而是分析过程和来源。
经过这种化简为繁的拆解之后，一般都会定位到问题。
化简为繁，不是化繁为简的简单的反向操作，而是两种处理问题和数据的方法。这两种方法，都需要我们对于业务和产品，以及数据的关联非常清楚才能有好的分析结果，否则，只能搞个不清不楚的无意义。
经过了化繁为简和化简为繁两个阶段以后，相信此时的BI对于自己所在的产品和业务有了更深刻的理解，对于产品和数据的联动也有很好的认识。但是，现在有来新问题了，如何通过数据指导产品和业务的发展呢？
周报有了，月报有了，产品在发展，产品在波动，如何让产品发展的更快，超越竞争对手呢？怎么去设计产品比较好?用户体验是怎么样的呢？怎么衡量？
相信这些问题，是第三阶段BI要面临最大的挑战。
人是这个世界最聪明的动物，因为人会学习。如果人不会学习，结果一定是跟其他动物一样，还是生活在原始的森林。
当有些问题解决不了的时候，最方便最快捷的途径就是学习。君不见微博力量如此大，君不见微信营销如此的广。现在的信息爆炸，让我们从PC到无线，全部被覆盖掉。所以，微博上大家分享的产品的设计啊，电商的发展啊，技术的共享啊，很多很多的东西多可以学习，另，在微博和微信上，还能听到其他人不同的需求，不同的声音，这些不同的声音，可能慢慢的就会让我们更好的去联想自己的客户需求，以及产品的问题。比如，有人在微博上反馈淘宝的搜素真难用，搜索很多次还没找到自己想要的东西。如果你是淘宝搜索的产品经理，你会怎么想？怎么做？再比如，有人分享了一个杯子的设计，它不用盖子就能封闭，水还出不来。这种便捷的设计，对于你们的产品改进有没有借鉴，你们的产品有哪些地方需要改进么？再比如，苏宁在做一个贴膜的活动，算是一个全国行的营销，投入少，效果好，我们可以做什么，可以更好的推广自己的产品？还有，NBA的篮球赛，会计算一些失误率，助攻率来评估球队和球员的效率，我们的企业可以用什么指标来评估呢？
所有的种种，从产品设计，到产品营销，到数据分析，都能从工作外的生活中，互联网上寻找到一些idea,得到一些跟产品相关的想法等等，触类旁通。
触类旁通，是一种产品的融合，即你慢慢的跟产品和业务融合在一起了。融合完毕，分析还难么？
触类旁通了，你的世界变宽了。
作为分析师，眼界和世界变宽是非常重要的，因为我们要分析它，必须要了解它。了解它本身，了解它在社会的位置，了解它在世界的位置。
经过了触类旁通以后，当你谈到你的产品的时候，会信手拈来，这个时候就是融会贯通了。融会贯通是什么么，举个简单的例子，当你到家，你味道了一股螃蟹的味道，你不用问，也不用看，就知道妈妈今天心情不错，爸爸肯定已经在桌上摆好了老酒，也知道今天剩余的时间，一家人肯定融融恰恰的待在一起。几十年的相处，让你很了解自己的父母，以及生活习惯，任何一点的变动，你都能猜到接下来一系列要发生的事情。
如果爸爸美誉哦摆老酒，你会奇怪，问为什么？噢，家里酒没有了。这些都是习惯后的敏感，就像你很了解自己产品，以及外部的变动，任何一点竞争对手的动作，你都知道你们的产品需要怎么样变动。
敌不动，我不动；敌已动，我出招。
融会贯通以后，任何一点的变动，自己都知道如何应对，分析还难么？产品还难做么？
其实，我个人现在就是处于触类旁通的阶段，距离融会贯通，早的很。
但是从个人经历来说，自己觉得BI需要经过上述4个阶段，才会是一个很好的BI。就像是爱情，最爱的人，一定不会是最漂亮的那个。最好的BI，一定不是数据处理有多么强的人，而是对于产品和业务有更好的理解和认识的人。当然，基本的数据提取和分析数据能力要有，不然巧妇难做无米之炊。
BI商业智能，在我们的日常生活中已经广泛地被使用。例如:我们所熟知的电信、金融、医疗、制造业、零售、电商等行业。
BI商业智能它是一套完整的解决方案，是企业中将现有的数据进行整合。快速准确的提供报表供领导进行业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。类似于大数据分析系统，但跟大数据分析有明显的区别，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。
例如医疗行业解决方案：当前医疗卫生信息化还处于各自开发、各自建设的发展过程，医疗数据纷繁复杂，各种数据分布于各个医疗厂商系统内部，存在数据异构及信息孤岛情况。BI商业智能的存在能够在医疗机构内各系统实现互联互通、数据共享和应用，更快更高效的解决医疗行业中存在的问题。
以上只是列举了医疗行业的解决方案，希望能帮到您。
BI商业智能系统，也就是大数据智能可视化分析系统，只要有数据就能做，因此不存在说只能用于哪个特定行业。就拿奥威BI商业智能工具来说，它也是能够用于不同行业的大数据智能可视化分析。只不过它针对多个行业（如电商零售、制造业等）以及主流ERP（如金蝶、用友）准备了标准化的、系统化的数据分析解决方案，预设数据分析模型，满足包括财务、仓库在内的80%的通用分析需求。
你也可以上奥威BI商业智能工具的demo平台上看看，那里公布了多个行业的智能数据可视化分析效果。
以上仅为不同行业的智能数据可视化分析报表截图，如果想体验在线自助分析，体验BI商业智能工具秒响应、秒分析、秒呈现等效果，建议还是亲自去奥威BI商业智能工具官网的demo平台看看。
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