以前，數據分析是一件比較有門檻的事，它不僅要求數據分析師具備一定的數據分析思維和方法經驗，還要求數據分析師們熟練使用各種復雜的數據分析工具，要求他們掌握Python、R、SQL等。但隨著BI工具的發展，多維自助分析逐漸為人所知，降低數據分析工具的使用門檻，讓企業基本可實現人人都是數據分析師，人人都可參與到數據化運營管理中去。

那么，BI工具給企業數據分析帶來怎樣的改變？

(資料圖)

1、業務部可輕松實現數據分析，輔助運營決策

點擊、拖拉拽即可順利完成數據的抽取、運算、分析、挖掘以及可視化展現，甚至于靈活自助分析；通用標準方案提供銷售、財務、庫存等實用型數據分析模型與BI數據分析報表，讓業務部門不再需要長時間地等待IT部門協助、避免因IT不了解業務而造成的效果不佳，也不再因數據來源系統多而陷于數據孤島，整個數據分析的難度降低了、靈活度和效率都提高了。

2、推動數據共享分析

以年終數據分析報表為例，在這類型的報表中往往需要集合多個業務系統數據進行分析挖掘，給領導提供一個數據分析全局觀，快速掌握企業經營管理情況。要制作這樣的報表，就需要將多個業務系統數據綜合起來做分析，但由于業務系統們各自為政，形成數據孤島現象，要制作一份信息量極大的年終數據分析報表往往需要進行大量的數據整合、清洗工作，效率低、展現有限。

BI工具無縫對接金蝶、用友等主流ERP，并通過ETL工具對數據進行清洗整理，統一分析口徑和標準，打破數據孤島，推動數據共享分析，利于快速制作綜合性強的數據分析報表，如年終數據分析報表等。

3、分析過程和結果可視化

BI工具不僅可以將分析結果可視化，更重要的是可以將分析過程可視化，讓瀏覽者得以回溯數據發展變化過程，找到問題原因，累積企業經營管理經驗。

在BI工具上，用戶可以采用多種方式、智能分析功能來實現分析過程可視化，比如從報表上層層鉆取剖析，直達數據明細等。

4、滿足不同角色不同場景下的分析需求

不同角色在不同場景下都可能有不同的維度視角，需要展開不同角度的分析。多維動態自助分析就可以讓每一個瀏覽者隨時根據自身思維變化、需求變化去調整分析維度視角，按需分析。

這樣的數據分析不僅讓瀏覽者的數據信息獲取效率、數據信息量提高了，也減少了報表開發量，更有利于企業落地高效、高質的數據化運營管理。

BI工具的普及，讓企業上上下下都有了隨時自主分析數據，高效獲取所需數據信息輔助運營決策的機會，也讓以數據驅動業務管理得以成為現實。