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雷达卡
持证人简介：张立荣，CDA数据分析师二级持证人，汽配行业互联网数据分析师，多年行业经验。
1、什么是BI
在讲具体案例前，我们先理清概念，什么是BI?
商业智能（BI）是一种数据分析技术，旨在将企业内各个领域和不同来源的数据进行整合。这些数据可能来自客户关系管理（CRM）系统、供应商关系管理（SRM）系统、财务系统（如SAP）以及电商平台等。BI的目的是将这些分散的数据源统一起来，形成一个集中的数据平台，以便从中提取有价值的信息，辅助企业领导层做出决策。
主要做的就是几个统一：
统一分析体系， 统一指标规范， 统一数据模型， 统一技术平台。
1、统一数据分析体系
统一数据分析体系的建立基于统一数据模型和统一的技术平台，重点在于如何整合不同来源的数据。在数据分析过程中，可能会使用到如SAP BW、Doris等技术平台，这些平台是承载数据模型的工具。
2、统一数据模型
数据整合过程中，需要将各个平台的数据抽取并形成一个统一的数据模型。为了解决数据合并的问题，需要按照固定的指标和维度进行合并，这就是建立统一数据模型的目的。
举个例子，如果部门A的同事询问平台GTV（Gross Transaction Value）的数值，而部门B的同事也进行了同样的查询，但由于没有统一的数据模型，他们得到的结果可能会不一致。因此，建立统一的数据模型是定义GTV的标准，并明确在需要使用数据时，应从何处获取，以确保数据的一致性和准确性。
那我们公司是一家独角兽公司，主要在做的是汽配行业的电商互联网平台，因为就平台上的数据量比较大，查报价系统、配件又比较多，所以真的是海量的数据，在数据分析这个领域也有很广泛的应用。为了去提升数据分析能力，我去考的CDA数据分析师，这个对我现在的工作帮助非常大，CDA数据分析师一级考察标签，CDA数据分析师二级考察指标体系，这对我搭建公司指标体系起到非常大的帮助。如果您也想提升数据分析能力，可以扫码CDA认证小程序，了解更多信息。
3、统一技术平台
为了便于用户使用和获取数据，需要建立一个技术平台，使数据分析师能够清楚地了解部门内可用的数据表和数据。对于业务部门的数据分析人员，他们可能不清楚数据表的构建过程，因此需要一个统一的技术平台和规则，以便他们能够根据业务领域和维度查询所需的数据，并使用SQL或Python脚本生成数据结果。
4、统一数据指标规范
统一的数据模型和统一的技术平台是商业智能和数据分析的基础。在许多企业中，技术平台获取数据后，需要有统一的指标规范，以确保数据的准确性和一致性。在整个互联网平台或数据分析领域，对于GTV和GMV等关键指标都有明确的定义。BI商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、转换、整合、可视化及分析数据等，将这些数据转化为有用的信息，支持各业务决策。商业智能（BI）通常采用自上而下的分析方法，辅以自下而上的补充分析。
BI项目的需求主要源自公司内部，目的是构建一个全面的经营分析体系。
2、案例：搭建完整的数据分析体系
当我们在接手一个项目时，如何建立完整的数据分析体系？
1、数据驱动业务改善
因为BI是面向公司内部的，所以在BI项目实施过程中，首先要根据内部需求建立一个数据分析框架，明确关键指标、维度和分析方法。例如，在分析北极星指标时，需要确定相关的体系和维度，如地理位置（省份、城市、区县）等，并从不同角度了解客户信息，包括客户体量、画像和分类，以及客户的GTV、采购量和采购金额。同时还需评估服务的盈利性。
2、BI系统建设
为了有效进行数据分析，必须首先建立一套完整的数据分析体系。作为数据分析师，我们要负责处理和准备数据，构建底层数据表，这些表将支持我们从不同的数据源中提取所需的数据，通过编写SQL和Python脚本来实现这一点，并确保数据逻辑的清晰。 在建立了数据分析框架之后，我们的首要任务是制定一个完整的项目实施计划。这包括筛选出所需的指标和维度，并将这些指标的详细说明书提供给数据开发团队，方便他们构建平台和底层数据模型，从数据抽取到合并，再到应用层，每一步都需要精心设计。
3、BI平台建设
这些产品可能是一个完整的数据看板，也可能是以Excel形式导出的数据，或者使用其他BI工具来呈现。总之是结合公司业务发展目标，建设BI平台，提供数据分析支持服务。
4、构建数据产品
完成以上三步后，我们去开发最终的数据产品。无论形式如何，我们的目标是为用户提供一套完整的数据分析解决方案。简而言之，我们的工作是确保数据分析过程的系统化和高效，以便为业务决策提供支持。
如何高效学习数据分析
在学习这块，效率和实用最重要，看不好的书，看无用的书，往往感动了自己，却做不出感动上司和领导的成绩，你的能力并没有得到提升。
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