BI系统开发全剖析
项目立项
产品架构设计
产品概述
产品定位
目标用户
主要功能
业务侧分析
现状
目标用户分析
用户群体及特征
用户需求
产品规划
功能清单
产品架构图
界面示例
迭代计划
产品结构设计
BI系统概述
项目基本架构
数据看板
综合数据
对比数据
区域分布
收益数据
分析工具
事件分析
漏斗分析
留存分析
路径分析
分析管理
辅助工具
SQL编写与查询
自定义管理
指标预警
个人中心
账号权限概述与基础业务逻辑
角色的创建与管理设计
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账号体系搭建与管理
标准BI系统的介绍
1、BI系统的概念
BI的全称是Bussiness Intelligent（商业智能），一般将BI视作一种解决方案，伴随着企业信息化的发展而逐渐发展起来。BI系统则是指一种具体先进分析技术的操作交互系统，可以通过接入企业的数据，让业务人员更多地参与到数据加工和图表制作当中去，从而释放技术人员的开发压力，提高其他人员的参与度和对数据的控制力，让分析工作更加敏捷和高效。
2、BI系统的发展阶段
（1）20世纪末期
主要基于本地软件完成数据分析工作，以手工操作为主，缺乏数据系统的支持，这个时代的代表性软件主要是Excel。
（2）21世纪初期
以IT人员为主导的自定义报表平台，由业务人员提出需求，IT人员参与和负责需求对接、开发、测试、运维等多个环节。代表性的工具包括BO、Congnos等。
（3）当前
以业务人员为主导的自助式可视化平台，IT人员负责数据架构、安全和运维工作，业务人员用BI系统对接数据源，进行自助式报表分析和数据分析。代表性的工具包括Tableau、PowerBI、Qucik BI、FineBI等。
3、BI系统的特点
（1）集成化、云端化
BI系统逐渐发展成为了信息集成的门户，具有数据接入、处理、管理、可视化等功能，可以促进数据治理、数据挖掘、数据运营的流程衔接，提供互通、集成、跨信息的服务。此外，处于系统部署应用成本的考虑，当前的BI服务越来越偏向云端。
（2）低使用门槛
无代码操作、便捷的操作流程逐渐成为用户对BI系统的基本要求。
（3）机器学习、AI技术赋能
通过机器学习、AI技术赋能，BI系统让用户在大数据算法上有更低的使用门槛，提升了决策分析的效率。
4、BI系统的关键技术
（1）数据仓库的相关技术；
（2）数据处理
[1] 数据抽取、转化和加载（ETL）
[2] 联机分析处理（OLAP）
[3] 可视化展示
5、BI系统的核心功能的使用步骤
Step 1 选择数据源并建立数据模型，即选择分析过程中需要什么数据，自助选择并分析处理某类数据指标；
Step 2 创建可视化数据报表，即载入指标数据并制作可视化图表；
Step 3 数据分析与可视化结果展示，即通过可视化图表等形式将分析结果展示给用户。
6、合格的BI系统的价值
能帮助用户快速、有效地进行数据获取、加工和可视化分析，强调的是业务主导和智能自助。研发人员只需要做底层数据采集工作，其余工作由业务人员自助完成，这样可以提升数据应用的效率，帮助业务人员完成数据运营和决策。
7、BI系统质量的评估指标
（1）报表覆盖情况
当BI系统能够覆盖企业的全部数据报表的比例越大，说明BI系统的功能很好地满足了需求，产品完成度高。此外，比例越大，说明将原来定制化的报表开发工作改为配置BI的工作量，大大缩短了开发的工时，提高了效率。
（2）报表嵌入情况
除了用户直接在BI系统中访问报表，报表嵌入其他系统（被其他系统引用）的情况也很重要，报表嵌入其他系统中越多，说明通过BI系统平台化越能减少数据报表烟囱（基于数仓去统一数据），提高企业存储资源和计算资源的利用率。
（3）用户访问量
用户访问量包括开发者访问量和使用者访问量，属于日常类指标。对于BI系统，只有使用的人越多，BI系统才会发展的更好，体现更大的用户价值。
BI系统体系搭建最全指南
01 BI是什么
BI最初起源于固定报表，而数据仓库OLAP技术带动了BI的发展。
BI就是基于联机事务处理（OLTP）产生的海量数据，将其从关系数据库中提取出来，通过联机分析处理（OLAP）或者数据挖掘等技术得出有价值的信息，为管理者提供决策支持。
02 BI系统包含哪些模块
- 数据采集：支持采集内部数据、外部数据，包括不同类型数据库、各种类型文件数据、各种接口数据等。
- 数据开发ETL：对数据进行数据抽取、数据清洗、数据转换、数据调度、运行监控等，把数据放入数据仓库，按照BI需求进行应用层数据开发。
- 前端应用展示：支持各种图表的设计展现，实现前端应用可视化，如：固定报表、DashBoard、酷屏、看板等，并支持系统管理辅助功能等。
- 权限管理：用户访问权限管理，一般到页面、到按钮。
数据监控：数据异常报警、日常访问情况统计。
亿信ABI一站式数据分析平台产品架构图
03 BI系统搭建的业务调研
只有进行详细的业务调研，才能保证产品不走偏。BI的设计者需要对企业的结构和企业内部发生的需求和管理有清楚的了解，包括企业的组织架构、业务流程、业务痛点、BI应用场景等；
(1) 确定我们的业务用户、产品目标
一般来讲有两种情况：
① 项目有发起方，需要和发起方的领导层去沟通了解发起BI系统项目的背景、要解决什么问题，明确产品大方向。
② 如果是技术部门驱动的BI系统项目，则立项阶段还需要做好公司内部使用BI现状（或者数据使用现状）的调研。
(2) 用户调研：用户故事地图
BI应用是基于业务流程和数据的，IT测试人员仅能够检查计算结果是否准确，但无法判断分析图表是否符合业务要求，数据结果是否有商业意义等。用户故事地图是一种比较好的需求调研和需求梳理方法，能够建立起团队对需求的全局把握，又不失细节。
(3) 决定产品规划方案、选型
① 产品规划方案：功能分组、分期（优先级）
② 选型：报表式BI、看板式BI、平台式BI、一站式BI
- 报表式BI：主要指产品中有各类固定样式的报表设计，通常用来呈现业务的明细数据和指标汇总，支持的数据量相对不大。
- 看板式BI：主要是数据看板、数据大屏、数据驾驶舱等，特点是看板中的数据指标、展示形式基本固定，以可视化图表为主，看板式BI对数据分析支持较少，并且由于固定指标，所以业务变化后升级看板BI需要一段时间，因此敏捷性较弱。
- 平台式BI：主要是BI自助分析平台，特点是业务人员或者业务侧数据分析师，通过前端简单工具就可以自行配置需要的数据报表、数据看板，项目周期短、易于后期维护。
- 一站式BI：主要是提供数据采集、处理、分析功能，为企业提供一站式大数据BI解决方案。
在BI市场上，亿信ABI可谓是BI领域的集大成者，ALL in one BI。横向上看，其产品不局限于报表式BI、看板式BI，还能提供自助式BI以帮助银行业务人员降低数据分析门槛，以及融合了增强分析、数据挖掘能力的智能化BI以帮助银行实现预测性分析等更为高阶的分析。纵向上看，亿信ABI打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路，而非简单的前端可视化呈现。
04 BI系统的设计原则
确定了产品方案和路线图，接下来就需要进行系统设计，这里分享几个设计原则：
(1) 简单易用、数据准确
BI应用是否符合用户习惯，数据是否准确及时，是BI能否活下来的关键。
① 报表式BI：如何将表格中的细节数据更加友好的展示；
② 看板式BI：注重核心指标，指标与指标之间的故事性、分析思维；
③ 平台式BI：尽可能考虑低代码支持、可视化操作、所见即所得等，毕竟业务人员会SQL不多；
④ 一站式BI：需要考虑功能的全面性和集成能力；
(2) 可以集成现有系统
能够适配企业现有数据库选型，能保证项目在数据采集/数据接入时能够顺利。
(3) 考虑多场景支持
① PC和移动两类使用场景
尽量在架构设计时就考虑未来移动端、PC端兼容的方案，要知道任何BI系统最后都会面临移动化。
② 统一支持的数据分享方式
需要对数据下载、数据导出等数据分享方式进行统一设计。
(4) 考虑引入算法、模型
不要仅仅把BI当成一款『看数』工具，在产品设计时适当考虑引入算法或者未来引入算法模块的技术架构，能够提升产品的定位，有助于发挥更大的价值。
(5) 考虑安全性和可靠性
系统中保存了大量企业的商业秘密，系统必须提供强有力的手段保证数据的安全性，防止非法使用数据，同时也必须提供一套恢复机制，保证数据的完整可靠。
05 BI系统的建设方法
BI系统建设一方面必须做到全盘考虑、统筹规划，满足今后扩展多方面功能的需要，为今后建立完善的商业智能系统打下良好基础。
另一方面，系统的建设是一个不断演化发展的过程，包括完善数据模型、扩充数据主题、增加数据源、丰富业务应用等，必须采取分步实施的方法，初期阶段主要任务是系统基础设施建设，解决迫切的业务问题。然后持续分阶段地对业务问题进行改善，以每一个小阶段的改善成果来促进对实施团队及用户的正向激励，减少项目实施过程中的阻力。
在需求调研之后，明确原则之后，可以开始着手搭建BI建设方法，需要涉及以下方面的内容：
- 方法设计：梳理出企业应该如何正确地管理这些业务活动和管理活动的方法；
- 规划落地：把这些管理方法转化为BI的分析主题，并进一步细化落地，确定分析的数据来源、展现形式，与哪些系统做集成等；
- 优化应用：从传统的以BI系统自助分析的方法转向用更多的扩展图形或主题来丰富BI分析的页面，使得使用更简单、UI更美观等。
- 持续迭代：在有新增需求时，循环以上步骤，在已实施的系统上持续迭代。
06 BI系统搭建的两大误区
（1）问题：做了一大堆数据指标，没有区分出指标的重要性
当你不是从0到1跟一个产品，那么此时你可能没你们的运营懂产品的各项数据，当你问你们运营问哪些指标是比较重要的，因为他们所处的岗位不同，看事情的角度不同，最后你会发现得到一个结果：一大堆的指标，都重要。
解法：
① 可以问人事或者他们的部门负责人要一下部门的绩效考核指标，也许这些就是他们最重要的指标。
② 可以和部门的负责人沟通，哪些是他比较关注的指标，那就应该从这些指标做起。
（2）问题：产品上线后老板对BI感受不深，如何体现出产品价值？
需要区分你的BI产品是面向哪类业务人员的，老板感受不深可能他并不是这个BI系统的核心用户。
解法：
BI产品上线后不是就结束项目了，而是要持续地进行产品运营：
① 进行产品埋点，了解用户的使用情况，好的产品一定能够获得业务人员的喜欢。
② 对业务人员进行使用培训，多和他们沟通，不断升级迭代，最终打造出一个有生命力的版本。
③ 日常运维一定要做好，保证数据的及时、准确，否则做了再多培训推广，产品质量不过关，也会没有口碑。
BI系统不同于报表系统，有几个典型的特点：
1） BI系统是一个图形化，可视化的数据分析系统，通过简单配置，即可完成数据分析展示，而不需要额外的技术开发（报表是需要定制开发的，需要技术支持）；
2） BI系统提供各种易用的数据分析功能，包括下钻，上卷等，可以帮助用户快速归因问题，数据动态分析能力远大于固定报表；
3） 新一代BI系统还具备探索式分析能力，给业务同事赋予更多的数据能力，方便进行业务洞察和分析；
4） 通常在BI系统实施过程中，会对企业管理指标体系进行梳理，所以可以帮助企业解决数据分析决策支持的问题，避免人工的数据统计和分析，提升效率；
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