国家《“十四五”数字经济发展规划》强调“推动数据资源标准体系建设，提升数据管理水平和数据质量，探索面向业务应用的共享、交换、协作和开放”。可见在数字化时代，数据分析管理何其重要！数据获取的及时性、准确性也需要更加系统性。此时，成熟的商业智能BI数据分析平台就是企业最佳选择。
商业智能BI数据分析平台对企业的作用
对企业而言，商业智能BI数据分析平台不能够直接产生决策，而是业务人员、数据分析人员利用BI进行数据处理，让处理后的数据来支持决策。整体作用也可以分为对已有数据的可视化展示、对当前数据的监控预警以及对未来业务的科学预测三个方面。
1、对已有数据的可视化展示
通常情况下，企业的数据是复杂的，无法一眼识别信息的。而商业智能BI数据分析平台则是将企业日常经营过程中产生的数据或者预先制好的报告用柱状图
、折线图、漏斗图等可视化的方式表现出来，能够让业务人员识别重要信息。另外，通过钻取、联动、跳转等功能，能够进一步根据指标维度去查看进一步信息，找到产生问题的根源。
2、对当前数据的监控预警
通常情况下，我们会通过颜色变化或者预警线设置的方式来进行“异常”检测。当业务人员从可视化图表中发现数据异常的时候，就需要有目的性的进行分析，通过关联报表的检查、不同维度报表的钻取查找可能存在的问题。
3、对未来业务的科学预测
预测未来业务通常是通过建模分析实现，精通业务变化的业务人员通过制作合适的可视化模型找出业务中潜在的问题或者实现更优解的调整方式，接着反哺业务决策，形成良性过程。业务建模更加讲究自主性和探索性，能够最大程度发挥BI的作用。
①购物篮分析模型
通过研究用户消费数据，将不同商品之间进行关联，并挖掘不同产品之间的关联关系。
②杜邦分析模型
杜邦分析法
通过将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积，深入分析比较企业经营业绩。
③帕累托分析模型
根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式。比如找到能够带来80%的收益的20%的产品种类，从而进行不同的营销策略排布。
④AARRR分析模型
通过实现用户增长的 5 个指标：获客、激活、留存、收益、传播，追踪用户运营过程中流失的情况，形成从获客到传播推荐整个用户全生命周期的闭环模式，不断扩大用户规模，实现持续增长。
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