BI的強大分析能力能夠幫助企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)之間的潛在關聯(lián)，并以豐富的可視化圖形表現(xiàn)出來，為企業(yè)的決策提供指導。

云計算的商業(yè)應用、人工智能的興起、物聯(lián)網(wǎng)與傳感器的廣泛應用、計算能力和存儲能力的迅速提升，帶來一系列的機遇與挑戰(zhàn)，商業(yè)模式、研發(fā)模式、制造模式、服務模式、運營模式、決策模式也相應轉變，以實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。在這一背景下，數(shù)字化轉型的熱潮應運而生。企業(yè)數(shù)字化轉型是指企業(yè)利用新一代數(shù)字技術，將某個生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)節(jié)乃至整個業(yè)務流程的物理信息鏈接起來，形成有價值的數(shù)字資產(chǎn)，通過計算反饋有效信息，賦能到企業(yè)商業(yè)價值的過程。

企業(yè)數(shù)字化轉型的首要工作是洞察自身的基本狀況，包括各個部門的業(yè)務運營情況，面臨的難點及痛點，有哪些瓶頸急需改善，為下一步梳理企業(yè)的業(yè)務流程并減少浪費做準備。而在這一過程中，BI的強大分析能力能夠幫助企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)之間的潛在關聯(lián)，并以豐富的可視化圖形表現(xiàn)出來，為企業(yè)的決策提供指導。

觀數(shù)臺作為新一代智能協(xié)同BI平臺，其強大的關聯(lián)引擎能夠幫助企業(yè)培養(yǎng)全民數(shù)字文化，推進企業(yè)的數(shù)字化轉型。有句詩是這樣說的，“橫看成嶺側成峰,遠近高低各不同。”這是因為我們站在不同的視角，就會得到不同的結果。而大部分時候，受偏見及慣性思維的影響，我們會墨守成規(guī)，站在某一個固定角度去看問題，因而無法跳出固有成見，去探索新的可能。而觀數(shù)臺的強大關聯(lián)引擎則能夠輔助我們查看數(shù)據(jù)中的整個故事，以全新的視角去發(fā)現(xiàn)各項因素中的潛在聯(lián)系。

圖1 查看數(shù)據(jù)中的整個故事

只需要將多個含有多列數(shù)據(jù)的Excel表格拖入觀數(shù)臺指定區(qū)域，系統(tǒng)則會自動匹配各列數(shù)據(jù)間的相關性，即使字段名稱不一致，觀數(shù)臺也能建立關聯(lián)。在用戶點選各列數(shù)據(jù)名稱時，觀數(shù)臺能以不同顏色顯示其他字段與當前選中數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性，并以不同顏色區(qū)分。如圖2中各項數(shù)據(jù)兩兩之間已建立聯(lián)系，當選中其中一項數(shù)據(jù)時，能夠?qū)崟r顯示它與其他各項數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)度。綠色半圓環(huán)，表示兩者關聯(lián)性大于75%，黃色則表示關聯(lián)性界于50%-75%之間。通過顏色區(qū)分顯示，讓用戶能夠?qū)崟r、直觀地察看不同數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)度，并在此基礎上引導用戶進一步深入分析。

圖2 觀數(shù)臺自動建立數(shù)據(jù)關聯(lián)

此外，觀數(shù)臺將自助式BI的靈活性提升至一個新的層次，包括自助服務可視化、指導式分析應用和儀表盤、嵌入式分析和報告等，支持各種分析預測，為管理層的決策提供支持。

圖3 觀數(shù)臺自助式數(shù)據(jù)消費

當某個企業(yè)面臨市場份額下降時，需要從多個可能影響因素之中找出關鍵因素，從而輔助決策者制定針對性的營銷策略。比如企業(yè)通過商品折扣來促銷，需要探索不同折扣點與銷量之間的關系，同時也要綜合考點區(qū)域、行業(yè)、規(guī)格等附加因素的影響，從而尋求整體更佳收益。通過對各個影響因素進行建模分析，直觀展現(xiàn)銷量與折扣系數(shù)間的關系，找到商品價格與銷量之間的均衡點，即在這一折扣下，產(chǎn)品的整體收益更佳。同時，根據(jù)區(qū)域等次要因素，制定折扣系數(shù)的浮動區(qū)間，供銷售部門與客戶進行價格協(xié)商。通過這一系列分析，觀數(shù)臺能夠幫助企業(yè)在動態(tài)競爭的市場環(huán)境中保持獲利。

圖4 觀數(shù)臺實現(xiàn)產(chǎn)品折扣分析

BI已經(jīng)成為企業(yè)精細化運營不可或缺的一部分。企業(yè)日常生產(chǎn)過程中，存在來自信息系統(tǒng)、設備、手工數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)貫穿了企業(yè)從需求、研發(fā)、生產(chǎn)、銷售到售后等整個產(chǎn)品生命周期，涵蓋產(chǎn)品設計、生產(chǎn)、工藝、質(zhì)量、物流等各個業(yè)務部門，將這些數(shù)據(jù)進行采集并及時分析，已經(jīng)成為眾多優(yōu)秀企業(yè)日常運營工作的一部分。諾貝爾獎獲得者西蒙說，“管理就是制定決策”。管理大師明茨伯格也說過，“管理者平均在某個問題上花費的時間只有9分鐘，承擔的工作任務具有多樣化、短暫性和瑣碎的特點”。因而管理者極其需要在有限的時間中獲得具有價值的信息，特別是企業(yè)的基層管理者，面臨著更瑣碎、繁雜的事務，因而更需要BI的支持來實現(xiàn)決策。

對于生產(chǎn)部門，借助觀數(shù)臺靈活的自助式服務，生產(chǎn)管理人員可以對企業(yè)的日常分析事務建立標準報告模板，方便快捷地對每日現(xiàn)場數(shù)據(jù)進行同步分析，及時獲取產(chǎn)品現(xiàn)場的情況，如產(chǎn)品直通率、設備利用率等信息。若發(fā)現(xiàn)異?，F(xiàn)象，可以更快地反應，防止不良品流入下一個環(huán)節(jié)。還可以對設備利用率、能耗指標及產(chǎn)能利用率進行分析，以提升設備OEE。

對于質(zhì)量部門，在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，BI可以提供一目了然的質(zhì)量運行狀況，并基于趨勢分析提供標準報告模板；還可以對產(chǎn)品的缺陷率進行跟蹤，如缺陷數(shù)目，并利用帕累托分析等來支撐質(zhì)量部門解決特定的不良問題。通過持續(xù)跟蹤產(chǎn)品從小批量試制到量產(chǎn)各個階段有關質(zhì)量的統(tǒng)計信息，獲取質(zhì)量趨勢，對異常情況及時進行干預。在產(chǎn)品出售后，BI可以幫助企業(yè)更好地完成售后質(zhì)量追溯。通過對來自多個不同來源的數(shù)據(jù)集進行清洗、轉換，質(zhì)量管理人員可以快速找出缺陷產(chǎn)品的影響范圍，確定受影響的批次、客戶，并制定相應的對策。

總之，BI不僅可以支持企業(yè)基層管理者決策，也可以生成各種分析預測報表、KPI數(shù)據(jù)，方便高層管理者及時了解企業(yè)的業(yè)績、市場、研發(fā)、制造等各方面所需的信息。不同于單純的報表，BI支持對數(shù)據(jù)的進一步探索。當決策者對圖表中的某個數(shù)據(jù)感興趣時，可以直接操作鼠標對相關數(shù)據(jù)進行點擊查看或關聯(lián)分析，進行更深層次的挖掘探索，以獲取問題的答案。

越來越多的企業(yè)在當下認識到BI的價值，進而將BI列入企業(yè)數(shù)字化轉型及智能制造建設的藍圖之中。根據(jù)研究機構預計，2021年國內(nèi)BI市場規(guī)模將達到74億元，同比增長33%。

隨著企業(yè)管理方法的不斷優(yōu)化改進，培育數(shù)字文化，建立基于數(shù)據(jù)的決策成為企業(yè)決策的重要支撐方式。數(shù)據(jù)本身并無價值，通過分析出數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)，挖掘數(shù)據(jù)中潛在的見解，才能夠賦予數(shù)據(jù)價值。ERP/MES/PLM/HR/OA/SCM等都是數(shù)據(jù)源系統(tǒng)，將這些多源數(shù)據(jù)與BI打通，為研發(fā)、生產(chǎn)、采購、質(zhì)量、財務等部門提供決策支持，能夠使系統(tǒng)之間相輔相成，實現(xiàn)1+1>2的價值，更好地服務于企業(yè)的業(yè)務場景。面對海量數(shù)據(jù)，是被數(shù)據(jù)浪潮拍打在岸邊，還是主動遨游其中，借助BI支撐企業(yè)實現(xiàn)智能決策，取決于企業(yè)本身。