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BI，Business intelligence，中文大都稱為“商業(yè)智能”，我所理解的BI，是服務(wù)于產(chǎn)品或企業(yè)管理者，以決策支持為目的，對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行有效整合，并形成可視化報(bào)表作為決策依據(jù)的完整解決方案。
解讀如下：

受眾及目標(biāo)

面向的是管理者，管理者的最主要工作是決策，決策有兩個(gè)方面，一是對明確目標(biāo)的做與不做，二是借助一定工具（BI就是這么一個(gè)工具）和方法分析現(xiàn)有信息，決定采用何種方法和步驟來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。由此可以看到，管理者需要做某些方向的決策，BI就提供出與這些決策相關(guān)的數(shù)據(jù)提供參考。

受眾和目標(biāo)決定了BI作為完整解決方案的邊界和架構(gòu)，即是依據(jù)業(yè)務(wù)決策項(xiàng)不同而變化的數(shù)據(jù)支持服務(wù)，決策不被BI驅(qū)動(dòng)或替代，通俗說，有什么決策就要什么樣的數(shù)據(jù)，而不是有什么數(shù)據(jù)去做什么樣的決策。

現(xiàn)有數(shù)據(jù)收集

產(chǎn)品或服務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)繁雜多樣，萬變不離其宗，能支持決策的一定是終端用戶產(chǎn)生的與業(yè)務(wù)目標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)，可以近似看成用戶的消費(fèi)（不限于實(shí)際的購買行為，也包括虛擬物品如音樂、游戲等消費(fèi)，甚至包括某個(gè)工具屬性功能的使用也可以視為消費(fèi)）數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)和消費(fèi)品數(shù)據(jù)。

通常這些數(shù)據(jù)被儲(chǔ)存在CRM、CMS及日志中，包括不限于以下：

用戶消費(fèi)記錄，尤其要關(guān)注用戶在 時(shí)間上前后相繼的上下游消費(fèi)

搜索、收藏、分享等UGC

用戶的網(wǎng)絡(luò)特征及設(shè)備特征

用戶的人口學(xué)信息（實(shí)際應(yīng)用中由于準(zhǔn)確度的問題，意義不大）

用戶瀏覽操作行為，內(nèi)容型產(chǎn)品尤其重要

用戶間互動(dòng)及關(guān)系鏈數(shù)據(jù)

還有一些信息在管理者所處系統(tǒng)的外部，如競品信息和行業(yè)信息，需要額外收集和分析

競品監(jiān)控

通過招聘職位和招聘人數(shù)確定對手發(fā)展方向

通過專利申請數(shù)確定對手優(yōu)勢
通過百度指數(shù)和關(guān)鍵詞流量估算對手?jǐn)?shù)量級

通過社交網(wǎng)絡(luò)或是問答網(wǎng)站的內(nèi)部人員言論研究對手

行業(yè)監(jiān)控

通過關(guān)鍵詞訂閱關(guān)注行業(yè)政策變化

通過權(quán)威機(jī)構(gòu)發(fā)布的報(bào)告研究用戶及客戶在行業(yè)中的位置變化，預(yù)測下一步行動(dòng)

對數(shù)據(jù)的有效整合

有效整合數(shù)據(jù)如同淘金，可分為三個(gè)階段：

1

數(shù)據(jù)降噪

能收集到的數(shù)據(jù)很多，需要去除雜質(zhì)，否則數(shù)據(jù)過大會(huì)影響到分析效率，甚至導(dǎo)致出現(xiàn)方向性錯(cuò)誤。一般可經(jīng)過這樣幾步來完成這個(gè)過程。

1.定義有效數(shù)據(jù)

有效數(shù)據(jù)與產(chǎn)品或服務(wù)的目標(biāo)高度一致，與終端用戶的需求一致

是準(zhǔn)確且可重復(fù)獲取的

能覆蓋用戶群的大多數(shù)，在必要時(shí)才只覆蓋活躍用戶

有效數(shù)據(jù)的獲取的性價(jià)比高，可操作性強(qiáng)

2.簡化參數(shù)和邏輯

存在高度相關(guān)的參數(shù)時(shí)，保留其中一個(gè)

存在相關(guān)度低，但證明同一結(jié)果的參數(shù)時(shí)，保留其中一個(gè)

因果關(guān)系的推理過程是簡單直接的

3.量化有效數(shù)據(jù)

過濾出有效數(shù)據(jù)后，還需要對不同的有效數(shù)據(jù)進(jìn)行量化歸一，舉例說明，確定用戶對某個(gè)電影的喜愛程度，用戶將這個(gè)電影分享給很多好友的行為比僅僅觀看該電影這個(gè)行為要高得多，量化（標(biāo)準(zhǔn)可以靈活，但是要明確且唯一）來標(biāo)記這些行為，為后續(xù)的機(jī)器計(jì)算鋪路。

2

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化

把數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，實(shí)際上是為了給BI創(chuàng)建決策模型做準(zhǔn)備，這些數(shù)據(jù)可以準(zhǔn)確描述參與到產(chǎn)品和服務(wù)中的各關(guān)鍵角色，如用戶和消費(fèi)品

以用戶為中心組織數(shù)據(jù)，劃分為不相互依賴的維度，通常是用戶特征和特定行為

以被消費(fèi)產(chǎn)品為中心組織數(shù)據(jù)，通常是不同維度的tag

3

數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析的方法和工具非常多，包括不限于以下：

通過圖模型、貝葉斯等完成用戶偏好分析或用戶分類

通過統(tǒng)計(jì)工具確定用戶質(zhì)量分布和各操作節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)化率

通過回歸預(yù)測趨勢

決策依據(jù)

從決策過程來看，無論是組織決策還是個(gè)人決策，都有以下過程（BI輸出的數(shù)據(jù)需要與決策匹配，因此輸出項(xiàng)就產(chǎn)生在決策過程中）：

1、發(fā)現(xiàn)終端用戶問題并形成決策目標(biāo)。重點(diǎn)是定義問題和定義最終目標(biāo)（多以消費(fèi)為最終目的）

2、描述每個(gè)方案的可能性。重點(diǎn)是定義影響決策的變量參數(shù)（BI的輸出項(xiàng)）以及方案中要素的重要程度（BI輸出項(xiàng)的權(quán)重）

3、定量評估方案。雖然是理性判斷的基礎(chǔ)，但量化本身又依賴于以往的知識(shí)結(jié)構(gòu)，有感性部分。

4、綜合決策。決策需要綜合各種學(xué)科的知識(shí)能力，BI通過自動(dòng)化輸出決策關(guān)鍵信息來簡化決策前期消耗的時(shí)間。

準(zhǔn)確報(bào)表

報(bào)表是BI的最常見輸出物，現(xiàn)代BI不局限于此，利用了大量數(shù)據(jù)可視化的成果，幫助理解數(shù)據(jù)，同時(shí)加入了異常監(jiān)控、重要事件節(jié)點(diǎn)記錄、方案資源管理等等功能，形成了完善的系統(tǒng)。

陸蔚青

資深產(chǎn)品經(jīng)理
產(chǎn)品經(jīng)理沙龍組織者之一
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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【pmcaff专栏】陆蔚青：漫谈商业智能的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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