为什么80%企业忽视了经营分析图例的数据清洗？

一、为什么需要BI报表

在当今这个数据爆炸的时代，BI报表就像是企业的“智慧眼睛”，发挥着至关重要的作用。对于零售业来说，更是如此。

先从数据维度来看，行业内企业对数据的利用率平均在60% - 70%这个区间。很多企业，无论是上市企业、初创公司还是独角兽，都面临着数据繁多、杂乱无章的问题。如果没有BI报表，这些数据就如同散落在地上的珍珠，无法发挥其应有的价值。BI报表能够将这些数据进行整合、分析，让企业清晰地看到业务的运行状况。比如，在零售业销售预测方面，通过对历史销售数据、市场趋势数据等进行收集和整理，BI报表可以帮助企业预测未来的销售情况。

以一家位于上海的初创零售企业为例，在没有使用BI报表之前，他们对销售数据的分析仅仅停留在简单的月度、季度汇总上，无法深入了解不同产品在不同时间段、不同地区的销售差异。使用BI报表后，他们能够对销售数据进行多维度的拆解，比如按产品类别、销售渠道、客户群体等进行分析。通过数据清洗，去除无效数据，再利用可视化看板呈现分析结果，企业管理层可以一目了然地看到哪些产品畅销，哪些地区的市场潜力大。

这里要插入一个误区警示：很多企业认为BI报表只是简单的数据展示，其实不然。BI报表更重要的是通过数据挖掘，发现数据背后的规律和趋势，为企业决策提供有力支持。如果仅仅把它当作数据展示工具，就无法充分发挥其价值。

在电商场景下，BI报表的作用同样不可忽视。电商企业每天会产生大量的交易数据、用户行为数据等。通过BI报表对这些数据进行分析，可以了解用户的购买习惯、偏好等，从而精准推送产品，提高用户转化率。比如，通过对用户浏览记录、购买历史等数据的挖掘，电商平台可以为用户推荐相关产品，增加销售额。

二、如何选择BI报表工具

选择一款合适的BI报表工具对于企业来说至关重要，尤其是在涉及到零售业销售预测以及电商场景下的数据处理时。

从成本角度考虑，不同的BI报表工具价格差异较大。一些知名的大型BI报表工具，功能强大，但价格可能较高，对于初创企业来说可能是一笔不小的开支。而一些小型的、开源的BI报表工具，价格相对较低，但功能可能不够全面。一般来说，行业内企业在BI报表工具上的投入占信息化总投入的15% - 30%左右。

在功能方面，要考虑工具是否具备强大的数据清洗能力。零售业和电商行业的数据往往非常复杂，包含大量的重复数据、错误数据等。一款好的BI报表工具应该能够快速、准确地清洗这些数据，确保分析结果的准确性。比如，某独角兽零售企业在选择BI报表工具时，就重点考察了其数据清洗功能。他们发现，一些工具在处理大规模数据时，数据清洗效率低下，甚至会出现数据丢失的情况。

可视化看板也是选择BI报表工具时需要重点关注的功能。一个直观、美观的可视化看板能够让企业管理层快速理解数据所表达的信息。不同的BI报表工具在可视化方面的表现也有所不同。有些工具提供了丰富的图表类型，如柱状图、折线图、饼图、热力图等，可以满足不同的分析需求。

这里插入一个成本计算器：假设一家企业的信息化总投入为100万元，按照15% - 30%的比例计算，其在BI报表工具上的预算范围就是15万元 - 30万元。企业可以根据自身的预算和需求，在这个范围内选择合适的BI报表工具。

另外，还要考虑工具的易用性。如果一款BI报表工具操作复杂，需要专业的技术人员才能使用，那么对于企业来说，培训成本和使用成本都会增加。因此，选择一款简单易用的BI报表工具，可以提高企业的工作效率。

三、电商场景下的BI报表应用

电商行业是一个数据驱动的行业，BI报表在电商场景下有着广泛的应用。

首先是用户行为分析。电商平台可以通过BI报表对用户的浏览、点击、购买等行为数据进行收集和分析。通过数据清洗，去除异常数据，然后利用可视化看板展示用户的行为轨迹。比如，通过分析用户的浏览记录，可以了解用户对哪些产品感兴趣，从而优化产品推荐策略。根据行业数据，通过精准的产品推荐，电商平台的用户转化率可以提高15% - 30%。

以一家位于杭州的上市电商企业为例，他们利用BI报表对用户行为数据进行分析后发现，很多用户在浏览产品页面时，会在某个特定的区域停留较长时间。经过进一步分析，他们发现这个区域展示的产品信息不够清晰。于是，他们优化了产品页面的布局和信息展示方式，结果用户的购买转化率得到了显著提升。

其次是销售数据分析。BI报表可以帮助电商企业对销售数据进行多维度的分析，如按产品类别、销售渠道、时间等进行分析。通过指标拆解，企业可以了解每个环节的销售情况，找出销售增长或下降的原因。比如，通过分析不同销售渠道的销售额，企业可以确定哪些渠道的销售效果好，从而加大对这些渠道的投入。

这里插入一个技术原理卡：BI报表在电商场景下的应用，主要基于数据挖掘技术。通过对大量的用户行为数据和销售数据进行挖掘，发现数据之间的关联关系和趋势，从而为企业决策提供支持。数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类预测等多种方法，这些方法可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息。

最后是库存管理。电商企业需要合理控制库存，避免库存积压或缺货的情况发生。通过BI报表对销售数据和库存数据进行分析，企业可以预测未来的销售需求，从而制定合理的采购计划。比如，通过对历史销售数据的分析，企业可以预测哪些产品在未来一段时间内会畅销，从而提前备货。

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