制造企业如何启用BI工具，并构建自助式BI业务模式？

本文主要是介绍制造企业如何启用BI工具，并构建自助式BI业务模式？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在制造业的数字化转型浪潮中，商业智能BI工具正逐渐成为推动企业增长的“加速引擎”。随着数据量的爆炸性增长，如何高效地分析和利用数据，已成为制造业提升竞争力的关键。本文将基于BI工具在制造业中的优势，深入探讨一种创新的BI分析模式，旨在帮助制造企业解锁数据潜力，实现从数据收集到智能决策的飞跃。

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一、BI工具在制造业有哪些优势？

1、即时数据分析

BI工具为企业管理层提供了及时且准确的数据分析，使得决策过程更加科学和合理。与传统的固化式分析相比，现代BI工具能够满足企业对于深度分析的不断增长需求。例如，当企业领导发现利润问题时，BI工具能够提供自助式和敏捷式的分析，帮助他们迅速识别问题所在，如产品线、客户群体或特定日期的利润表现，并找到相应的解决方案。

2、全面数据分析能力

BI工具的应用范围广泛，涵盖企业运营的各个关键领域，包括生产、研发、资金管理等。通过构建全面的数据体系，企业可以在准备、开发和运维阶段进行深入的业务流程梳理和分析需求明确，从而开发业务包和数据仓库，确保数据的质量和安全。

3、数据分析人才培养

BI工具不仅提升了企业的数据分析能力，还有助于构建数据分析人才体系。这包括数据开发人员，他们专注于数据的清洗、加工和维护，以及数据运营人员，他们利用数据分析来发现业务问题并创造数据产品。通过培养这些人才，企业能够营造一个以数据驱动的决策文化，增强整体的数据分析和业务洞察力。

BI工具在制造业的六大优势

利用BI工具进行自助分析，可以为企业发现更多的业务机会和价值。这种转变不仅提升了数据分析的即时性和灵活性，还增强了数据分析的整合性和深度。然而，对于大多数制造型企业来说，业务部门直接大量使用BI工具制作看板仍然是一个挑战。

二、制造业企业内部BI推广普及有哪些阻力

1、人员与工具适配问题

业务部门人员工作繁忙，且可能缺乏直接应用高级BI工具如Fine BI的能力。特别是生产部门的执行层员工，他们更倾向于灵活多变的工作方式。因此，需要运营人员等角色来负责报表和数据看板的开发，以便IT部门能够专注于数据处理。

2、数据分析的跟踪与管理不足

尽管进行了数据分析，但往往缺乏有效的后续跟踪和管理。这导致分析结果无法得到持续的优化和应用，影响了数据分析的实际效果。此外，业务部门，如营销部门，需要投入大量时间来筹备会议和制作报告，这进一步凸显了数据分析和报告制作上的痛点。

3、分析维度的细化需求

过去的数据分析维度还不够细化，以前可能只分析到月度数据，但现在需要进一步细化，比如细化到日度数据。这不仅仅是看结果数据，还要关注过程数据，如客户拜访次数、供应商培训次数等关键行为数据。这些细节对于理解销售结果和关键指标背后的动因至关重要。

制造业企业内部BI推广普及的六大阻力

值得一提的是，在国产的众多BI工具中，FineBI已连续六年保持市场占有率的领先，它可以完美适配多样化的复杂数据可视化场景，从揭示数据分布的细节，到追踪时间序列的波动，再到呈现地理信息的可视化，FineBI均能呈献专业而高效的处理方式。同时，FineBI门槛较低，无需深厚的编程基础即可上手。利用FineBI，财务人员可以更高效地处理各类数据可视化任务，优化工作流程，同时确保决策精确性。针对制造企业的BI分析需求，帆软提出基于数据+人才+流程的BI分析模式。通过构建BI分析模式，制造企业能够实现数据驱动的决策，提升运营效率和市场适应能力，从而在激烈的市场竞争中保持竞争优势。

FineBI

三、制造企业如何构建自助式BI分析模式？

这个体系主要包括三个部分：数据体系、人才体系和流程体系，这三者缺一不可。

制造企业自助式BI分析模式

1、数据体系

企业在构建流程体系时，应超越传统分析模式，建立一个覆盖从前期准备到后期运维的全面数据体系。该体系强调数据分层管理、权限控制和业务需求的精准对接。

（1）前期准备与需求调研

在前期准备阶段，核心任务是明确分析需求和参与部门，识别如运营、生产等对数据分析灵活性和实时性要求高的部门。业务分析需求调研阶段则侧重于构建数据架构，从ODS层开始，通过维度表和事实表形成大宽表，支持多维分析。

（2）数据开发与质量提升

数据开发阶段关注数据质量的提升，通过数据清洗、加工确保准确性和完整性。同时，开发业务包，封装复杂逻辑，简化业务部门数据获取过程。业务包存储于数仓中，保障数据安全性和可管理性。

（3）配置与运维中的权限管控

在配置与运维阶段，精细的权限设置是关键，确保数据安全的同时促进跨部门协作。数据分发与管理确保数据及时、准确地传递给用户。

搭建数据体系

在Fine BI6.0中，业务包由基础表和分析表构成，分别面向业务部门和IT部门。这种分层设计既保证了数据的专业性和可用性，又促进了部门间的沟通与协作。IT部门负责从原始数据库中同步数据、进行数据治理和清洗；业务部门则利用这些经过处理的数据进行主题建模和深入分析。这种合作模式使得数据能够真正为业务服务，推动企业实现数据驱动的决策和增长。

2、人才体系

企业应根据业务需求，灵活地培养或引入自主分析人才和数据运营人才。自主分析人才专注于业务洞察和决策支持，数据运营人才则专注于数据管理和技术实施。

（1）实践中培养技术人才

在与企业共同开发数据业务包的过程中，不仅能让技术人员深入了解业务需求，还能在实践中学习和掌握数据分析的各个环节。这种“做中学”的方式，对于提升技术人员的实战能力和团队协作能力具有重要意义。

（2）培训与学习活动的多样化

企业可以通过多种形式的培训与活动来培养人才，比如组织比赛、挑选课题进行实践、培训产品使用以及传授业务分析思路等。这些活动不仅激发能员工的积极性和创造力，还帮助他们将所学知识应用于实际工作中，为企业带来有价值的业务分析看板。

（3）营造数据分析氛围

营造数据分析氛围，并为员工提供学习和成长的环境，可以推动数据分析人才体系的构建。企业不仅要关注数据分析的结果和价值，更要关注业务人员是否具备了数据分析的能力和意识，在企业上下培养起数据文化。

构建人才体系

3、流程体系

过去，业务部门产生需求后，会上报给IT部门，随后IT部门根据这些需求进行报表的开发。然而，现在需要转向自主分析流程，即IT部门专注于数据开发，而业务部门则负责看板的制作。这样就形成了一个闭环：底层数据的更新优化由IT部门完成，业务部门则进行基础数据分析、自主分析以及基于分析结果的业务动作改善和流程优化。

（1）加强监控流程

在BI分析中，企业需要加强监控流程，以确保物料的及时上架和异常处理。例如，仓储部门通过监控物料的流入流出，及时发现并处理呆滞物料，避免资源浪费，优化库存管理。

（2）关注线索的转化率

BI分析模式强调对销售线索转化率的持续关注。通过分析模型，企业能够识别影响转化的关键因素，从而制定更有效的营销策略，提高销售效率和业绩。

（3）关注线索的运营效率

运营效率是BI分析模式中的另一个关键点。企业通过分析线索的运营流程，识别瓶颈和改进机会，从而提升整体运营效率，加速销售周期，增强市场竞争力。

构建流程体系

四、总结

通过本文的分析，我们认识到BI工具不仅是制造业数据分析的强有力工具，更是企业加速发展的催化剂。随着BI技术的不断进步和应用的深化，它将助力制造业在复杂多变的市场环境中，以数据为翼，飞向更高效、智能、创新的未来。

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