数据|数据产品：自助BI产品实践指南

在大数据的潮流趋势下，几乎每个企业都将数字化转型升级和数据化管理放在了公司的战略目标清单中。不可避免的，产品人的工作也被数据化席卷。然而，面对处处需要“以数据说话”的如此境遇，我们应当如何获取数据、进而分析数据呢？本位作者根据时下热点总结了一份自助BI产品实践指南，分享给正在因“数据”而苦不堪言的小伙伴们。

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大数据时代，几乎每个企业都在追求数字化转型、数据化管理，上到公司管理层战略目标制定，下到一线业务同学的项目复盘汇报、甚至产品经理和开发的需求沟通，都需要数据的支撑，从过去的拍脑袋的定性决策，转向一切用数据说话的定量决策。从而，带来数据获取和分析需求爆发式的增长。
一、数据分析的主要痛点1. 日常临时取数分析业务团队：数据获取门槛高，一线业务人员难以直接接触数据源，业务数据获取高度依赖数据团队，数据人力、排期跟不上，数据响应周期长，影响数据使用。
数据团队：临时取数消耗数据开发精力，影响数据基建，业务不满意，出力不讨好。
2. 固化可视化报表对于一些固定的主题式经营分析报表，需要建设可视化平台让业务直接交互式分析决策，甚至一些后台产品都需要提供数据可视化统计分析能力，例如电商平台B端的商家后台，每个报表页面都需要定制化开发，前后端、数据开发人力成本高，响应慢，一个需求至少1周开发资源，并且对于一些业务端的开发，并不具备专业的可视化开发能力，需要从0开始，学习成本高。
二、自助BI产品的破局思路1. 自助BI产品理念自助BI产品理念是自助，通过产品上的低代码、拖拽式、可视化能力构建，让一线业务可以接触数据，进行自助式的分析，人人都可数据分析，取数不求人。就像吃饭的时候，去吃点餐，需要厨师给你做菜，吃饭时长取决于前面排队的时长，以及单个菜品的工序复杂度，吃饭2小时，1.5小时排队吃半小时。
如果去吃自助，厨师提前把基础的高度集成的菜品原材料组装好，用户按需自取即可，可以进行二次的加工，烧、烤、蒸煮成自己喜欢的口味，吃饭时长2小时，1.5小时吃饭，0.5小时休息一下继续吃。

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2. 自助BI是数据化运营的必备产品数据分析的产品形态有定制化的可视化开发平台，用户行为分析，以及自助BI。随着数据化转型的不断深入，企业数据化管理流程和人才体系被逐步培养起来。BI产品的不断迭代和完善，已经可以逐步替代定制化开发，例如一些商业化的BI推出可视化大屏模式以及PC、移动端可视化门户的快速搭建能力。
从最终业务目标看，自助BI产品是一劳永逸的方案。遇到过一些企业，先是采购了用户行为分析的产品，业务不断发展分析场景多元化之后，单一的用户行为分析能力已经无法覆盖分析需求，还需要再次采购BI工具。
相反，如果选择自助BI产品，只是数据模型的扩展、数据分析能力的增强。虽然企业每个阶段的痛点和问题各不相同，但智能BI决策分析产品，才是决策分析类数据产品最终的归宿。

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三、自助BI产品功能架构敏捷BI工具的标配流程是数据建模、拖拽分析、可视化呈现、系统管理等功能模块，随着基础看数据的需求满足后，业务会有更多增强分析、以及从人找数到数找人的预警、推送需求。
同时，对于数据生产者，要持续降本增效，因此围绕数据血缘看板生命周期相关的数据治理流程，在自研产品中也要考虑进去。