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之前的文章分享了商业智能BI与业务管理决策分析的业务发展分析，今天接着来分享业务结构分析。

买过车的朋友会发现，同一款车不管在哪个4S店去买，基本上价格都相差不大。

我们在一些上过商业智能BI报表的企业看到他们经常吐槽，一个报表点一次查询，然后中午出去吃个饭或者出去抽两根烟，半个小时过去了，回来看一下，商业智能BI报表还是没有出来，为什么？应该如何优化？ 为什么商业智能BI分析报表很慢 商业智能BI 分析报表查询慢，这是商业智能BI分析领域的一个常态。

商业智能BI的本质是业务和管理思维的落地，所以每一家企业我们都可以从模式、问题和求解这三个角度对企业的业务经营管理进行探讨，比如模式，公司目前的管理模式和运营模式效果如何，是否符合公司长期战略目标或中短期业绩增长目标？ 比如问题：公司的经营管理存在什么样的问题，显性的暴露还是潜在的隐患，是否会影响长期目标执行和短期业务增长。

在企业的日常经营管理中，因为没有商业智能BI展现企业全面的数据信息，在很多时候企业的管理者需要花费大量时间通过下属员工获取各个部门的业务情况，这些下属的部门员工又需要时间来汇总业务数据，就很容易导致企业在管理者的管理“欲望”中降低效率。

在网上看到有人讨论商业智能BI是如何帮企业降低人力、时间和管理成本的，今天大概介绍一下。

商业智能BI作为商业世界的新宠儿，在市场上实现了高速增长并获得了各领域企业的口碑赞誉。

我们在做汽车4S集团的商业智能BI数据分析项目中，对于4S店的管理，大家经常会提到一个分析指标，叫“零服吸收率”，这个大概是什么意思呢？ 简单来说就是4S门店一台车都没有卖出的情况下，光靠售后服务部分的收益能不能支撑整个门店的运营，所以这个指标我们有时也叫生存性指标。

谈商业智能BI的价值，先要从现代社会背景讲起。

企业进行信息化建设时，经常会遇到这种情况，企业管理者不明白信息化建设有什么作用，会抱有质疑。

如果你是一家企业的CIO，要启动一个商业智能BI项目，负责规划整个项目的商业智能BI分析内容，你该如何入手准备？要有什么样的思路。

对于商业智能BI的定义有非常多专业的名词和技术解释，我这里尽量用一些比较通俗的方式来让大家理解一下商业智能BI。

我们通常讲到商业智能BI数据同步的机制一般是T+1模式。

今天来讲下利用 ETL 架构设计和调整来实现 商业智能BI 某些指标的准实时处理和展现。

这个话题是属于Martech领域范畴的，Marketing Technology 或者Marketing Technology Management 营销技术管理，主要服务的是企业市场营销部门，通过数据、技术配置营销资源，优化企业的营销策略。

数据中台的数据仓库和商业智能BI的数据仓库本质上没有任何区别，都是在底层业务系统数据源和上层应用之间做了一个隔离层，进行上下两层的解耦合。

大数据、数据中台都是商业智能BI发展到一定阶段的产物，核心都是围绕数据，数据采集、数据处理能力、算力的提升催生了大数据，数据资产和数据服务催生了数据中台，核心的数仓建模自商业智能BI一脉相承未曾改变，最终出口还是商业智能BI可视化。

越来越多的企业会选择一些SaaS的服务应用例如：OA、CRM、HR，这些应用极大的降低了企业的采购成本和运维成本。

商业智能BI直连业务数据库做数据可视化分析、做报表到底行不行，从技术的角度没有问题，从架构的角度不可行。