京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析系统和业务报表的本质区别
一个IT界的朋友,让我谈谈数据分析系统和业务报表的区别,他们在面对客户的时候,总要面对这样的问题,因为我们公司以前在做数据分析的时候用的是业务报表,而现在,正在用着他们的数据分析系统,品尝着分析系统带来的好处。
零售行业经历了从垄断经营到市场化的过渡,很多药品经营公司和零售药店在短短的几年内,就将自已完全融入到了竞争白热化的市场大潮中,从没有信息化,到重视信息化,到数字化经营,被市场赶着飞跑,能生存的不错的,早就练就一身土狼的本领,各种方法不计其数,业务报表在这段时间里,为药品商业经营提供了大量的帮助,早已经成为许多零售精英手中离不开的武器。
也正因为如此,国际通用的BI工具应势进入药品商业企业,但是这个在国外大显身手的工具,在中国药品商业领域的现状并不乐观。我们可以看一下下面这段资料。
“据某国外著名BI厂商高层透露,在国内真正的分析型应用与报表型应用的市场份额对比是1:9,也就是说有大部分应用只要有报表就够了。而国外的BI工具大多是分析能力强、报表能力差,但放着这个诱人的大9不去抢,而心甘情愿地只去做那个小1,显然不符合商业利益;而把自己的工具仅说成报表工具,一方面有些掉价,另一方面又是自暴其短了,聪明人是不能做这种傻事的。所以,一定要向用户灌输OLAP、多维分析、立方体、啤酒尿布、…、一阵狂侃,管它将来被用来干吗,先让用户为BI付帐就行了,好在咱名气够大、产品看着也花,用户反正也不太懂,哄起来也挺容易的嘛。”
从上面的一段摘录来看,数据分析系统在国内的尴尬可见一般。
但是,有些时候,真理就是掌握在少数人手里,这种应用现状,一方面与中国医药商业信息化的低投入与水土不服的天价BI难有婚姻意向有关,另一方面也是因为中国的医药商业还处在粗放型的管理阶段,但是,这几年的市场竞争,已经让这种粗放型的管理越来越难以为继,一些有先进思想和竞争实力较强的医药商业和零售对这一块的认识,起到了领头羊的作用,他们舍得投入大量的信息化成本,实现了商业经营数据化,智能化,并且,这种投入的产出有一个共性,那就是数据分析运用的越好,精准化越高,付出的成本越低,核心竞争力越强,跑马圈地中看着他们一路高歌,许多还处在粗放型经营的商家也意识到问题的关键,随着精细化管理的到来,随着他们对数据多维性和及时性的需求不断增加,业务报表在粗放管理时代的得心应手,已经变得越来越捉襟见肘,应该说有一大批应用者认识到,仅有业务报表是不够的。
那么,数据分析系统与业务报表有什么不同呢,他为什么能真正实现精细化运营呢?
我是学中药学出身的,所以就说一个古人描述大夫的故事来对这两个工具进行一个比较,古人云:三年修炼一个大大夫,十年修练一个小大夫,三十年的老大夫在面对病人时好像不会看病了,打个比方吧,如果一个人流鼻血来看病,他们按这个顺序会一个问的比一个多,一个问的比一个时间长,那位大大夫因为看到病人脸上有伤,直接认为是打伤致流血,所以,马上根据这个原因进行包扎;而小大夫,认为脸上虽然有伤,会有有三种原因导致鼻子出血,所以,问了三种情况后施治;而那个老大夫,看到脸上有伤,知道打伤后鼻子出血有二十种原因,所以问了二十种情况后才施治。
如果用这个来比喻业务报表和分析系统,我个人认为:业务报表就是三年的大大夫,报表用的细的是十年的小大夫,而用分析软件来分析数据的,是老大夫。
三个大夫,一个比一个问的问题多?一个比一个诊断的过程复杂,哪么哪个诊断的更准确?哪个施治的更合理?我想,恐怕大家心中有数。
当然了,对于不同的企业,有不同的情况,我们企业在用数据分析软件的时候,也是经过了反复的讨论并且争论的,因为精细化管理是一个复杂的过程,对于管理而言,是增加了管理的难度,而分析系统在应用后带来实际效果的同时,也使我们用了多年报表的习惯不得不发生根本的改变,因为我们再也不能用使用报表的思维方式简单地下结论。这些都需要一个认识的过程,但一旦走过这个过程,找到其中的规律,所获得的收入,将会是事半功倍的效果,这也正是那些在跑马圈地中,一路高歌的企业不断加大对信息化和数据分析平台投入的根本原因。
就业务报表和分析系统的应用,我个人的体会是,我们以往的报表是业务系统附带的分析工具,在实际应用中也确实能说明一些问题,并且也是上马了业务系统的公司职员所熟悉的应用手段,大家已经养成用业务报表的习惯,同时,粗放型的经营管理模式,还停留在数字化运营的初级阶段,对分析系统的应用,有一部分人基本上还没有进行更深入的研究,有的人得出业务系统和分析报表没有什么区别的结论也不足为怪,但是实质应用后我们就知道,一个报表只能说明一个平面问题,并且里面的偏差也是存在的,但是分析系统可以用多个角度,多个平面来说明问题,同时,可以根据需求来快速组合成表,层层钻取,就像医学上的伽码刀一样,层层深入,多维度,多角度地直指问题的关键和要害,准确地找到问题的根源,然后加以施治,所以,能用起来的人才会真正体验到分析系统的妙处和价值。也许,当做了一百张报表也不够用的时候,人们才会发现,分析系统提供的自由组合和快速钻取问题点的功能是多么的好用,并且因为分析系统应用的方便、快捷,灵活、精准所带来的妙处,也会使人们回想起来,认为这部分的投入非常值得,在现在这种需要人无我有,人有我精才能制胜的时代,谁能用最快最少的成本修订问题,谁就是最有发展前景的,这个致力于打造企业核心竞争力的工具也终将会被正名,与业务报表区分开来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12