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社区首页 >专栏 >商战,决胜于千里之外的利器 | 腾讯云BI

商战,决胜于千里之外的利器 | 腾讯云BI

原创
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不惑
发布2024-05-15 11:15:19
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发布2024-05-15 11:15:19
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文章被收录于专栏:Goboy

🛫🛫🛫 腾讯云BI 站在前方,为你导航~~~ 🛬🛬🛬

🍉🍉🍉 正所谓商场如战场,有多少人被电视剧蒙蔽了双眼。平日里我们以为商战就是运筹帷幄,决胜千里之外。想象中的商战,是在宴会上推杯换盏,老板们弹指间几个亿上下。

然而,真实的商战却是带人强抢公章将其别在裤腰带上。亦或者是用开水浇死对手的发财树,最高端的商战往往只需要最朴素的战斗手法,所有操作都是那么朴实无华!铁汁们,来看看各地商战的离谱手段,看完之后,霸总滤镜碎一地,现实永远比小说更精彩。

🚵🏽‍♂️🚵🏽‍♂️🚵🏽‍♂️ 原来,这才是现实版的商战,大家是懂城市痛点的。

一场汽车行业的集体反思

自从小米SU7热销以来,汽车行业的需求催生了这波流量热潮。各大新能源汽车创始人纷纷认识到了互联网流量的重要性,希望能借助热门话题脱颖而出。

为了吸引关注,各大车企的大佬们纷纷走进直播间,开启了一场新的互联网大战。随着这些大佬的集体直播,国产新能源汽车有望迎来一波流量红利期。在这个过程中,各大车企将充分利用互联网渠道,加大品牌宣传和产品推广力度,以期在竞争激烈的市场中脱颖而出。

✨🍁🍂✨ 今天,我们就来讲一讲,商战中让你脱颖而出的利器:腾讯云BI

什么是 BI

商业智能(Business Intelligence,简称BI)是指利用各种数据分析工具和技术来收集、整理、分析和呈现企业内外部数据,以帮助企业管理者和决策者更好地理解和利用数据,从而支持企业决策和业务发展的过程。

商业智能的核心是数据分析和数据可视化。通过对大量的数据进行分析和挖掘,商业智能可以帮助企业发现隐藏的模式、趋势和关联性,提供数据驱动的见解和决策支持。同时,商业智能还可以通过数据可视化的方式将复杂的数据转化为直观、易于理解的图表、报表和仪表盘,帮助企业管理者和决策者更好地理解和利用数据。

商业智能的应用范围很广,涵盖了各个行业和领域。例如,在销售和市场营销方面,商业智能可以帮助企业了解客户需求、分析销售数据、优化销售策略;在供应链管理方面,商业智能可以帮助企业实时监控库存和物流情况,提高供应链效率。在人力资源管理方面,商业智能可以帮助企业分析员工绩效和离职率,优化人力资源策略等。

总之,商业智能是一种利用数据分析和可视化技术来帮助企业理解和利用数据的方法和工具,可以为企业提供数据驱动的决策支持,提升企业的竞争力。

BI 在实际业务中如何发挥作用

在实际业务中,商业智能(BI)通过将数据转化为可操作的见解,帮助企业做出更明智的决策,提高效率和盈利能力。以下是一些BI在实际业务中发挥作用的方式:

🎀🪞🩰🦢🕯️ 客户消费行为分析:BI可以帮助企业根据客户的消费记录和档案资料对客户进行分类,分析每类客户的消费周期、消费能力。

🎀🪞🩰🦢🕯️ 市场营销建模分析:BI的数据仓库技术使市场营销人员能够创建模型仿真,以评估市场营销策略的效果,并据此调整和优化策略。

🎀🪞🩰🦢🕯️ 经济活动收支分析:BI可以帮助企业核算各种经济活动的成本,比较可能的业务收入与各种费用之前的收支差额,从而降低成本、减少开支、提高收入。

🎀🪞🩰🦢🕯️ 行为分析和预防:BI的联机分析(OLAP)和数据挖掘技术可以总结出各种骗费、欠费行为的内在规律,建立规则库以预警和减少企业损失。

总之,BI在实际业务中的作用是多样化的,它可以帮助企业更好地了解市场和客户,优化运营和决策,提高效率和盈利能力。

BI 的意义

商业智能(BI)的意义在于通过对企业内部和外部数据的收集、整理、分析和挖掘,帮助企业管理者做出更明智的决策。BI不仅仅是一种技术,更是一种理念。它通过收集、整合、分析和解释大量的商业数据,提供有价值的商业信息,帮助企业实现数据驱动的决策。BI的核心在于“智能”,即通过对数据的深度挖掘和分析,洞察商业趋势,预测未来发展,从而做出更为精确的商业决策。

传统 BI和腾讯云 BI的区别

❤️🧡🤍💖💜 传统BI和腾讯云BI的区别主要体现在以下几个方面:

🍄 特征不同

  • 🍄 传统BI的特征是“以IT为中心的预定义报表平台”,报表的开发与制作以IT为主导,技术门槛高,操作难度大,需要专业的人员才可完成数据的分析与洞察。
  • 🍄 腾讯云BI(敏捷BI)的特征是“以业务人员为中心的一站式数据分析平台”,通过降低系统门槛,实现快速部署、快速应用、快速迭代,操作简单,系统自动处理数据,所有分析过程可视化,从而实现以业务为主导的数据体系。

🌈 模式不同

  • 🌈 传统BI属于“瀑布式”模式,是一种不可逆的流程模式。先由业务人员提出需求,然后由IT部门完成项目规划、开发设计、测试、用户体验,最后才能上线给到业务人员使用。在测试和上线阶段,IT人员和业务人员之间存在理解偏差,报表经常存在不符合业务人员需求的情况。
  • 🌈 腾讯云BI(敏捷BI)属于“循环式”模式。整个工作流都是由IT和业务人员协作完成,全程可视化操作分析。例如,由IT人员将数据归类并输入BI平台,业务人员基于业务需求进行自助式探索分析。

😈 效果不同

  • 😈 传统BI的实际效果是对已知问题做出解答的过程。例如,业务人员想知道今年销售额与去年的对比情况,将问题提到IT部门,IT人员从数据库中获得相应的数据,处理分析后得到的答案是今年的销售额比去年的少200万。
  • 😈 腾讯云BI(敏捷BI)的效果是洞察数据,找到问题的根本原因,并做出科学决策。业务人员可以自行从数据源中找到对应的销售额指标和时间维度,通过拖拉拽的方式,快速得到答案。得出答案后,业务人员可以再次进行拖拉拽指标,查看是不是某个产品或者地区销售额变少导致。

💌🧚‍♀️💗🌨🥡🍥 总的来说,腾讯云BI(敏捷BI)相较于传统BI,更加以业务人员为中心,强调快速部署、快速应用、快速迭代,操作简单,系统自动处理数据,所有分析过程可视化,从而实现以业务为主导的数据体系。

比较示例

以下是一个关于零售企业使用传统BI和腾讯云BI进行销售分析的示例:

⚜️ 传统BI示例

假设一家零售企业想要了解其最近一个月的销售情况。首先,业务人员需要向IT部门提交需求,描述他们想要了解的指标(如销售额、销售量、客单价等)和时间范围(最近一个月)。

  1. IT部门根据需求,从企业的数据仓库中提取相关数据。
  2. IT人员进行数据清洗和预处理,以确保数据质量。
  3. IT人员使用BI工具(如Tableau或Power BI)创建报表,展示销售额、销售量和客单价等指标。
  4. IT部门将报表提交给业务人员进行审核。如果报表不符合业务人员的需求,双方需要沟通并进行调整。
  5. 经过多次沟通和调整,最终报表被提交给业务人员使用。

这个过程可能需要数天甚至数周的时间,而且往往需要专业的IT技能。

🌊 腾讯云BI示例

同样是一家零售企业想要了解其最近一个月的销售情况。在使用腾讯云BI的情况下,过程如下:

  1. IT部门将企业的销售数据导入腾讯云BI平台。
  2. 业务人员登录腾讯云BI平台,使用自助式分析功能。
  3. 业务人员通过简单的拖拽操作,选择时间范围为“最近一个月”,选择指标为“销售额”、“销售量”和“客单价”。
  4. 腾讯云BI平台自动生成报表,展示所选指标的数据。
  5. 如果业务人员想要进一步分析,例如查看不同产品的销售情况,他们可以直接在报表中进行筛选和排序。
  6. 业务人员可以根据自己的需求随时调整报表,无需依赖IT部门。

这个过程通常只需要几分钟或几小时,大大提高了工作效率。

腾讯云 BI

一站式搭建企业云上BI数据可视化分析报表门户和自助分析平台

如何拥有腾讯云 BI

就是现在,错过在等一年,腾讯云BI推出,新客户首年9.9元,

9.9你买不了吃亏,买不了上当,给自己一个机会,让你在新的一年里,为公司,为老板创造商业奇迹... 快来购买并进行数据分析实操吧。

什么?你觉得不合适?

好了家人们,今天官方发补贴,只要你扫码入群,参赛期间用户的腾讯云 BI 个人版,将在申请次日免费升级至腾讯云 BI 基础版(升级有效期至2024年6月10日)。扫码进群在【置顶公告问卷】进行免费升级申请。白嫖7905.84RMB,错过在等一年,快点,还在等什么,给我上链接...

我们这款产品支持多款市场模板,只有你想不到,没有我腾讯云BI做不到。

闲言少叙,整个示例

腾讯云BI助力智能汽车实现数据驱动决策

数据分析指标设计背景与分析场景

随着智能汽车行业的快速发展,企业需要实时监控和分析关键业务指标,以便快速做出决策,优化产品和服务。本案例中,我们将重点关注智能汽车的使用数据、维修保养数据、用户行为数据和市场需求数据等指标。

使用数据分析:通过分析行驶里程、油耗、充电次数等指标,了解智能汽车的使用状况,为产品优化提供依据。

代码语言:txt
复制
CREATE TABLE car_usage (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    car_id INT,
    mileage FLOAT,
    fuel_consumption FLOAT,
    charging_times INT,
    date DATE
);

INSERT INTO car_usage (car_id, mileage, fuel_consumption, charging_times, date)
VALUES (1, 1000, 5.5, 2, '2022-01-01'),
       (1, 1200, 5.8, 3, '2022-01-02'),
       (1, 1400, 5.6, 2, '2022-01-03'),
       (2, 2000, 6.0, 4, '2022-01-01'),
       (2, 2200, 6.2, 5, '2022-01-02'),
       (2, 2400, 6.1, 4, '2022-01-03');

维修保养数据分析:监控维修次数、保养周期等指标,以确保智能汽车的性能稳定,降低维修成本。

代码语言:txt
复制
CREATE TABLE car_maintenance (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    car_id INT,
    maintenance_type VARCHAR(50),
    maintenance_date DATE,
    maintenance_cost FLOAT
);

INSERT INTO car_maintenance (car_id, maintenance_type, maintenance_date, maintenance_cost)
VALUES (1, 'Oil Change', '2022-01-01', 50),
       (1, 'Tire Rotation', '2022-01-15', 100),
       (1, 'Brake Check', '2022-02-01', 80),
       (2, 'Oil Change', '2022-01-01', 50),
       (2, 'Tire Rotation', '2022-01-15', 100),
       (2, 'Brake Check', '2022-02-01', 80);

用户行为数据分析:收集和分析用户驾驶习惯、娱乐系统使用频率等数据,了解用户需求和喜好,为产品改进提供方向。

代码语言:txt
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CREATE TABLE user_behavior (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    car_id INT,
    user_id INT,
    driving_habits VARCHAR(50),
    entertainment_system_usage INT,
    date DATE
);

INSERT INTO user_behavior (car_id, user_id, driving_habits, entertainment_system_usage, date)
VALUES (1, 1, 'Aggressive', 5, '2022-01-01'),
       (1, 1, 'Defensive', 3, '2022-01-02'),
       (1, 1, 'Mixed', 4, '2022-01-03'),
       (2, 2, 'Aggressive', 6, '2022-01-01'),
       (2, 2, 'Defensive', 4, '2022-01-02'),
       (2, 2, 'Mixed', 5, '2022-01-03');

市场需求数据分析:分析潜在用户数量、竞争对手情况等指标,评估市场需求,为产品定位和市场策略提供依据。

代码语言:txt
复制
CREATE TABLE market_demand (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    region VARCHAR(50),
    potential_users INT,
    competitors VARCHAR(50),
    market_size FLOAT,
    date DATE
);

INSERT INTO market_demand (region, potential_users, competitors, market_size, date)
VALUES ('Region A', 10000, 'Competitor 1, Competitor 2', 500000, '2022-01-01'),
       ('Region B', 15000, 'Competitor 1, Competitor 3', 600000, '2022-01-01'),
       ('Region A', 11000, 'Competitor 1, Competitor 2', 520000, '2022-02-01'),
       ('Region B', 16000, 'Competitor 1, Competitor 3', 630000, '2022-02-01');

看板搭建流程

登录腾讯云BI产品控制台,创建新的数据可视化看板项目。

起一个响亮的,并能够吸引老板最易的名称。

了解一下左侧菜单树

数据看板

数据看板是一个集中的展示平台,用于展示关键业务指标和数据。用户可以在数据看板上创建各种图表、报表和数据模型,以便实时监控业务数据和趋势。

数据分析

这个模块提供了丰富的数据分析功能,包括数据透视表、图表、仪表板等。用户可以通过这些工具对数据进行筛选、排序、汇总和可视化,以便更好地理解数据和分析结果。

仪表盘:仪表盘是一个自定义的仪表板,用户可以在这里创建和展示各种图表、报表和数据模型。仪表盘可以帮助用户快速了解业务状态,监控关键指标,并支持多种数据源和自定义报表。

自由画布:自由画布是一个灵活的拖放式界面,用户可以在这里自由布局和组合图表、报表和其他元素,创建个性化的数据可视化。

即席分析(NEW):即席分析是一种快速的数据探索和分析方法,允许用户在不预先定义数据模型的情况下,直接对数据进行查询和分析。这个功能可以帮助用户迅速发现数据中的洞察和价值。

数据准备

数据准备模块提供了数据清洗、转换和整合的功能,帮助用户将原始数据转换为适合分析的格式。这包括数据导入、字段映射、数据过滤、合并等操作。

数据表:数据表是存储和管理数据的地方。用户可以在这里查看、编辑和删除数据表,以及管理数据表之间的关系。

数据源:数据源是指连接到腾讯云BI的外部数据存储系统,如关系型数据库、NoSQL数据库、文件数据源等。用户可以在这里添加、编辑和管理数据源。

字典表:字典表是用于存储和管理数据集中描述性信息的表,如地区、部门、产品等。用户可以在这里创建和维护字典表,以便在数据分析过程中使用。

项目应用

项目应用是用于组织和管理数据分析项目的功能。用户可以在这里创建项目、分配成员、设置权限和资源,以便更好地协作和共享数据。

推送任务:推送任务允许用户定期将数据报表或仪表盘的内容发送到指定的邮箱或企业内部通讯工具。用户可以在这里创建、编辑和管理推送任务。

推送记录:推送记录展示了所有已发送的推送任务的详细信息,包括接收者、发送时间、发送内容等。

项目配置

项目配置允许用户对项目的基本信息、成员、权限和资源等进行设置和管理。

项目成员:项目成员显示了项目中所有成员的列表,包括他们的角色和权限。

资源权限:资源权限用于控制用户对项目中各种资源的访问权限,如数据表、报表、仪表盘等。

项目信息:项目信息展示了项目的基本信息,如项目名称、创建者、创建时间等。

导入智能汽车的使用数据、维修保养数据、用户行为数据和市场需求数据。

新建数据源

自有数据源导入

测试连接

新建数据源,点击一键测试,绿色的小对号,代表连接成功,然后点击确定按钮

自有数据导入成功

数据表

新建文件夹

新建数据表

根据分析需求,选择合适的图表类型,如柱状图、折线图、饼图等,创建可视化图表。

新建仪表盘

仪表盘,创建页面

选择展示数据图形

选择数据表

我们统计一下,每款车型平均里程数所有用的平均油耗,和平均加油次数。

对看板进行布局调整,确保各图表清晰展示,便于阅读和理解。

添加筛选器和交互功能,方便用户根据需要查看不同维度的数据。

添加筛选器

布局调整

看板作品成果

发布

分享

在数据看板中分享我们制作好的看板数据

设置分享

这样使用分享的URL链接就可以看到我们要展示的数据了

产品使用体验感受

在使用腾讯云BI搭建数据可视化看板的过程中,我深刻体会到了其易用性和灵活性。腾讯云BI提供了丰富的图表类型和自定义选项,使得看板设计更加符合实际需求。此外,看板支持多种数据源接入,方便我们整合智能汽车的各类数据。最重要的是,腾讯云BI能够帮助我们在短时间内完成看板搭建,提高工作效率,为企业实现数字化转型提供有力支持。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 一场汽车行业的集体反思
  • 什么是 BI
  • BI 在实际业务中如何发挥作用
  • BI 的意义
  • 传统 BI和腾讯云 BI的区别
  • 比较示例
    • ⚜️ 传统BI示例
      • 🌊 腾讯云BI示例
      • 腾讯云 BI
      • 如何拥有腾讯云 BI
      • 什么?你觉得不合适?
      • 闲言少叙,整个示例
      • 数据分析指标设计背景与分析场景
      • 看板搭建流程
        • 数据看板
          • 数据分析
            • 数据准备
              • 项目应用
                • 项目配置
                • 导入智能汽车的使用数据、维修保养数据、用户行为数据和市场需求数据。
                  • 新建数据源
                    • 自有数据源导入
                      • 测试连接
                        • 自有数据导入成功
                          • 数据表
                            • 新建数据表
                            • 根据分析需求,选择合适的图表类型,如柱状图、折线图、饼图等,创建可视化图表。
                              • 新建仪表盘
                                • 选择展示数据图形
                                  • 选择数据表
                                  • 对看板进行布局调整,确保各图表清晰展示,便于阅读和理解。
                                  • 添加筛选器和交互功能,方便用户根据需要查看不同维度的数据。
                                    • 添加筛选器
                                      • 布局调整
                                      • 看板作品成果
                                        • 发布
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