很早就想聊聊BI系統(tǒng)，這個并不是一個新概念，很多運營多年的廠商也早就已經(jīng)有自己的BI系統(tǒng)。之前Funplus也在谷歌分享會上公開分享過BI的不同階段。

（來源：谷歌培訓(xùn)）

每個公司對BI的理解和需求不同，相對應(yīng)的開發(fā)優(yōu)先級也自然會有所不同。個人心中理想化的BI除了以上投放方向的系統(tǒng)自動化之外，也還需要一些產(chǎn)品和運營側(cè)的數(shù)據(jù)分析，相對當(dāng)前的業(yè)務(wù)給出數(shù)據(jù)預(yù)警和優(yōu)化提示，同步幫助產(chǎn)品的進(jìn)一步提升。這樣不僅僅是一個對市場投放有利的工具，同時也是一個對產(chǎn)品和運營有利的工具。幫助全面分析和預(yù)測后續(xù)趨勢，給出歷史對比數(shù)據(jù)，減少重復(fù)測試帶來的浪費，提高產(chǎn)品和活動的優(yōu)化效率，為產(chǎn)品帶來全面的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)提升。

不過想要達(dá)到這個水平離不開公司對應(yīng)業(yè)務(wù)部門的配合，和不斷優(yōu)化，基于DMAIC方法對各板塊的業(yè)務(wù)進(jìn)行不斷改善。

（來源：谷歌搜索關(guān)鍵詞DMAIC）

個人感受來說，BI的搭建尤其需要注意的是以下幾點：

對基礎(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)要在整個公司層面有一個最根本的標(biāo)準(zhǔn)。

舉個最簡單的例子，有的公司對新增的定義是在新設(shè)備首次打開，有的公司新增定義是新增注冊用戶數(shù)。

不同的產(chǎn)品在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的定義上會有不同的要求，這個要求也可能會隨著不同的人員迭代產(chǎn)生理解上的誤差，所以非常建議在BI建設(shè)初期就規(guī)定要基礎(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的定義，并要求數(shù)據(jù)開發(fā)人員和業(yè)務(wù)人員充分理解不同定義下的數(shù)據(jù)概念，避免這方面誤解造成的溝通成本和需求處理成本。

如果隨著人員迭代，數(shù)據(jù)定義就有所變化，對于數(shù)據(jù)處理和后期業(yè)務(wù)使用來說效率也并不會很高。

從UA角度來說 ，就是各個平臺的API申請以及權(quán)限范圍，哪怕是廣告主，現(xiàn)在各個廣告平臺在數(shù)據(jù)權(quán)限申請上也特別嚴(yán)謹(jǐn)，不僅僅要求廣告主說明用途，同時在獲取次數(shù)等方面也有嚴(yán)格的限制；加上歸因平臺和廣告平臺以及內(nèi)部數(shù)據(jù)來源對數(shù)據(jù)可能會有不同的歸因方式，在BI的設(shè)計和數(shù)據(jù)處理中就要求針對不同的歸因情況下都能有一個清晰的展現(xiàn)，也方便業(yè)務(wù)人員去對比不同場景下的數(shù)據(jù)情況。

例如AF的分天渠道來源數(shù)據(jù)，和廣告平臺API拉取匯總的分天渠道來源數(shù)據(jù)表，這兩個表的新增歸因不同，哪怕是一個指標(biāo)也不能直接融合在一列中，對同一個指標(biāo)的不同歸因情況要求都需要考慮到，更加自動的BI可能會根據(jù)用戶行為在偏向自家廣告主角度基礎(chǔ)上給出更可信的來源歸因。

還有一個方面就是對于批量化數(shù)據(jù)和需求的處理，比如說運營對于分批用戶的活動設(shè)置，投放端對于批量上傳的需求，實現(xiàn)這些需求能大大的提高人效節(jié)省很多人力成本，把更多的精力用來去做更有創(chuàng)造力和更需要思考的一些事情上。

批量上傳工具可以幫助跨平臺多國家多素材進(jìn)行批量投放，一站式的投放管理和廣告托管工具，就節(jié)省了很多優(yōu)化師上傳大量廣告和刷新廣告數(shù)據(jù)的時間，不僅可以讓素材測試變得高效化，更多的時間可以進(jìn)行產(chǎn)品或者素材層面的創(chuàng)新。

所以自動化工具的不斷智能化也是需要BI系統(tǒng)不段進(jìn)化的一個重要環(huán)節(jié)，也是最能直接幫助公司實現(xiàn)降本增效的一步。目前有部分公司是自研發(fā)，也有部分是利用第三方工具來實現(xiàn)的，未來這部分可能會開發(fā)的越來越智能化。

主要是指基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)給出的一些個性化場景分析，最好是實現(xiàn)自動預(yù)警基礎(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)并給出相關(guān)業(yè)務(wù)指標(biāo)異常的調(diào)整建議。

比如說直播，直播的開播率看播率趨勢變化，以及在目前的發(fā)展周期下合理的預(yù)測范圍是多少，在超出或者低于這個范圍的時候給出提示，甚至給出合理的指標(biāo)異常調(diào)整意見和進(jìn)一步的數(shù)據(jù)影響范圍預(yù)測，自動優(yōu)化數(shù)據(jù)和決策方案，幫助公司對應(yīng)業(yè)務(wù)的的正常業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)運行，根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景給出個性化的場景分析。

上面的例子中如果一家公司可能有好幾個直播類產(chǎn)品，不同的用戶群體和直播內(nèi)容板塊，就需要BI進(jìn)行不同內(nèi)容的數(shù)據(jù)展現(xiàn)和分析，定制不同的產(chǎn)品事件點位方案也需要結(jié)合業(yè)務(wù)進(jìn)行細(xì)節(jié)考慮。

更進(jìn)一步的，如果和市場甚至平臺方業(yè)務(wù)緊密且體量足夠大的話，也會有反過來影響市場的地方，最簡單的例子就是各家都在某平臺增量的時候，外部競爭環(huán)境帶來的單價上漲，這個不是內(nèi)部因素，而是市場變化導(dǎo)致的數(shù)據(jù)異常。BI需要不斷地去學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)并結(jié)合當(dāng)前情況給出合理的變化分析以及決策判斷，這一點也很考驗產(chǎn)品本身的體量和算法能力，通常這部分也會和平臺方進(jìn)行合作搭建功能。

上面提到的點肯定不是需要注意的所有內(nèi)容，更多的細(xì)節(jié)就需要BI開發(fā)人員來配合實現(xiàn)，從業(yè)務(wù)層面來說，【定義-衡量-分析-提高-管理】的過程都需要在實際的案例中不斷得到提升。

一個好用的BI離不開團(tuán)隊的共同維護(hù)，或者說全自動化的BI這個概念可能就像財富自由對于我們個人的概念一樣，存在于每個企業(yè)的心中，每個人自由的道路不一樣，不同企業(yè)的BI搭建也有不同的階段，有的企業(yè)BI是全自有部署和搭建，也有的借用API完成三方對接進(jìn)行部分功能完善，不論哪種適用于當(dāng)前的始終才是最好的。