商业分析软件对企业有多大帮助

第一作用：用数据说话

商业分析最大作用之一，用数据量化现状，用清晰消除模糊。比如卖货这件看似简单的事，如果没有数据，就只能笼统的说：感觉卖的还好。如果在交易系统对订单ID、商品名称、商品原价、商品实际交易价格、商品交易数量、参与优惠活动、付款用户ID进行了记录。就能很准确的知道：到底销售金额是多少，到底哪些用户来购买，到底商品卖了多少件。

除了直接记录，还能基于以上数据做二次加工，衍生出更多的有价值信息。

第二作用：用数据判断

商业分析最大作用之二，用数据替代感觉。所有的商业判断都离不开标准。可很多时候，企业里的标准是随意、随性、随缘来定的，甚至办事没有标准，大家凭感觉做。

用未经分析检验的标准指导商业经营，往往是灾难的起源。遇事拍脑袋，办事拍胸脯，出事拍大腿，完事拍屁股的人引发的问题，我们都见得太多、太多、太多了。孙子兵法有云：主不可以怒而兴师，将不可以愠而攻战。做好商业分析，是遏制自己的主观冲动，回归理性的有效办法。比如上述场景，其实对应了三大类判断标准，我们可以用分析方法来检验这些判断标准是否合理，是否有更好的标准可以用。

虽然很多时候，商业判断本身不一定是理性客观的产物，商业经营的成功也是激情、冲动、创意、甚至运气的结果。但经过分析，至少可以给一个客观的参考，这样才能让决策者在激情冲动之前，先有一个常识性的认知。毕竟置之死地而后生的人少，置之死地死像凄惨片甲无存的人多。

第三作用：用数据寻因

这是人们通常认知的商业分析的作用1。需要注意的是，商业分析探索问题原因，不是单纯依靠内部系统数据。比如销售发生问题，往往是通过内部数据锁定是什么时候，什么区域，什么门店，什么产品发生的问题，之后要换其他分析手段了。商品滞销，很有可能是因为门店管理混乱、核心销售流失、消费者不喜欢、竞品在打压，这些因素在内部是没有数据记录的。因此单纯对着图标很难得到结论，得通过市场走访、员工访谈、消费者调研，竞品对比，共同确认问题发生的真正原因。类似的，在营销活动、运营计划、生产供应等方面，都可以类似分析。

第四作用：用数据评估

这是人们通常认知的商业分析的作用*2。比如评估一个销售的能力，不能光看销售金额，还会考虑销售回款，毛利，顾客服务满意度，大客户数量，违规（抢客、不规范报单、拆单）等等等。当评估维度一多，就得做综合性评估。这时候可以用统计学方法，做专家评估或神经网络模型，压缩评估变量，得出综合分数，从而更好的判断销售能力。类似的，在产品、门店、供应商资质等方面，都可以类似评估。

第五作用：用数据预测

这是人们通常认知的商业分析的作用*3。比如预测销售情况，对业务部、市场部、供应链、售后都很需要。销售高峰，意味着供应链的供应、售后的服务都会成倍的增加工作量。销售低谷，市场部就得想办法做事情拉动销量，业务部得努力抓执行。预测销售利用统计学方法或机器学习方法都行，之后可以慢慢分享。需要注意的是，商业预测不同于农业、社会学、经济学预测，商业环境本来就是瞬息万变的。导致预测的根基更不牢靠，预测前提经常变化。因此商业预测更多是作为参照值，预测效果不如农业、社会学、经济学那么好。

　通过商业智能一来可以对企业各应用系统的数据进行整合，不再因为数据量大、数据独立而难以处理；其次可减少传统做报表分析的负担。
　　通过数据挖掘、数据仓库技术可实现自助式的数据分析，来为企业决策提供科学依据。
　　对一家企业而言，数据的分析与统计可以对企业出现的一些突出问题进行收集并及时反馈出有效信息，从而有依据的提出一些新的建议和设想，能为企业领导经营管理决策提供重要依据。
　　如果没有科学的数据分析和统计做依据，企业的各项管理和决策就如同空中楼阁，虚而不实，管理过程中就不能很好地找到切入点，对症下药。

商业分析软件的优点是主要体现在数据处理量大方面，可以完成TB级别数据的实时分析。
因此其在数据仓库构建方面的要求较高。现在很多数据软件要不侧重于数据处理，这一定有点像大数据靠拢，要不侧重于可视化分析。
其实对于企业来讲，他们所需要的是数据落地，数据分析工作与行业和业务的深度融合，将企业中现有的数据进行有效的整合，建成一个全面而稳固的数据信息化网络，而后为管理者提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。