一、业务人员的数据分析痛点
日常工作中,业务人员常面临以下数据获取困境:
• 跨系统取数繁琐:销售数据在CRM、库存数据在ERP、活动数据在Excel,跨部门协调取数耗时长
• 技术门槛限制:缺乏SQL技能,无法自主完成数据查询
• 分析响应滞后:市场变化快速,但报表生成依赖IT排期,错失调整良机
这些问题的核心在于传统数据分析模式将"技术操作"与"业务需求"过度绑定,而自助BI工具正尝试通过可视化操作降低技术门槛,让业务人员直接掌控数据分析过程。
二、助睿BI的自助分析功能框架
1. 多源数据接入
支持MySQL、PostgreSQL等关系型数据库及Excel、CSV文件导入。
2. 可视化数据建模
通过拖拽式界面完成数据表关联,无需编写JOIN语句:
• 支持INNER JOIN、LEFT JOIN等四种关联类型
• 提供字段重命名、类型转换等基础数据清洗功能
3. 无代码分析操作
核心功能包括:
• 维度拖拽:将维度字段拖入行/列区域,自动生成分组统计
• 度量计算:内置求和、平均值等聚合函数,支持自定义计算字段
• 图表切换:一键切换折线图、柱状图等10种可视化类型,自动适配数据特征
4. 交互式仪表盘
支持以下动态分析功能:
• 下钻分析:从"全国销售额"逐层下钻至"省份→城市→门店"
• 联动筛选:点击某省份数据,所有关联图表自动筛选该区域数据
三、业务场景应用示例(虚构案例)
场景一:销售业绩波动分析
某零售企业运营人员需分析北区Q3销售额下降原因,操作步骤如下:
1. 数据连接:通过助睿BI连接销售表与门店信息表,匹配store_name(门店名称)与month(月份)
2. 维度筛选:过滤器面板添加维度“area(区域)”,并筛选“area(区域)=北区”
3. 图表生成:在X轴面板添加维度"month(月份)",Y轴面板添加度量"sales_amount(销售额(万元))",生成趋势图,发现9月销售额环比下降20%
4. 异常定位:分组面板添加维度"store_name(门店名称)",定位至和平路店销售额下降40%
5. 根因分析:关联客诉数据表,发现该门店同期差评率上升3个百分点
场景二:营销渠道ROI对比
市场专员需评估抖音、公众号、线下三渠道的活动效果:
1. 数据整合:连接广告数据+销售数据
2. 可视化对比:在X轴面板添加维度"channel(渠道)",Y轴面板添加度量"ROI"(聚合方式选择“平均”),生成柱状图图,发现抖音渠道ROI为1.15,低于公众号(2.5)和线下(3.0)
3. 细分分析:按"slot_time(投放时段)"拆分抖音数据,发现22:00-02:00时段ROI仅0.8
4. 根因分析:关联客诉表,进一步排查抖音的投放时段对应的用户评价,发现深夜投放的差评率最高→立刻关注用户差评内容,调整投放时间和素材
上述案例表明,自助BI工具通过简化数据操作流程,帮助业务人员实现三大转变:
从"等数据"到"取数据":无需依赖IT部门,自主完成多源数据连接与整合
从"看报表"到"做分析":通过拖拽操作快速生成可视化洞察,定位业务异常
从"滞后决策"到"实时调整":缩短数据分析周期,将洞察转化为及时行动
这种转变的核心价值在于帮助业务人员从"受技术限制的被动取数者"转变为"主动利用数据的分析参与者",当分析不再受限于技术能力,数据才能真正成为日常决策的"实时导航"。
注:本文案例为虚构场景,数据为示例;实际使用效果受数据质量、业务复杂度等因素影响。功能描述基于助睿BI V1.0.0版本,具体以官网说明为准。