在沒有BI之前，員工要寫大量複雜的SQL語句，製作大量報表以滿足業務要求，決策者在面對大量堆積報表資料也感到頭疼。而BI則徹底改變了這種現狀，使業務人員可以輕鬆進行資料分析，使決策者可以自在檢視分析，及時檢視到決策所關心的資料。

BI在企業資料決策方面的利用，無非是以下幾種。

1、 過去發生了什麼？

通過對企業現有資料進行整合，以固定報表、資料圖表、儀表盤的方式呈現。

2、 為什麼會發生？

通過即席查詢、OLAP分析和資料探勘技術，對各指標進行關聯分析，挖掘聯絡關係。

3、 現在發生了什麼？

通過設立指標預警和自動提醒來告誡企業摸個業務某個指標出與什麼狀態。

4、 將來會發生什麼？

通過預測分析、資料探勘技術來對一些資料指標做預測分析、模擬分析。

BI的選型、實施部署、以及分析人物的構建都是圍繞著業務來進行的，業務上該如何進行分析？如何建立管理駕駛艙來支援決策制定，這裡以實際案例解釋一下。比如

1、銷售決策分析

商品銷售毛利=銷售收入-銷售成本-銷售費用，從這個公式中得到一個結論，影響利潤變化的因素主要就是銷售收入與銷售成本的變化。要提高銷售利潤，一個主要的手段就是使銷售收入增長。

1）、如何快速定位哪些商品是核心商品，這些商品的銷售是否正常？利潤是否有更大的空間？？

2）、如何找到最佳的高利潤率商品與銷售區域的組合？

3）、如何發現各類商品的季節性規律？以保證旺季商品的供應，並對淡季商品採取有效措施，刺激銷售。

4）、如何快速定位高價值的商品？以採取必要的促銷手段，以刺激銷量的增長。

5）、如何快速定位核心客戶，並找出潛在流失的風險？

6）、如何隨時掌握長期合同的執行情況、利潤情況以及收款情況？

7）、如何發現銷售價格異常記錄，以規避可能的司法風險？

8）、應收賬款分析

9）、銷售綜合分析：從產品、區域、客戶、業務員、時間等不同維度，對銷售資料（收入、數量、利潤等）進行綜合分析（同比、環比、結構、趨勢、因素等）。

10）、客戶流失預警分析：如何在成千上萬個客戶中找出最有流失風險的客戶？並採取有效措施提前應對？

11）、新開發客戶/挽回流失客戶分析：如何有效的激勵業務部門開發新客戶，挽回流失客戶？

12）、銷售價格異常分析：銷售價格的異常可能隱藏著巨大的貨幣與信譽的損失風險。

2、庫存分析

倉儲物流這一塊會試試ERP系統，在實施了ERP之後，倉庫做到賬實一致，已經取得了非常大的成果。但是，僅僅做到這一步是遠遠不夠的，如何在保證連續生產的情況下，最大限度的減少庫存呆滯，加快存貨週轉，才是倉庫管理者的終極目標。

1）、雖然有著準確的庫存資料，卻不知道某一物料的真實週轉情況是怎樣的？現有的庫存還可以用幾天？

2）、雖然有著安全庫存的設定，卻一直不知道是不是合理？

3）、哪些物料佔用最多的庫存資金？哪些物料又佔用著最大的庫存空間？

4）、有哪些物料有著呆滯的風險？庫齡分佈情況是怎麼樣的？這些物料是何時入庫的？為什麼會發生入庫？

5）、庫存結構分析（分析存貨是否合理）

6）、庫齡分析（分析存貨是否存在呆滯風險）：想知道哪些物料呆滯了很長時間？它們存放在哪些倉庫？是誰因何採購？

7）、存貨呆滯預警：如何在成千上萬種物料中，識別哪些物料存在呆滯的風險？

3、採購決策分析

對於採購決策者來說，價格的管控與供應商的評估都需要眾多資料的支援。1）、如何從及時交貨率、退貨率、採購金額與數量等多種指標來評估供應商？

2）、主要物料的價格波動情況是怎樣的？又有哪些物料的價格波動較大？

3）、採購提前期影響著MRP計算，卻無法得到合理的調整；

4）、供應商評估

5）、採購訂單分析（訂單執行情況、退貨情況等）

6）、採購價格預警分析

7）、應付賬款分析