满足需求分析、场景分析、用户分析和业务分析要求的BI数据系统简单易用。首先，深入业务，通过需求分析明确系统解决的问题。然后结合业务，整理源数据，制定指标和算法，设计表达形式，完成数据分析和设计。通过一个具体的例子，详细介绍了在行业背景下，使用哪种bi数据分析系统比较好。

在知道BI数据分析系统哪个更好之前，我们需要明确数据分析系统的相关制作流程。

一、BI数据分析系统哪种比较好用——需求分析

BI系统设计时，往往没有明确的要求。如果有明确的要求就好办多了。这里以我负责的医美Sass软件为例。在设计之初，我们在调查和拜访客户时，客户都表示需要数据分析系统。但是客户的具体需求不清楚，只是想看一些统计数据。所以需要深入行业，找出客户面临的问题，挖掘客户的痛点。

首先要明确BI系统在行业背景下需要满足哪些需求。结合业务，BI系统的需求主要包括以下几类：监控问题、发现问题、查找问题原因、预测和决策支持。我以医美Sass系统为例，我们发现了以下四个需求。

销售工作是否积极。能发现销售不达预期的问题。能找到销售低于预期的根本原因。可以预测销量。这四个需求只是整个需求池的一部分，我用这四个需求来解释整个BI系统设计过程。需求分析主要分为三步：场景分析、用户分析、业务分析。本文的需求分析仅列出结论。具体需求分析流程，请参考我的另一篇文章善用三法，拒绝靠“思考”做需求分析。

二、BI数据分析系统哪种比较好用——场景分析

根据调查和用户访谈(调查和访谈不是本文重点，不做讨论)列出以上四点的故事：客户某天发现自己本周的销量不达预期，然后查看销售人员、经销商等营销数据，帮助客户确定原因，解决问题。

三、用户分析

需求中的角色主要有客户、销售人员、经销商。客户是BI系统的用户，销售人员和经销商主要是系统中的数据生成者。分析完相关角色后，做一个er图(不重要，不映射)。

四、BI数据分析系统哪种比较好用——业务分析

期间，客户公司的销售和经销商在从事工业活动时会使用Sass软件，Sass软件会记录相关销售数据并推送到BI系统。

当客户使用BI系统时，BI系统会对数据进行处理，将脏数据变成干净数据，然后对数据进行分析，最后得到结果，并通过可视化系统直观的展示数据分析结果。同时结合业务场景进行预警提醒。

在业务分析中，需要分析需求与业务的关系，选择代表需求结论的指标值。适当的数据指标可以帮助用户更好地解释数据并得出结论。这主要取决于产品经理对业务的深入了解和对行业的熟悉程度。

最后，可视化系统设计完成后，并不意味着我们产品经理的工作结束了。一个优秀的BI系统还需要真实的数据调优和迭代系统。

通过导入真实数据，运行系统，对系统进行优化。特别是算法和模型的一些参数需要结合实际数据寻找最优值。甚至在某些情况下，模型或算法的缺点只会在真实数据和实际业务场景中暴露出来。

某天用户接到报警，销量远低于预测值，然后检查销售人员工作正常。同时接到经销商销售报警，某区域经销商销量锐减。

同时发现，该地区竞争对手的经销商数量急剧增加。在这个场景下，帮助客户找到问题，找到问题的根源：竞争对手经销商在某个区域的快速扩张。在我之前做的产品中，也有BI系统结合广告投放的案例。在这种情况下，BI系统对消费的人群标签进行分析，然后接入三方广告平台进行精细化、自动化的广告投放。这个案例不仅分析数据，更深入到解决问题的层面。

一个优秀的BI系统需要帮助用户找到问题，找到问题的根源，甚至直接解决问题。比如在这种情况下，你可以举出一个帮助用户发现问题的场景。