引言：数字化环境中的数据困局
在当下的企业生态中，数据驱动已成为不可或缺的生产力工具。然而，随着企业数字化进程的深入，不同角色在与数据打交道时的困难也愈发凸显。数据分析师希望深入挖掘数据价值，但常受限于工具的效率问题；而业务人员则对数据易理解、易使用的需求愈发迫切。BI（商业智能）工具作为连接数据与业务的桥梁，存在着如何平衡这两类用户不同需求的挑战。
那么，数据分析师和业务人员在使用 BI 工具时，各自的核心需求是什么？在满足这些需求的过程中，又有哪些关键要素值得关注？接下来，我们从需求视角一点一点拆解。
数据分析师需要什么样的 BI 工具？
数据分析师作为企业里的“技术型选手”，最核心的目标是能够高效完成数据挖掘、建模和结果输出。他们对 BI 工具的需求通常体现在以下几个方面：
- 灵活的数据建模能力： 数据分析师需要处理大量繁杂的原始数据，这些数据源头未必结构化或规整化。因此，BI 工具必须提供强大的数据建模功能，支持复杂逻辑的实现。此外，模型的可复用性与维护性也是关键。
- 丰富的可视化与交互能力： 数据分析师往往需要通过高质量的可视化图表来呈现业务洞察。工具能够支持自定义、可交互的仪表盘设计，能大幅降低分析过程中的试错成本。
- 指标管理体系： 成熟的指标体系是分析工作的基础。一个好的 BI 工具应该支持指标的管理与追踪，这些指标可以通过统一平台进行定义、管理，并适配于不同分析场景。
以 Smartbi 的一站式 ABI 平台为例，通过强大的数据建模支持，让分析师可以轻松整合多源数据；同时，通过交互式仪表盘与高效的指标管理，将分析师构建的分析成果转化为直接可用的业务输出。
业务人员需要什么样的 BI 工具？
对于业务人员来说，数据工具的选用逻辑就完全不同。他们通常并不是专业的数据从业者，而是希望通过数据分析工具直接找到答案，并将洞察转化为决策或行动。这些需求集中在以下几点：
- 易用性与自助分析能力： 业务人员并不希望深度学习技术知识，他们更期待能够自己动手完成简单的筛选、组合和分析。BI 工具如果支持自助式分析，无需依赖 IT 或数据部门，将极大提升其使用率与满意度。
- 商业场景化应用： 在很多情况下，业务人员并不仅仅需要图表，而是希望 BI 工具可以快速套用场景化模板，帮助他们直接落地报表或大屏展示。例如市场推广需要的活动数据大屏，销售管理需要的即时销售追踪等。
- 快速获得数据答案： 时间是业务人员的核心竞争力，因此“快速”是重中之重。一款 BI 软件如若能通过简单查询甚至自然语言提问的方式产出结果，将极大降低业务人员的使用门槛。
针对这一需求，Smartbi 的一站式 ABI 平台提供了强大的自助分析能力，无需代码操作，即可完成复杂的数据组合、筛选和展示。同时，其 Web 报表功能和 Excel 融合分析工具，适配不同的业务场景，帮助业务人员从数据中快速获取价值。
数据分析师与业务人员需求的核心差异
在上一部分我们分别展示了数据分析师与业务人员的需求，但更重要的是明确这种差异到底是什么：
- 工具深度 vs 工具广度： 数据分析师更关注 BI 工具的深度功能，例如复杂数据建模、算法集成等能力；而业务人员则更关注工具的广度，是否能够覆盖到其具体的业务场景，并快速见效。
- 技术化 vs 业务化： 数据分析师对工具的技术性要求更高，但业务人员更看重工具的直观、简洁，甚至是智能化，例如自然语言问答式的交互方式。
- 专业性 vs 普适性： 数据分析师常会侧重全局性、结构化的指标管理，而业务人员则注重单一指标的即时结果，偏向任务导向。
因此在企业部署 BI 平台时，能够同时满足这两类需求，是选择产品时的核心考量。
企业如何选用合适的 BI 平台？
根据前文讨论，企业在选用 BI 平台时，需要确保其产品特性能够兼顾数据分析师和业务人员的需求。这通常体现在以下几点：
- 具备全面的数据分析功能，支持数据建模、指标管理等功能，为数据分析师提供深入挖掘的手段。
- 提供自助分析与模板化报表功能，降低业务部门的使用门槛，并适应多种业务场景需求。
- 支持智能化交互，例如自然语言问答、自动化数据洞察，为非专业数据用户提供简单易用的体验。
Smartbi 的一站式 ABI 平台，是能够解决这一矛盾的优秀解决方案。通过集成数据建模、交互式仪表盘、Excel融合分析、Web报表等功能，它既能赋能数据分析师高效完成专业工作，又能帮助业务人员轻松上手，多场景落地，为企业数字化转型提供有力支撑。
