这些年，喜乐君和我的BI服务有幸得到不少客户的认可，我常常在想，究竟是什么让我们和客户的合作能顺利进行？今天，我想把这些思考系统地梳理出来，或许能给正在做BI业务分析的伙伴一些参考。
一、 踏入业务分析阶段的双向奔赴
我们选择专注于业务可视化分析这个领域，就注定要和传统BI服务商走不同的路。传统BI服务商的逻辑，更像IT开发——“等需求、做交付”，把甲方的需求转化成软件功能即可。但随着企业数字化的深入，单纯的报表制作早已满足不了需求：企业要的不是“看到数据”，而是“看懂数据、用数据解决问题”。这种需求的升级，让传统服务模式出现了错位，失败案例并不少见。
以我们服务过的一家公司为例。他们先找了传统BI服务商，对方确实做了不少报表，但本质上只是把Excel表格搬到了BI软件上。一旦涉及到灵活的业务分析需求，几个月都无法达成目标，甲方十分懊恼。后来公司领导联系到我们，我们发现数据本身是健全的，问题出在没有清晰的分析思路。以某个领导督办项目为例，我们从梳理需求到完成一整套分析看板，其实只用了两周时间，而效果让甲方感到相当惊艳。
其实，多数企业在从复杂报表转向深入分析时，往往只有一个模糊的想法。这就需要我们帮他们抽丝剥茧，把模糊的主题梳理清晰，转化为具体的分析思路，再固化为BI仪表板，最终形成一套完整的分析工具。这个过程极具挑战，却也是我们的核心价值所在——不仅要做实施，更要做咨询，将“咨询+实施”有机融合。
甲方选择我们，核心是想踏入业务数据分析的新阶段，而非简单的数据开发。如果只是搭建指标系统、制作报表，他们可能会选择国产报表软件，采用传统IT的瀑布式开发模式，而不是选择我们。这是一种双向奔赴：我们想最大化BI的作用，让客户真正体会到数据分析的价值与乐趣；客户则渴望通过我们的服务，把数据变成业务增长的驱动力。
二、 甲乙方的共同成长
在BI服务的过程中，技术能力固然重要——它能决定仪表板的呈现效果、交互流畅度，是实现复杂分析的基础。但我们始终认为，严谨的分析思路才是核心。没有清晰的思路，再炫的技术也只是 “花架子”，无法解决实际业务问题。
我常说做BI咨询的过程和点类似于心理咨询的过程。心理咨询中，首先是倾听，然后是共情，共情后又不能深陷其中，要以专业视角提供引导。优秀的心理咨询并不是咨询师高高在上的指导，其实是咨询师与来访者共同成长的过程——咨询师也能够从一段咨询关系中学到很多，实现自我成长。
我们为客户做BI项目的过程，也是如此。客户会提出很多想法，其中涉及的专业知识我们往往不了解，这就要求我们主动学习，不断沟通，反复尝试不同方案。在来回交流中碰撞思想、头脑风暴，经过多次拉锯，才能逐步明确问题、确定分析思路。在此基础上，我们再计算指标、选择图表，将其固化到仪表板上，同时确保分析思路和交互逻辑符合整体逻辑。这个过程很磨练人：没有深入的理解能力、不主动学习专业知识、无法清晰展现分析思路，就很难做好BI项目。这对乙方服务人员和甲方数据分析师都一样，需要亲身体验、感受问题，一步步解决，过程虽难却必要。
以我服务较多的做航空领域为例。我们在做收益分析时，作为非航空从业者，我们一开始对很多专业内容一无所知。订票系统的逻辑、PNR这样的专业概念，都要从头学起。在做票价分析时，我们尝试研究客户以往的分析逻辑，发现原来的思路不够清晰，只是在不同报表间零散寻找分析点，很多报表甚至意义不大。这时，我们就要梳理核心指标是什么，如何从核心指标拆解出其他指标，以及这些指标的时间趋势和不同维度的影响，理清这些才能做出优质仪表板。
再比如航空维修项目，我们团队多是偏文科背景，我学心理学，吴老师学教育学，对机械逻辑很难完全理解。但我们凭借清晰的分析思路，先了解预测性维修的相关指标含义，以及工程师判断机器是否需要维修的依据，再慢慢学习、整理思维，转化为分析仪表板。这个过程虽痛苦却充满乐趣。在推进这类项目时，我们和客户其实是共同成长：客户提供业务指导，我们在学习中提供分析支持，这种双向进步，是做好这项工作的重要基础。
这种双向成长，恰恰是BI项目能落地的关键。我们不懂业务，客户帮我们补；客户缺分析思路，我们帮他们搭框架。就像拼图时，客户提供散落的 “业务碎片”，我们负责找到 “拼接逻辑”，最后一起完成整幅图景。
所以说，做好 BI 服务从来不是 “单方面输出”，而是和客户一起 “从陌生到熟悉，从模糊到清晰” 的过程。这个过程可能会有争执，可能会有卡顿，但正是这些磨合，才能达到双方都满意的结果——这大概就是 “共同成长” 最有价值的地方。
三、 甲乙双方的深度配合
做好数据分析（如 BI）工作，核心是甲乙双方的深度配合。如果双方对问题没有一致的理解，很难做出有价值的成果。
我从甲方转做乙方就是基于对数据分析的执着做出的选择。在甲方时，我深刻感受到：数据环境对分析师的成长至关重要，但多数企业的数字化和数据分析环境并不理想。“用数据说话” 往往停留在口号层面，企业的发展阶段、组织模式、管理模式、人才储备、认知水平，都会制约数据分析发挥实际作用，个人很难真正施展拳脚。
而转做乙方后，我有了全新的体验：我们可以和 “志同道合” 的甲方一起推进工作，他们真正认可数据分析的价值，愿意投入精力搞清楚 “数据能解决什么问题”，而不是停留在 “做几张报表交差”。这种 “双向奔赴” 的默契，能让数字化真正在企业落地，这是我在甲方工作时难以实现的。
正因为有过这样的经历，我们对 “配合” 的理解也更深刻：如果甲方只是需要报表或指标系统，他们不会找我们，我们也不会接这类项目。这类偏开发的工作，更适合国产报表软件或专业数据开发公司，并非我们这些偏重业务分析团队的专长。
需要我们的甲方，是对数据分析有强烈需求、希望通过业务分析解决问题、剖析问题、找到答案的客户，而不是 “算指标、做报表、拼看板” 就结束的项目。我们的目标是通过项目引导客户，能够让业务分析在企业中扎根，让整个公司理解 “如何做可视化分析”，“如何用 Tableau 完成业务深入分析”，不是把指标摆在那里给领导看，而是能找到问题关键，进而一步步找到解决方法。
很多BI乙方或软件开发公司，往往聚焦于 “做更多图表、算更多指标”，甚至有些厂商宣称积累了大量行业指标，用他们的指标平台就能管好所有问题。但事实并非如此：指标只能反映部分问题，要解决问题，需要拆解指标、从不同维度分析指标好坏的原因，这背后需要对业务问题的深度理解。幸运的是，我们遇到的甲方往往会给予充分的包容——允许我们天马行空地发散思路，接纳那些看似“稀奇古怪”的提问，甚至鼓励我们跳出固有框架大胆尝试。正是这种自由的协作氛围，让我们能打破思维定式，最终打磨出真正贴合业务场景的工具。
四、站在业务的角度思考
做BI的核心，从来不是“做出漂亮的图表”，而是“让分析工具能真正解决业务问题”。这要求我们必须跳出“指标思维”，站在业务的角度想问题——无论是乙方分析师，还是甲方的数据团队，都需要如此。
对甲方来说，最好的分析师往往是懂业务的人；如果是专职数据分析师，一定要到业务一线“扎根”。我们曾建议甲方客户：让IT开发人员或专职数据分析师去业务部门轮岗，理解业务逻辑后再做开发或分析，才能知道“软件设计是否合理”“分析是否切中痛点”。比如，当开发人员亲身体验业务后，会明白“哪里需要增加功能”“哪里的设计不符合实际操作”，从而让工具更好地服务业务。
对我们乙方而言，要把自己当成 “专业从业者”：做航空票务分析，就想象自己是票务管理人员，思考如何定价、如何管理；做航空维修分析，就想象自己是工程师，思考如何通过指标发现问题、找到解决方案；做普惠金融项目时，更是会切换多重身份——站在总部管理者角度想“如何通过数据统筹区域业务”，代入风控人员角色琢磨“哪些维度能精准识别潜在风险”，站在业务推广岗的立场思考“如何用数据破解获客难、转化低的痛点”。
这种对业务的敏感性，对分析师的要求极高：没有主动探索业务的好奇心，缺乏对细节的刨根问底，就很难触及问题本质。
我们希望自己交付的结果不是“图表的组合”，而是“一套能落地的分析逻辑”。针对一个核心问题，拆分成不同的分主题，每个分主题用多个仪表板串联，形成“从总到分”的完整分析链条——先明确核心指标，再一步步拆解到明细维度，让业务人员不仅能看到“指标高低”，更能清楚“为什么高/为什么低”“该从哪些环节改进”。如果只告诉业务人员“这个月销售额降了”，他们无从下手，只有说明指标变化的原因和可能的业务动作，才能真正指导业务实践。
这就是“业务可视化分析”与“业务指标展示”的本质区别：前者服务于“解决问题”，后者只是“展示数据”。做好前者，需要的是对业务全链条的理解，是“把自己变成业务人”的觉悟。毕竟，脱离业务的分析，再精准也毫无意义。
五、总结
回顾我们的 BI 服务实践，能获得客户认可，本质上是跳出了传统 BI 的 “开发思维” 与 “报表误区”，始终围绕 “业务价值” 构建服务逻辑。我们不做单纯的指标计算与图表堆砌，而是以 “咨询 + 实施” 的融合模式，帮客户把模糊的业务需求梳理成清晰的分析框架。在项目中，与客户形成共同成长关系，在深度配合中打破认知壁垒，最终交付的也不是冰冷的仪表板，而是能落地的业务分析逻辑，让数据不仅能 “被看见”，更能指导业务决策、解决实际问题。
对所有数据分析从业者而言，做好业务分析，既要有 “扎根业务一线” 的觉悟，跳出指标思维、站在业务场景里找问题；也要有 “系统化思考” 的能力，理解业务全链条逻辑，而非 “头疼医头”。长远来看，这种对业务的全局把握与问题解决能力，不仅能让我们成为更优秀的分析师，更能为转向业务管理岗位打下坚实基础。毕竟，无论是 BI 服务还是业务分析，最终的价值落点，永远是让数据真正成为业务增长的驱动力。
