推荐序1

大家好，我是BI佐罗，很荣幸可以为郑老师的书作序。这本书的读者可能是Power BI 爱好者、零售分析从业人员，以及传统企业的管理者和决策者，可能有一定的Power BI基础，也许还没有用过Power BI；也许关注的是业务本身，也许关注的是如何运用Power BI技术本身。这里我将个人对这本书的粗浅理解以及个人在行业和Power BI等自助式商业智能工具使用中的经验做简单介绍，希望可以给不同背景的读者提供一些参考。

如今，自助式商业智能分析已经成为传统企业数字化转型的技能标配。自助式商业智能分析已经不再是未来趋势，它已经深刻地发生在当下。众多企业开始重视数字化文化建设，同步推进复合型数字化人才的培养，因此成为最先由此获得红利的企业。本书正是基于作者所处的真实企业环境所提炼出来的，是一套零售行业的通用自助式商业智能分析模板。

自助式商业智能分析，不一定非得用Power BI。自助式商业智能分析强调由熟悉业务的人员在不过多依赖IT 支持的情况下，根据业务需求迅速开展业务数据分析并驱动经营的过程。自助式商业智能分析必须能够满足以下条件：

● 可以由业务人员开展，不必过分依赖于纯技术人员，分析数据时做到零代码（不编程，不写SQL 处理数据库）；

● 可以通过瀑布图等数据可视化手段，将数据中的业务信息更快速、直观地给到业务人员；

● 可以通过交叉筛选、高亮显示等方式使图表之间动态交互，以便在灵活的环境下回答业务问题；

● 可以通过钻取等方式层层深入数据，从宏观层面到微观层面，再到明细层面；

● 提供各种动态维度、指标、参数等供业务人员选择，如RFM的R 是多久、F 是多频繁等；

● 可以高性能地处理多达百万、千万乃至亿级别的数据，而业务人员却不需要了解底层技术；

● 由上述能力要求附带的自助刷新、行级别权限控制等自动化及权限管理相关能力。

Power BI 是满足以上所述自助商业智能分析工具所需具备的能力的完整实现工具，所有使用Excel、PPT 等传统工具进行分析管理的伙伴都会因为使用了Power BI而享受到工具红利。具体来说，由于Power BI的日渐普及，人们从数据中提取信息的水平得到了提升，部分传统行业（如零售行业等）也从中获益。提取信息的所有工作都可以由业务人员完成，而业务人员具备业务思维，可以从数据中最快速地洞察、提炼并迭代形成价值—数据—信息—价值的闭环。

如果缺乏上述能力，数据价值的提炼是非常低效的。但请大家注意，即使不具备以上任何能力，也不影响业务人员对业务本质理解的深度。业务人员完全可以通过白纸、电子表格和幻灯片，在理想情况下对企业业务进行深刻且有效的分析，并驱动业务的改进和提升。

我和郑老师是在几年前认识的，他曾和我探讨过大量使用Power BI来实现某些分析模式的技术细节。郑老师写的这本书无疑满足了以下三大条件：有着真实且典型的企业环境；具有极高的主观意愿来使用新的生产力工具；根据原有业务分析模式实践出更加高效的工作模式。

这本书的另一个特点是，它兼顾了零售数据分析的业务、Power BI工具的操作，以及模块之间的通用度，读者不必掌握高级的Power BI技巧就可以通过练习文件构建模块，并举一反三地运用到自己的实际工作中。

如果你是一个零售数据分析小白，可以通过这本书感受、理解零售数据分析中各种核心指标的定义以及如何在Power BI中实现计算。

如果你是一个有零售数据分析经验、但没有用过Power BI的分析师，可以通过这本书感受到Power BI这种新的生产力工具带来的可能性和想象力。

如果你是一位资深零售Power BI分析师，可以通过这本书与作者进行思想碰撞，也许它可以启发你对某些分析模式实现的思路。

如果你是传统企业的管理者或决策者，可以通过这本书快速领略在新生产力工具下战略落地的过程和细节，借此来优化企业数字化文化建设。

我之所以推荐这本书，是因为我以业务分析小白的身份阅读和实践了这本书，并从中找到了我需要的信息，感谢郑老师。接下来，你的旅程就可以开始了，期待和郑老师以及爱好者们进一步深度探讨。

BI佐罗

微软Power BIMVP