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近期，跨境电商行业趋势向好，小G趁机走访了很多卖家，想要了解卖家在新环境、新阶段下的最新需求。走访发现，面对复杂的海外环境和日益激烈的市场竞争，卖家对业务数据越来越重视，他们希望借助业务数据的分析结果，洞察更多市场机会，辅助做出更明智的经营策略。为了将海量的业务数据运用起来，卖家都会搭建自己的数据处理团队，并借助 Excel 或 BI（商业智能）等数据处理工具，对海量数据进行处理。那么，在解决跨境卖家的数据处理诉求上，Excel 和 BI 的优劣势分别是什么？
目前，Excel 是行业内主流的数据分析工具。Excel 安装方便，操作简单便利，数据处理快速，单个人员便可借助 Excel 的强大功能快速拿到想要的数据处理结果，但不适合处理数据量达到或超过 100W 的数据。
适用场景
1. 数据量小于 100W、计算不复杂
2. 较多线下数据补录，报表呈现较为简单
3. 个人使用，制作日常报表
优点
1. 人员要求低，单人即可快速提取表格数据
2. Excel 自带图形库，支持快速搭建图表，查看趋势、占比等数据
3. 使用难度低，上手快，能快速实现数据统计
缺点
1. 数据量过大或运算过于复杂时，卡顿明显，性能表现依赖机器配置
2. 过于依赖人工，从数据获取、清洗、加工、制作完全依赖手工做表
3. 应用效果趋于二维表现，无法对数据的下一个层级进行深入分析
随着企业经营规模的不断扩大，团队架构日益复杂，业务数据的量级将持续上涨。当业务数据的量级达到一定程度（>=100W）时，已有的内部人员将难以应对数据处理的需求。此时，卖家不仅需要投入更多资金组建更高级的数据分析团队，还需要解决 Excel 处理海量数据时会面临的问题——卡顿明显，机器配置影响数据分析效率。进入这个阶段，想要解决海量数据处理的难题，选择一套合适的 BI 工具是不错的选择。而且，BI 能做到的不仅是数据汇总和分析，还能做得更多。
积加 BI 能为企业提供一套内部管理指标，覆盖公司的管理层和所有业务部门，贯穿整个公司的经营衡量。对于一个跨境电商公司，拥有一套规范化的指导性指标来衡量公司业务经营的好坏，是非常重要的。有了这套指标，所有部门就能拥有一致的业务认知，有效避免了日常工作中因指标不一致而带来的部门摩擦。
适用场景
1. 数据量大，需要统一指标口径，计算规则复杂
2. 业务场景复杂，报表呈现复杂
3. 满足特定的业务场景，根据明细数据深入挖掘业务数据
优点
1. 处理响应速度快，大数据集群处理海量数据，处理速度与响应时效达到毫秒级
2. 自动化程度高，从数据同步、清洗、计算到呈现，无需人工介入
3. 自定义程度高，可根据公司内部的口径单独设置规则
4. 统一管理便捷，多源数据集合在一个数仓中，可实现数据跨域调用，融合多方数据统一在一个报表中呈现
5. 灵活查看多维数据，数据多维呈现在一个面板中，交互程度更为灵活，组件联动及向下钻取可实现指标的多维视角查看
缺点
1. 硬件成本较高，BI 是工具，完全使用起来需要搭建大数据处理集群搭配 BI 工具
2. 人力成本高，大数据最难最复杂的部分在数据处理过程及指标搭建，团队需要具备大数据开发、数据产品经理等人员来梳理数据流，完成指标搭建
3. BI 工具对比 Excel 表专业程度较高，非低门槛工具，数据的应用需要靠数据分析师使用函数或 SQL 搭建面板做最后的效果呈现
总的来说，同为数据处理工具，Excel 和 BI 的适用数量级和应用场景并不同。选用工具的最终目的是解决企业内部需求，是选择 Excel 还是 BI，卖家可以结合企业内部的实际情况进行评估。
