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前陣子,和一群企業CIO聊天,希望從甲方角度看看對BI軟體產品的看法。在問及一些成熟企業為何不導入BI專案時,大家紛紛表示目前還處於觀望狀態。

提及商業智慧BI,大家都覺得有些飄忽,和大數據一樣,聽著高大上,能真正實現落地的並沒有多少,性價比甚至不如一個報表工具

可以理解這些行業人士的困惑,十多年前,SAP BO、Oracle BIEE、IBM Cognos 等老牌巨頭的出現,賦予了數據利用一個新概念,資料庫內容可以打通,數據得到整合,數據能視覺化展現。可最後利用的程度遠不及當初設想的那樣,使用複雜、老闆學不會,BI系統最終仍淪為一個報表展現工具。

但是另一頭,我看到另外一番景象。16年中旬,帆軟舉辦了「標杆案例巡展」,攜帶FineBI4.0的產品發布走過北京、上海、廣州、深圳、杭州、台北等22個城市,而且幾乎場場爆滿,能感受到現場觀眾的熱情和對於新BI技術出現的期待。

數據意識崛起,從企業應用看BI軟體的未來發展

為何企業對BI既糾結又期待,未來BI將如何發展?

企業對於BI系統的猶豫不決,主要是用戶期望與傳統商業智慧BI的矛盾點,這種矛盾可能源於成本、數據基礎和管理問題。

第一,成本。
從前期BI軟體的選型調研、硬體採購,到期間的諮詢服務、專案實施,以及後續的培訓和維護,很多企業不是不想上 SAP BO、OBIEE、Cognos,而是考慮到成本的問題。比如採用傳統數據倉庫的模式,無論是Kimball還是 Inmon,一旦涉及複雜業務邏輯,整個實施周期都至少是按月、年來算。其次,後續的使用比如業務部門提出的數據報表製作,從定稿溝通到修改,一來一回的周期也不敢想像。純粹的IT驅動報表製作需要大量人力。

第二,數據基礎。
企業是否有能力實施BI系統,最重要的是基礎數據的統一。比如貨物資料,供應商資料,公司內部資料,數據內容不齊全,管理不規範,從積累到整理至少要2-3年的時間。再加上統一業務形式,統一數據口徑來規範數據質量,這個周期對於急於上線使用的企業來講簡直遙遙無期。

第三,管理配合。
BI系統涉及的面很廣,要想發揮最大的效用,一來需要得到管理者的認同,用於從上至下的推進;二來需要業務與IT資訊部門的積極配合,完成從下至上的執行和反饋。數據口徑不統一,業務需求不確認完善、人才資源儲備不足,這些都會導致BI風險的增加。

所以基本上,上述的三個因素阻礙了企業的進一步想法,市場上也急需能夠解決以上三個問題的新方案或新產品。

從我們今年巡展交流和簽約的情況來看,企業對於新型BI系統十分期待甚至有眼前一亮的感覺。上線實施BI系統的企業大多是出於大數據應用平台建設以及行動化BI的需求,面向企業中高層。對新型BI工具的輕量、性能、多源數據介面支援有較高的關注。這種趨勢並不是一面之詞,近幾年傳統BI巨頭紛紛進行產品轉型,Oracle發布可視化雲服務,微軟推出Power BI,IBM推出基於雲端 SaaS 分析服務。新型BI市場,國外Tableau、Qlikview搶佔先機穩紮穩打,國內除帆軟也推出新型BI。IT界稱近幾年是新型 BI 的高速發展和傳統BI的衰退的轉變之年。
如今,市面上可供選擇的BI工具越來越多,模塊操作也大同小異,企業不知道該如何選擇BI工具?特別是大型企業的BI系統和中小型企業的BI系統又該如何選擇?

大中型組織BI在向數據決策管控型方向整合

大中型企業經過多年的發展已沉澱了足夠的數據,會從決策動力出發去考慮打通數據和整合問題。BI系統更多的是管理上的輔助使用,幫助高層管理者看透企業的經營。可以是操作層的也可以是戰術和戰略層的決策。我們有一家大型醫藥客戶仁和集團,他們實施BI的主要目的就是幫助梳理數據,替換原有人為加工的靜態報表,將業務模塊化,動態展示數據,並通過移動化BI來實時查看業務報表,鑽取數據分析原因和預測趨勢。BI系統上線至今已有半年,目前已成熟地應用於財務分析、採購分析、工業運營分析以及工業指揮中心使用。

數據意識崛起,從企業應用看BI軟體的未來發展

小微型組織BI在向數據探勘和自助型分析分析倒逼業務整合方向發展

對於中小型企業,數位化建設還未成熟,BI系統的使用一方面是利用數據分析的優勢幫助制定業務決策,防範企業成長過程中的風險;另一方面利用商業智慧BI倒逼數據調整,幫助企業從一開始就建立標準化的數據質量,提升內部管理降低企業管理成本。在我們接觸到的一些中小微組織,尤其是一些快速成長的網路企業,數量級大,往往是TB/PB級別的數據;內部外部的數據來源複雜,從原始的關係型資料庫到分布式架構的greenplum、kylin再到大數據架構hadoop、spark等;分析複雜度高,業務又以數據驅動型為主,網站分析,用戶行為分析、風險管控,數據分析直接關係著業績產出。對於BI系統的需求往往是門檻低輕量化,能夠少成本短周期的快速投入,這一點,新型BI在對接大數據應用平台和處理大數據性能上有絕佳的優勢,不失為業務員用於分析的「自助式工具」。

很多媒體或業界拿商業智慧和大數據比較,認為大數據的處理和探勘BI系統遠不及一些大數據分析技術。這裡,筆者認為,BI產品的使用關鍵還是業務和管理,一方用於梳理數據,提升管理水平,一方則是深入挖掘某一領域,為企業核心業務提供精準預測的手段。兩者有共通之處,但不敢苟同。

綜上,未來的BI系統市場是巨大的,涉及的觸角也會越來越多。就我觀察到的企業應用以及數據類產品中發現,很多企業通過數據介面引入了更多外部的數據來完善分析,也有部分企業私有化部署的BI產品在往雲BI方向發展。與R語言、數據探勘類技術的集成,也將進一步提高數據分析的深度。

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