文 | 帆軟數據應用研究院船長

近幾年，商業智慧市場火熱，不管是投資圈還是IT圈，都在廣泛關注著大數據應用和商業智慧。宣傳廣告媒體報道見多了，不知道大家對BI系統工具選型的技術標準有譜了沒?
筆者對Gartner的BI魔力象限考評的15個關鍵功能做了研究，認為其中的10個值得重點關注，（已標紅）給大家作些參考。
（乾貨較多，請自備飲料~）

總體來說，隨著用戶數據來源越來越廣泛，用戶對BI的需求偏愛在發生變化。越來越偏愛自助敏捷開發、互動式儀表板、自助數據探索。

基礎模塊

1. BI平台管理、安全和架構

「能夠實現平台安全性，管理平台用戶，監控管理平台訪問和使用狀況，優化性能，支援在不同操作系統中運行，同時確保系統高可用性和支援災備。」
作為企業數位化的一部分，BI系統平台做單獨的管理和災備的原因是多方面的。一方面是政府、網路企業、大型企業重視數位化建設，從理念上就要求單獨維護；另一方面，筆者也看到眾多中小企業，希望不去改造原有的業務系統，對BI系統採用單獨管理的辦法，雖然可能浪費一些人力和硬體資源，但確保新、老系統獨立，保證原有業務系統穩定，同時避免新系統掉進老系統的舊體系，這些都是中小企業的考量。當然，更重要的原因是，BI系統逐漸成為業務管理決策的支撐，發揮越來越大的作用，企業要求BI系統必須全天候提供穩定服務。

2.雲BI

「提供PaaS或者SaaS版本的BI產品，支援本地和雲上構建、部署、管理BI系統平台。」BI雲化是個趨勢，尤其是對於政府等領域。但是國內和國外情況有所不同。
第一，用戶擔心數據外泄。國內的擁有私有雲的企業並不多，大多在用公有雲。BI系統平台分析的多是企業核心業務數據，一旦外泄到同行、客戶、公眾等，企業難以承擔損失。公有雲在國內的推廣阻力重重，當然，一方面需要讓客戶了解公有雲的安全性，另一方面，公有雲廠商也要提高雲安全性。
第二，國內SaaS行業現在還沒有非常成熟的商業模式，雲BI短期內也是處於觀望狀態。
第三，BI廠商一般自己難提供公有雲，推出雲BI也會被國內公有雲巨頭裹挾，何況現在公有雲巨頭已經開始踏足BI領域。不過，BI廠商的產品支援雲部署是沒問題。

3.數據源連接和提取

「允許用戶連接到內部和雲中各種類型的數據平台，可連接結構化和非結構化數據資料。」
從接觸到的專案和同行交流來看，國內BI更多處理的是結構化數據。主要是國內外對BI平台的理解有不同。國內更多人傾向於BI為數據分析工具，不一定涵蓋數據倉庫、數據處理和複雜演算法。所以，從目前產品技術選型來說，推薦考慮BI平台能對接到哪些數據源，性能如何。但在具體的方案考評中，考慮和不同數據儲存平台或者數據處理平台的集成方案。

數據管理模塊

4.元數據管理

「用戶能夠集中管理元數據，包括對元數據進行搜索、提取、處理、存儲、分享復用和對外發布元數據。」
這裡的元數據重點是業務人員分析需要的維度、指標、層級結構、度量等數據。還包括一些加工處理後的數據，比如KPI、個人銷售額、單品銷量等數據。同時，系統支援管理員將用戶處理、儲存的元數據與BI平台對接的底層數據進行關聯和整合。目前，帆軟有BI產品確實支援元數據管理，BI本身提供多維數據倉庫（CUBE），並提供資料視覺化工具讓用戶方便處理元數據。儘管操作方便，但不少用戶還是傾向於自行管理元數據。原因有二：一是一般企業自身已有大數據處理平台或者構建了數據倉庫，不想重複建設和維護；二是BI產品自帶的數據倉庫，雖然數據分析性能好，但並不是標準的數倉產品， 長遠來看，企業自建數倉管理數據較為穩妥。不過，對於高頻分析使用的數據，顯然是儲存於BI自帶的數據倉庫綜合效果更優。

5.用戶自操作ETL和數據存儲

「平台支援用於訪問、提取、轉換和載入的功能，具有索引、管理、調度數據的能力。」
讓普通用戶，或者說是業務人員來進行類似ETL的操作和數據儲存，方向是正確的，但從目前來看，除了少數教育、出版印刷、網路、證券金融等領域從業者有較高學習和操作能力，大部分行業的業務人員ETL操作能力還是很有限的。但筆者認為，這個功能指標在實踐中還是很價值的。因為雖然國內大多數企業依然是IT技術做數據處理，但是業務部門正在逐漸掌握自行處理數據的能力。在相當長的時間內，業務人員或許依然無法完全擺脫對IT技術的依賴，但顯然依賴度正在逐步降低。業務人員的數據處理和數據分析，在成熟的BI系統工具的支援下，正在迅速提高。

6.自助數據準備

「用戶自助拖拽組合不同來源的數據，創建分析模型，並通過智慧分析、自動關聯等系統自動處理好數據，包括結構化數據和非機構化數據。」
如前文的用戶自行操作ETL，用戶自助數據準備，本質上就是讓BI系統自動處理數據之間的邏輯關聯。業務人員的操作，就像是從不同的羊圈裡面拖出不同的羊，希望系統能自動關聯他們的血親關係，而不需要專業的DNA鑒定或者農場主幫認親。目前，這塊還難以完全系統自動實現，因為過去很多業務系統底層的資料庫，在專案交付階段，都會去除主鍵和外鍵，為的就是應對不甚嚴謹的業務操作。這是國內企業IT建設的現狀，我們不能忽視，大談想當然或者視而不見。但是帆軟BI開闢了新的解決方案，除了能自動關聯、轉義數據，還可以手動設定關聯，同時，允許IT技術初步處理數據後，業務人員通過SPA螺旋分析功能再次將數據加工，這是筆者測試十幾個國內外商用和開源的BI產品後，認為當下最可行的方案。

分析和內容創建

7.嵌入式高級分析

「用戶能夠輕鬆使用平台內置的高級分析功能，也可以通過導入和集成外部開發的高級分析模型。」
通俗理解來說，就是BI系統平台自帶高級分析模型、演算法模型，能夠讓用戶拖拽數據，自動跑完模型出來結論。目前來說，國內的BI內置演算法和模型的幾乎沒有。國外的也未多見。常見的情形時是用戶自行開發演算法模型，或者已經多年積累了高級分析模型，然後將分析模型處理完的數據對接到BI系統，通過BI系統做資料視覺化的分析和展現。也就是BI仍舊是充當數據分析和圖形展示的工作。從目前市場上的BI產品策略來看，大部分BI產品尚未能支援嵌入高級分析，少部分支援對接R語言等。預計兩年內，BI支援集成高級分析模型會越來越普遍，但內置演算法模型，或許尚早。

8.分析儀表板

「能夠通過可視化探索操作和嵌入式高級地理空間分析來創建高度互動式的儀表板和內容。」

分析儀表板，有更通俗的叫法，就是互動式圖表元件。比如常見的柱狀圖、折線圖、散點圖等，還有高級一些的矩形樹圖、多層圓環圖、行政地理圖、自定義地圖、熱力地圖、流向地圖等等。這裡重點在於，這些圖表既要BI內置，同時還要支援業務人員簡單拖拽實現圖表展現。從目前來看，這個趨勢還是比較明顯的，越來越多的業務人員願意自行拖拽分析。

9.互動視覺探索

「通過一系列常規圖表和特殊圖表來探索分析數據。」
這些常規圖表，主要是餅圖、折線圖等，而特殊圖形是指熱力地圖、流向地圖、矩形樹圖、GIS地理資料圖等特殊的視覺效果。在這看人看臉的時代，BI顏值也提到了相當重要的位置。當然，除了圖形、圖表豐富、漂亮外，也需要關注圖表的操作交互。

10.智慧數據挖掘

「自動查找、可視化展現與用戶相關的數據中的重要發現，如關聯、異常、聚類、預測等，而不需要用戶構建模型或編寫演算法。」
BI系統平台自帶數據挖掘分析，從筆者接觸來看，至今還沒有哪家產品做得特別棒。或者說，當下的BI概念已演化為「數據分析和可視化工具」，漸漸剝離了數據挖掘的功能。數據挖掘本身，獨立成商業智慧的一個分支，也就是說，當前BI平台技術選型，很難找到自帶智慧數據挖掘功能的產品。但是BI平台可以和市場上常見的數據挖掘平台、大數據平台集成。關於這點，筆者建議BI技術選型時，重點考察方案，而不是單一的BI產品。所謂各種一站式分析BI平台，細細看來，不少都是不同產品的組合。

11.支援行動設備展現

「用戶能夠將BI分析內容發布到行動終端設備，並且能夠利用行動設備自身功能，實現BI頁面的觸摸操作、照相、視頻、定位等。」

行動BI，幾乎家家企業都熱衷。但不同企業需求有所不同。有注重安全的，要指紋加密，要綁定手機mac地址，要VPN加密；有注重多操作系統的，比如安卓和IOS版本必須同步支援；有注重功能和交互效果的，數據採集、圖像視頻採集、定位、各種聯動鑽取、行動端分享BI分析內容；也有注重多平台支援的，比如既有原生APP，又要支援集成企業已有的APP中，還需要能集成到Line、FB、微信、釘釘平台。行動BI這裡面，功能必然是抓大家眼球，但請更多重視行動終端的安全性。即使手機不在身邊，依然要穩保企業數據安全。

分析結果分享模塊

12.嵌入分析內容

「支援將BI分析頁面無縫集成到業務流程或業務系統中，支持業務軟體中直接創建、修改分析內容，管理BI系統平台。」
BI分析內容的無縫嵌入，主要考慮幾個方面。一是做到單點登入，也就是讓用戶不必登入業務系統後，再登入一遍BI系統，讓系統自動完成多平台認證。二是許可權集成，BI平台要提供接集成方案，允許用戶在業務軟體界面查看許可權內的BI分析內容。三是UI集成，作為嵌入到業務系統中的部分組件，BI平台自身應具備方便修改UI的能力，使嵌入的BI界面融合進業務系統。第一點來說，大部分軟體均已能實現。第二點比較突出，這點建議BI技術選型時重點關注。至於第三點，目前國外BI軟體普遍不太重視UI集成，大多較為封閉，自成體系。對於UI的權重，各家把握了，這方面，一般不是個關鍵指標。

13.發布、分享和協作分析內容

「允許用戶通過各種檔案輸出類型和分發方式來發布和操作BI分析內容。」
使用戶能夠通過BI平台，能夠分享BI分析的內容和決策。簡單來說，就是我做好的BI分析頁面可以分享給他人，他人可以分享給我，並且能對他人分享給自己的內容進行編輯修改，我們之間還能相互交流。這裡最大的價值在於BI分析的復用。也就是自己做過的BI分析數據和結論可以分享，同時自己的分析模型也可以分享，讓知識分享提高企業員工協作效率。現在帆軟BI這類的分析平台，已經支援這個功能，但從系統管理員角度來看，管理難度增大，分享出來的BI分析的權威性存在不足。所以這個功能，在企業實際使用時，建議IT部門做一些教育訓練和監控，合理而謹慎地使用分享。

整體平台能力模塊

14.平台功能和工作流程

「考慮平台自身功能的完整程度，這些功能可以是單個產品或多個集成度較低的產品組合。」
BI平台自身確實需要具備管理、監控和許可權分配等功能。但對於工作流的支援，筆者不是很贊同。很多專註流程的OA廠商，已經深入人心，企業多半已經運行類似OA辦公系統。再次通過BI來改造工作流程不是很現實。同時，BI分析流程單獨運行和管理，也脫離國內管理實情。國內企業大多希望藉助BI分析，來增強企業決策的科學性，優化業務管理的有效性。脫離OA工作流程，大談BI分析，分析出來結論又如何？誰去執行？誰去負責？所以，BI產品選型，重點是如何與企業自身的業務系統和辦公系統結合，不建議另建BI工作流程。

15.易用性和可視化

「易於管理和部署BI平台，創建、分享BI分析，易於數據可視化展現。」
軟體專業和易用，是難得平衡的兩個方面。BI軟體的易用性必須考慮到業務人員的軟體操作水平和在這方面可接受的教育訓練成本。BI軟體的易用和易於可視化，筆者理解為，更多的是提供操作提示，同時交互更為簡便。不過，必要的教育訓練還是需要的，畢竟數據分析本身是個專業的事情，需要掌握相應的技能。

所謂BI技術選型的15個關鍵指標，Gartner雖然做了簡述和研究。但其實並不完全適合企業做技術選型。筆者這裡只是結合專案經驗，給讀者做些推薦。那麼國內外BI差異的原因是什麼呢？

表面上看，是國產BI軟體不如國外巨頭的BI軟體優秀，功能完善而且強大。實際上，是國內市場需求與國外有所不同。在對商業智慧領域的研究和實踐中，看到越來越多的國內企業的管理者，希望通過實施數據分析專案，採購商業智慧軟體，來解決企業管理和決策中遇到的困難。但國內企業更多是從數據共享、數據分析、業務預測三個層次進行探索和建設的，更多的是貼合企業實際運營，做業務調整。而國外更多關注的是企業的管理，走操作、運營、戰略三個階段。國內外企業管理方式的不同，造成了對BI需求的根本差異。我們暫時並不一定要改變企業管理方式，但是通過合適的軟體，讓管理更有效、讓決策更科學，是我們樂見其成的。

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