前陣子，和一群企業(yè)CIO聊天，希望從甲方角度看看對BI產(chǎn)品的看法。在問及一些成熟企業(yè)為何不上BI項目時，大家紛紛表示目前還處于觀望狀態(tài)。

    提及BI，大家都覺得有些飄忽，和大數(shù)據(jù)一樣，聽著高大上，能真正實現(xiàn)落地的并沒有多少，性價比甚至不如一個報表工具。

    可以理解這些行業(yè)人士的困惑，十多年前，SAP BO、Oracle BIEE、IBM Cognos等老牌巨頭的出現(xiàn)，賦予了數(shù)據(jù)利用一個新概念，數(shù)據(jù)庫內(nèi)容可以打通，數(shù)據(jù)得到整合，數(shù)據(jù)能可視化展現(xiàn)。可最后利用的程度遠不及當初設(shè)想的那樣，使用復(fù)雜、領(lǐng)導(dǎo)學不會，BI最終仍淪為一個報表展現(xiàn)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“標桿案例巡展”，攜帶FineBI4.0的產(chǎn)品發(fā)布走過北京、上海、廣州、深圳、杭州、臺北等22個城市，而且?guī)缀鯃鰣霰瑵M，能感受到現(xiàn)場觀眾的熱情和對于新BI技術(shù)出現(xiàn)的期待。

    為何企業(yè)對BI既糾結(jié)又期待，未來BI將如何發(fā)展?

    企業(yè)對于BI系統(tǒng)的猶豫不決，主要是用戶期望與傳統(tǒng)商業(yè)智能BI的矛盾點，這種矛盾可能源于成本、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和管理問題。

    第一，成本。從前期BI的選型調(diào)研、硬件采購，到期間的咨詢服務(wù)、項目實施，以及后續(xù)的培訓和維護，很多企業(yè)不是不想上SAP BO、OBIEE、Cognos，而是考慮到成本的問題。比如采用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的模式，無論是Kimball還是Inmon，一旦涉及復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯，整個實施周期都至少是按月、年來算。其次，后續(xù)的使用比如業(yè)務(wù)部門提出的數(shù)據(jù)報表制作，從定稿溝通到修改，一來一回的周期也不敢想象。純粹的IT驅(qū)動，報表制作需要大量人力。

    第二，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。企業(yè)是否有能力實施BI，最重要的是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一。比如貨物信息，供應(yīng)商信息，公司內(nèi)部信息，數(shù)據(jù)內(nèi)容不齊全，管理不規(guī)范，從積累到整理至少要2-3年的時間。再加上統(tǒng)一業(yè)務(wù)形式，統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑來規(guī)范數(shù)據(jù)質(zhì)量，這個周期對于急于上線使用的企業(yè)來講簡直遙遙無期。

    第三，管理配合。BI涉及的面很廣，要想發(fā)揮最大的效用，一來需要得到管理者的認同，用于從上至下的推進；二來需要業(yè)務(wù)與信息的積極配合，完成從下至上的執(zhí)行和反饋。數(shù)據(jù)口徑不統(tǒng)一，業(yè)務(wù)需求不確認完善、人才資源儲備不足，這些都會導(dǎo)致BI風險的增加。

    所以基本上，上述的三個因素阻礙了企業(yè)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(chǎn)品。

    從我們今年巡展交流和簽約的情況來看，企業(yè)對于新型BI十分期待甚至有眼前一亮的感覺。上線實施BI的企業(yè)大多是出于大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)以及移動化BI的需求，面向企業(yè)中高層。對新型BI工具的輕量、性能、多源數(shù)據(jù)接口支持有較高的關(guān)注。這種趨勢并不是一面之詞，近幾年傳統(tǒng)BI巨頭紛紛進行產(chǎn)品轉(zhuǎn)型，Oracle發(fā)布可視化云服務(wù)，微軟推出Power BI，IBM推出基于云端SaaS分析服務(wù)。新型BI市場，國外Tableau、Qlikview搶占先機穩(wěn)扎穩(wěn)打，國內(nèi)除帆軟，永洪、海致等公司也在13年前后紛紛推出新型BI。IT界稱近幾年是新型BI的高速發(fā)展和傳統(tǒng)BI的衰退的轉(zhuǎn)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(yè)不知道該如何選擇BI工具?特別是大型企業(yè)的BI系統(tǒng)和中小型企業(yè)的BI系統(tǒng)又該如何選擇?

    大中型組織BI在向數(shù)據(jù)決策管控型方向整合

    大中型企業(yè)經(jīng)過多年的發(fā)展已沉淀了足夠的數(shù)據(jù)，會從決策動力出發(fā)去考慮打通數(shù)據(jù)和整合問題。BI更多的是管理上的輔助使用，幫助高層管理者看透企業(yè)的經(jīng)營�？梢允遣僮鲗拥囊部梢允菓�(zhàn)術(shù)和戰(zhàn)略層的決策。我們有一家大型醫(yī)藥客戶仁和集團，他們實施BI的主要目的就是幫助梳理數(shù)據(jù)，替換原有人為加工的靜態(tài)報表，將業(yè)務(wù)模塊化，動態(tài)展示數(shù)據(jù)，并通過移動化BI來實時查看業(yè)務(wù)報表，鉆取數(shù)據(jù)分析原因和預(yù)測趨勢。BI上線至今已有半年，目前已成熟地應(yīng)用于財務(wù)分析、采購分析、工業(yè)運營分析以及工業(yè)指揮中心使用。

    小微型組織BI在向數(shù)據(jù)挖掘和自助型分析分析倒逼業(yè)務(wù)整合方向發(fā)展

    對于中小型企業(yè)，信息化建設(shè)還未成熟，BI的使用一方面是利用數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢幫助制定業(yè)務(wù)決策，防范企業(yè)成長過程中的風險;另一方面利用商業(yè)智能倒逼數(shù)據(jù)調(diào)整，幫助企業(yè)從一開始就建立標準化的數(shù)據(jù)質(zhì)量，提升內(nèi)部管理降低企業(yè)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互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，數(shù)量級大，往往是TB/PB級別的數(shù)據(jù)；內(nèi)部外部的數(shù)據(jù)來源復(fù)雜，從原始的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫到分布式架構(gòu)的greenplum、kylin再到大數(shù)據(jù)架構(gòu)hadoop、spark等;分析復(fù)雜度高，業(yè)務(wù)又以數(shù)據(jù)驅(qū)動型為主，網(wǎng)站分析，用戶行為分析、風險管控，數(shù)據(jù)分析直接關(guān)系著業(yè)績產(chǎn)出。對于BI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(shù)據(jù)平臺和處理大數(shù)據(jù)性能上有絕佳的優(yōu)勢，不失為業(yè)務(wù)員用于分析的“自助式工具”。

    很多媒體或業(yè)界拿商業(yè)智能和大數(shù)據(jù)比較，認為大數(shù)據(jù)的處理和挖掘BI系統(tǒng)遠不及一些大數(shù)據(jù)技術(shù)。這里，筆者認為，BI產(chǎn)品的使用關(guān)鍵還是業(yè)務(wù)和管理，一方用于梳理數(shù)據(jù)，提升管理水平，一方則是深入挖掘某一領(lǐng)域，為企業(yè)核心業(yè)務(wù)提供精準預(yù)測信息的手段。兩者有共通之處，但不敢茍同。

    綜上，未來的BI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(yè)應(yīng)用以及數(shù)據(jù)類產(chǎn)品中發(fā)現(xiàn)，很多企業(yè)通過數(shù)據(jù)接口引入了更多外部的數(shù)據(jù)來完善分析，也有部分企業(yè)私有化部署的BI產(chǎn)品在往云BI方向發(fā)展。與R語言、數(shù)據(jù)挖掘類技術(shù)的集成，也將進一步提高數(shù)據(jù)分析的深度。

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本文標題：數(shù)據(jù)意識崛起企業(yè)應(yīng)用看BI軟件未來發(fā)展

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