数据意识崛起企业应用看BI软件未来发展

标签:BI

访客:8152  发表于:2017-01-10 08:42:18

前阵子,和一群企业CIO聊天,希望从甲方角度看看对BI产品的看法。在问及一些成熟企业为何不上BI项目时,大家纷纷表示目前还处于观望状态。

提及BI,大家都觉得有些飘忽,和大数据一样,听着高大上,能真正实现落地的并没有多少,性价比甚至不如一个报表工具。

数据意识崛起企业应用看BI软件未来发展

可以理解这些行业人士的困惑,十多年前,SAP BO、Oracle BIEE、IBM Cognos 等老牌巨头的出现,赋予了数据利用一个新概念,数据库内容可以打通,数据得到整合,数据能可视化展现。可最后利用的程度远不及当初设想的那样,使用复杂、领导学不会,BI最终仍沦为一个报表展现工具。

但是另一头,我看到另外一番景象。我们走过北京、上海、广州、深圳、杭州、台北等22个城市进行巡展,几乎场场爆满,能感受到现场观众的热情和对于新BI技术出现的期待。

为何企业对BI既纠结又期待,未来BI将如何发展?

企业对于BI系统的犹豫不决,主要是用户期望与传统商业智能BI的矛盾点,这种矛盾可能源于成本、数据基础和管理问题。

第一,成本。从前期BI的选型调研、硬件采购,到期间的咨询服务、项目实施,以及后续的培训和维护,很多企业不是不想上 SAP BO、OBIEE、Cognos,而是考虑到成本的问题。比如采用传统数据仓库的模式,无论是Kimball还是 Inmon,一旦涉及复杂业务逻辑,整个实施周期都至少是按月、年来算。其次,后续的使用比如业务部门提出的数据报表制作,从定稿沟通到修改,一来一回的周期也不敢想象。纯粹的IT驱动,报表制作需要大量人力。

第二,数据基础。企业是否有能力实施BI,最重要的是基础数据的统一。比如货物信息,供应商信息,公司内部信息,数据内容不齐全,管理不规范,从积累到整理至少要2-3年的时间。再加上统一业务形式,统一数据口径来规范数据质量,这个周期对于急于上线使用的企业来讲简直遥遥无期。

第三,管理配合。BI涉及的面很广,要想发挥最大的效用,一来需要得到管理者的认同,用于从上至下的推进;二来需要业务与信息的积极配合,完成从下至上的执行和反馈。数据口径不统一,业务需求不确认完善、人才资源储备不足,这些都会导致BI风险的增加。

所以基本上,上述的三个因素阻碍了企业的进一步想法,市场上也急需能够解决以上三个问题的新方案或新产品。

企业对于新型BI十分期待甚至有眼前一亮的感觉。上线实施BI的企业大多是出于大数据平台建设以及移动化BI的需求,面向企业中高层。对新型BI工具的轻量、性能、多源数据接口支持有较高的关注。这种趋势并不是一面之词,近几年传统BI巨头纷纷进行产品转型,Oracle发布可视化云服务,微软推出Power BI,IBM推出基于云端 SaaS 分析服务。新型BI市场,国外Tableau、Qlikview抢占先机稳扎稳打,国内除帆软,永洪、海致等公司也在13年前后纷纷推出新型BI。IT界称近几年是新型 BI 的高速发展和传统BI的衰退的转变之年。

如今,市面上可供选择的BI工具越来越多,模块操作也大同小异,企业不知道该如何选择BI工具?特别是大型企业的BI系统和中小型企业的BI系统又该如何选择?

大中型组织BI在向数据决策管控型方向整合

大中型企业经过多年的发展已沉淀了足够的数据,会从决策动力出发去考虑打通数据和整合问题。BI更多的是管理上的辅助使用,帮助高层管理者看透企业的经营。可以是操作层的也可以是战术和战略层的决策。我们有一家大型医药客户仁和集团,他们实施BI的主要目的就是帮助梳理数据,替换原有人为加工的静态报表,将业务模块化,动态展示数据,并通过移动化BI来实时查看业务报表,钻取数据分析原因和预测趋势。BI上线至今已有半年,目前已成熟地应用于财务分析、采购分析、工业运营分析以及工业指挥中心使用。

小微型组织BI在向数据挖掘和自助型分析分析倒逼业务整合方向发展

对于中小型企业,信息化建设还未成熟,BI的使用一方面是利用数据分析的优势帮助制定业务决策,防范企业成长过程中的风险;另一方面利用商业智能倒逼数据调整,帮助企业从一开始就建立标准化的数据质量,提升内部管理降低企业管理成本。在我们接触到的一些中小微组织,尤其是一些快速成长的互联网企业,数量级大,往往是TB/PB级别的数据;内部外部的数据来源复杂,从原始的关系型数据库到分布式架构的greenplum、kylin再到大数据架构hadoop、spark等;分析复杂度高,业务又以数据驱动型为主,网站分析,用户行为分析、风险管控,数据分析直接关系着业绩产出。对于BI的需求往往是门槛低轻量化,能够少成本短周期的快速投入,这一点,新型BI在对接大数据平台和处理大数据性能上有绝佳的优势,不失为业务员用于分析的“自助式工具”。

很多媒体或业界拿商业智能和大数据比较,认为大数据的处理和挖掘BI系统远不及一些大数据技术。这里,笔者认为,BI产品的使用关键还是业务和管理,一方用于梳理数据,提升管理水平,一方则是深入挖掘某一领域,为企业核心业务提供精准预测信息的手段。两者有共通之处,但不敢苟同。

综上,未来的BI市场是巨大的,涉及的触角也会越来越多。就我观察到的企业应用以及数据类产品中发现,很多企业通过数据接口引入了更多外部的数据来完善分析,也有部分企业私有化部署的BI产品在往云BI方向发展。与R语言、数据挖掘类技术的集成,也将进一步提高数据分析的深度。

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