數據意識崛起，從企業應用看BI軟件的將來發展

前陣子，和一羣企業CIO聊天，但願從甲方角度看看對BI產品的見解。在問及一些成熟企業爲什麼不上BI項目時，你們紛紛表示目前還處於觀望狀態。

說起BI，你們都以爲有些飄忽，和大數據同樣，聽着高大上，能真正實現落地的並無多少，性價比甚至不如一個報表工具。

能夠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，數據庫內容能夠打通，數據獲得整合，數據能可視化展示。可最後利用的程度遠不及當初設想的那樣，使用複雜、領導學不會，BI最終仍淪爲一個報表展示工具。

可是另外一頭，我看到另一番景象。16年中旬，帆軟舉辦了「標杆案例巡展」，攜帶FineBI4.0的產品發佈走過北京、上海、廣州、深圳、杭州、臺北等22個城市，並且幾乎場場爆滿，能感覺到現場觀衆的熱情和對於新BI技術出現的期待。

 

爲什麼企業對BI既糾結又期待，將來BI將如何發展？

企業對於BI系統的猶豫不決，主要是用戶指望與傳統商業智能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的選型調研、硬件採購，到期間的諮詢服務、項目實施，以及後續的培訓和維護，不少企業不是不想上 SAP BO、OBIEE、Cognos，而是考慮到成本的問題。好比採用傳統數據倉庫的模式，不管是Kimball仍是 Inmon，一旦涉及複雜業務邏輯，整個實施週期都至少是按月、年來算。其次，後續的使用好比業務部門提出的數據報表製做，從定稿溝通到修改，一來一回的週期也不敢想象。純粹的IT驅動，報表製做須要大量人力。 

第二，數據基礎。企業是否有能力實施BI，最重要的是基礎數據的統一。好比貨物信息，供應商信息，公司內部信息，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，這個週期對於急於上線使用的企業來說簡直遙遙無期。

第三，管理配合。BI涉及的面很廣，要想發揮最大的效用，一來須要獲得管理者的認同，用於從上至下的推動；二來須要業務與信息的積極配合，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，這些都會致使BI風險的增長。

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

從咱們今年巡展交流和簽約的狀況來看，企業對於新型BI十分期待甚至有眼前一亮的感受。上線實施BI的企業大可能是出於大數據平臺建設以及移動化BI的需求，面向企業中高層。對新型BI工具的輕量、性能、多源數據接口支持有較高的關注。這種趨勢並非一面之詞，近幾年傳統BI巨頭紛紛進行產品轉型，Oracle發佈可視化雲服務，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，永洪、海致等公司也在13年先後紛紛推出新型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。

現在，市面上可供選擇的BI工具愈來愈多，模塊操做也大同小異，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

大中型企業通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。能夠是操做層的也能夠是戰術和戰略層的決策。咱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，替換原有人爲加工的靜態報表，將業務模塊化，動態展現數據，並經過移動化BI來實時查看業務報表，鑽取數據分析緣由和預測趨勢。BI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。

 

小微型組織BI在向數據挖掘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，信息化建設還未成熟，BI的使用一方面是利用數據分析的優點幫助制定業務決策，防範企業成長過程當中的風險；另外一方面利用商業智能倒逼數據調整，幫助企業從一開始就創建標準化的數據質量，提高內部管理下降企業管理成本。在咱們接觸到的一些中小微組織，尤爲是一些快速成長的互聯網企業，數量級大，每每是TB/PB級別的數據；內部外部的數據來源複雜，從原始的關係型數據庫到分佈式架構的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爲主，網站分析，用戶行爲分析、風險管控，數據分析直接關係着業績產出。對於BI的需求每每是門檻低輕量化，可以少成本短週期的快速投入，這一點，新型BI在對接大數據平臺和處理大數據性能上有絕佳的優點，不失爲業務員用於分析的「自助式工具」。

不少媒體或業界拿商業智能和大數據比較，認爲大數據的處理和挖掘BI系統遠不及一些大數據技術。這裏，筆者認爲，BI產品的使用關鍵仍是業務和管理，一方用於梳理數據，提高管理水平，一方則是深刻挖掘某一領域，爲企業核心業務提供精準預測信息的手段。二者有共通之處，但不敢苟同。

綜上，將來的BI市場是巨大的，涉及的觸角也會愈來愈多。就我觀察到的企業應用以及數據類產品中發現，不少企業經過數據接口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、數據挖掘類技術的集成，也將進一步提升數據分析的深度。