商业智能(Business Intelligence,简称:BI),指用数据仓库、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析,指导企业的商业运转与经营决策。
BI的本质在于“源于数据的商业洞察”,BI对商业活动的支持涵盖了从运营到战略的每个层面。在敏捷BI概念尚未兴起之前,以Cognos、BIEE等为代表的传统BI工具占据了企业级BI市场的大壁江山。
但随着DT时代的到来,随着商业竞争环境的越发激烈,越来越多的企业期望能够从数据中获取更加实时、深刻、全面的商业洞察。以往的传统BI工具的弊端逐步暴露。
主要表现在几个方面:
1.报表固化程度较高,信息量有限,数据的价值被枯燥的表格广泛限制;
2.报表需求开发周期长,业务人员无法等待几个月以后的报表结果再进行决策;
3.报表需求不稳定,报表迭代诉求跟不上需求的变化速度。
因此,出现了IT部门疲于奔命,四处救火;业务人员焦急等待,好不容易等来的,却是一个价值不高的报表。最终大量的报表被束之高阁,企业的资源在严重消耗,业务与IT之间的矛盾却在不断累积。
与此同时,由于客观存在于部门之间的管理壁垒,以及数据孤岛的技术现状,在过去的很多年中,BI往往叫好不叫座,尤其在国内,鲜见落地成熟的BI应用。
在此背景下,市场呼唤着更简单易用、协作性更强、更加灵活的BI产品,新兴的自助式分析工具如星星之火,自北美燃起,迅速向全球BI市场蔓延,并逐步形成了与传统BI分庭抗礼的市场
此类工具具有如下明显特征:
1.操作简单,人人皆可使用,快速完成数据的分析与探索;
2.无需复杂的数据建模过程,降低了对IT的依赖程度;
3.支持交互式的分析,而不仅仅是枯燥、静态的图表;
4.更加灵活的分享、交流。
自助式分析工具,充分发挥业务人员的主观能动性,肯定与尊重业务人员的行业经验与价值,屏蔽或降低了业务人员对于IT的依赖,充分发挥业务人员的主动能动性,推动形成“人人都是数据分析师”的文化,有效解决企业数据价值利用不充分、分析决策时效性差、分析洞察深度不足等问题。因此,在市场(尤其是北美市场)深受欢迎。根据Gartner2018年BI与数据分析魔力象限的分析报告来看,自助式BI已扭转整个市场格局,已成为北美市场的不二之选。
目光移回国内市场,目前本土的自助式BI产品已经大量涌现,并不断成熟。同时,随着国内十多年信息化建设的深入开展,数据基础正在逐步形成,正是收割数据红利的有利时机。但我们也需要冷静的认识到,目前国内行业,“以数据说话”的文化意识尚未完全形成,企业数据素养还不完善,数据治理力度还有待进一步加强,数据分析的深度需要进一步深入。
商业智能,不是工具,是整体性的解决方案,不仅需要强大的产品,同时需要辅以外力,引入数据专家,才能真正推动价值落地。
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