一站式數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

ABI（ALL in one BI）是億信華辰歷經(jīng)19年匠心打造的國(guó)產(chǎn)化BI工具，技術(shù)自主可控。它打通從數(shù)據(jù)接入、到數(shù)據(jù)建模與處理、再到數(shù)據(jù)分析與挖掘整個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)用全鏈路，可滿足企業(yè)經(jīng)營(yíng)中各類復(fù)雜的分析需求，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)高效數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

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億信ABI

一站式數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

億信華辰深耕商業(yè)智能十多年，
打造一體化的填報(bào)、處理、可視化平臺(tái)。

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商業(yè)智能BI的趨勢(shì)、規(guī)劃與選型

時(shí)間：2018-10-29來(lái)源：CIO時(shí)代網(wǎng)瀏覽數(shù)：1181次

從全球范圍來(lái)看，商業(yè)智能（BI）已經(jīng)成為最具有美好前景的信息化領(lǐng)域。目前商業(yè)智能市場(chǎng)需求旺盛，市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)迅速，未來(lái)商業(yè)智能的發(fā)展趨勢(shì)如何？企業(yè)應(yīng)將怎樣規(guī)劃？

本文主要從商業(yè)智能（BI）的商業(yè)應(yīng)用的趨勢(shì)、落地和規(guī)劃、選型與探討等方面展開深入的分析和詳細(xì)的闡述。“我們?cè)诜?wù)企業(yè)的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，很多大型企業(yè)已經(jīng)開始用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。過(guò)去在國(guó)內(nèi)，企業(yè)是用ERP、CRM、全渠道電商，從IT的建設(shè)層面來(lái)承建原來(lái)的數(shù)據(jù)。”他認(rèn)為，未來(lái)的十年是向DT時(shí)代發(fā)展的，本質(zhì)上是用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)來(lái)經(jīng)營(yíng)、決策。

商業(yè)智能（BI）的應(yīng)用趨勢(shì)

引用《Gartner 2018 CIO Agenda》報(bào)告可知，全球超過(guò)三千位CIO的2018年預(yù)算投入的主要領(lǐng)域包括數(shù)據(jù)分析、CRM、AI等，其中AI 排在第九，BI持續(xù)幾年排在首位。這一定程度上反映了雖然很多企業(yè)嘗試了對(duì)AI的探索，但目前在基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析預(yù)算投入占比還是比較大的，當(dāng)然，未來(lái)AI的投入也會(huì)逐漸加大。

目前，傳統(tǒng)BI已發(fā)展到智能BI，智能BI代表未來(lái)代級(jí)的變化。例如星巴克的發(fā)展，用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)全球幾萬(wàn)家門店，他們對(duì)于傳統(tǒng)BI的利用非常成功，這仰賴于背后龐大的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)支撐企業(yè)的運(yùn)營(yíng)和決策，適用于過(guò)去業(yè)務(wù)變化比較平穩(wěn)的情況和大型企業(yè)。面對(duì)如今業(yè)務(wù)快速變化的情況，傳統(tǒng)BI已經(jīng)不適用于未來(lái)發(fā)展所需。

傳統(tǒng)BI與智能BI的區(qū)別。傳統(tǒng)BI存在反應(yīng)慢、無(wú)洞察、難行動(dòng)的缺點(diǎn)。智能BI時(shí)代，降低了應(yīng)用的門檻，通過(guò)算法、分析模型提升企業(yè)的分析能力、業(yè)務(wù)理解能力、洞察能力等。例如連鎖便利店，可通過(guò)智能BI對(duì)現(xiàn)有門店進(jìn)行評(píng)分，通過(guò)顯示的指標(biāo)分析原因，利用模型將數(shù)據(jù)異常推給負(fù)責(zé)人，對(duì)其進(jìn)行改造和升級(jí)。

落地與規(guī)劃

智能BI落地面臨挑戰(zhàn)。BI落地的三座大山包括：一是上線，場(chǎng)景上線時(shí)交付的周期很長(zhǎng)，節(jié)奏是不能控制的，最初定好的藍(lán)圖在長(zhǎng)周期下變化很多；二是推廣，黏性不高，低頻應(yīng)用，企業(yè)引入BI不難，但引入后不能應(yīng)用；三是擴(kuò)展，是否要在BI的智能核心應(yīng)用之外考慮融入大數(shù)據(jù)平臺(tái)、AI算法。

針對(duì)以上問(wèn)題，對(duì)應(yīng)策略與規(guī)劃包括：

一是速贏，與很多客戶合作的經(jīng)驗(yàn)表明，一般以三個(gè)月為期限，甚至更短為最佳。這過(guò)程中會(huì)有相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)，反饋給領(lǐng)導(dǎo)，與互聯(lián)網(wǎng)迭代速度類似，最終實(shí)現(xiàn)成功上線。例如在KK館案例中，企業(yè)CEO關(guān)注的是數(shù)據(jù)結(jié)果，只有當(dāng)企業(yè)上層領(lǐng)導(dǎo)重視數(shù)據(jù)時(shí)，其他人員才會(huì)重視數(shù)據(jù)的分析。我們將搭建好的場(chǎng)景直接應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析，便可以直觀地在屏幕上顯示分析結(jié)果，達(dá)到速贏的效果。當(dāng)然，場(chǎng)景的選擇很重要，不僅要選擇有影響力的、高價(jià)值感的數(shù)據(jù)，而且要選擇數(shù)據(jù)基礎(chǔ)比較完備、口徑比較一致的場(chǎng)景。

二是運(yùn)營(yíng)，當(dāng)場(chǎng)景運(yùn)用起來(lái)，運(yùn)營(yíng)就變得很重要。例如來(lái)伊份，在信息化建設(shè)上是比較領(lǐng)先的，有五十多個(gè)系統(tǒng)，在此基礎(chǔ)上他們?nèi)栽诓煌５貒L試數(shù)據(jù)分析。鼓勵(lì)員工了解BI，學(xué)習(xí)BI并錄制視頻宣傳，帶動(dòng)員工和用戶推動(dòng)BI。產(chǎn)品內(nèi)部包含用戶分析，用BI推動(dòng)BI，帶動(dòng)客戶自動(dòng)分析用戶行為，以此來(lái)運(yùn)營(yíng)產(chǎn)生價(jià)值，達(dá)到預(yù)警的效果。當(dāng)BI的應(yīng)用越來(lái)越深入后，要推廣到不同的部門應(yīng)用，一定要經(jīng)過(guò)沉淀和實(shí)踐，用不同的方式賦能。

三是進(jìn)化，關(guān)于大數(shù)據(jù)平臺(tái)、AI算法的融入沒有捷徑，只有進(jìn)化。例如上蔬永輝，是一家比較有影響力的集團(tuán)，首先我們?yōu)樗麄兇罱俗詣?dòng)化的基礎(chǔ)分析（敏捷分析），當(dāng)分析場(chǎng)景成熟后再做智能分析。基礎(chǔ)打好后，再做智能分析和決策就會(huì)比較容易。在數(shù)據(jù)平臺(tái)的規(guī)劃中，底層大數(shù)據(jù)平臺(tái)規(guī)劃要穩(wěn)，未來(lái)業(yè)務(wù)目標(biāo)、形態(tài)、日志分析才能穩(wěn)步進(jìn)行。聯(lián)合利華的銷售預(yù)測(cè)，基于完好BI的基礎(chǔ)，利用AI算法達(dá)到準(zhǔn)確度的提升，也是一步一步進(jìn)化的。

選型探討

面向未來(lái)BI選擇時(shí)，企業(yè)不會(huì)再選擇傳統(tǒng)BI而是智能BI，總結(jié)一下，智能BI主要包括以下特點(diǎn)：

一是輕，核心定義是快速上線、部署，對(duì)應(yīng)于傳統(tǒng)BI的落地挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)遷移的便捷性很重要，在客戶端讓內(nèi)部用戶使用，不需要太多技術(shù)感知，在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中無(wú)縫嵌入。

二是易，目前對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，讓人人成為數(shù)據(jù)分析師是比較有難度的。通過(guò)智能BI產(chǎn)品，業(yè)務(wù)部門能直接自助式分析和決策，從IT管控變成IT賦能，提高業(yè)務(wù)部門人員能力，授人以漁，進(jìn)行管控機(jī)制，同時(shí)通過(guò)交互式的方式降低使用門檻。

三是快，使用大數(shù)據(jù)達(dá)到秒級(jí)響應(yīng)。快速是考量新一代BI選型的重點(diǎn)，在零售行業(yè)，來(lái)伊份在全國(guó)有兩千多家門店，使用大數(shù)據(jù)架構(gòu)平民化，建立場(chǎng)景下商品的關(guān)聯(lián)關(guān)系，達(dá)到水平擴(kuò)展，可在億級(jí)數(shù)據(jù)中做關(guān)聯(lián)分析、實(shí)時(shí)多維度分析。

四是靈，企業(yè)需要及時(shí)自動(dòng)地發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，進(jìn)行智能診斷。將BI與AI結(jié)合，用AI預(yù)測(cè)引擎，延展到未來(lái)預(yù)測(cè)，可使分析和決策上一個(gè)量級(jí)。

AI與BI的結(jié)合，分步構(gòu)建決策大腦，首先是敏捷化，快速地對(duì)已有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)上線，形成業(yè)務(wù)端，針對(duì)企業(yè)中核心數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；二是場(chǎng)景化，沉淀很多行業(yè)不同的成熟場(chǎng)景；三是自動(dòng)化，數(shù)據(jù)的變化不需要再去分析原來(lái)的數(shù)據(jù)，能自動(dòng)化進(jìn)行分析和打通，通過(guò)自動(dòng)分析歷史數(shù)據(jù)的指標(biāo)定義，第一時(shí)間推送給終端，從敏捷化到自動(dòng)化；四是行動(dòng)化，通過(guò)AI產(chǎn)生行動(dòng)建議，提升預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度；五是增強(qiáng)化，包括風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、智能臺(tái)賬系統(tǒng)、智能推薦、智能訂貨等。

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