有些人天天喊高大上的數據湖、湖倉一體、DataOPS，其實那些都是高端玩家。從統計學上來說，用新技術的永遠是少部分，而沉默的大多數仍然需要使用很多看上去已經喊了很久的技術，比如BI。
按理來說，規模型企業數字化轉型應當是一個滲透企業的戰略，也應當是賦能業務一線人員的方式。
但是數字化轉型到底是要落地的，落到哪里都不如落到業務線上最容易體現價值，因此企業級BI的需求必然旺盛。
企業級BI不僅要能夠在業務需求角度以數據分析助力智能決策，還必須能在組織及應用等多層次滿足規模型企業的復雜需求。
但是很多人到現在仍然不太明白BI的價值到底是什么，僅僅是個報表嗎？還是拖拉拽？報表和BI有啥區別？敏捷BI又是啥？BI到底解決什么問題？現在最新的BI產品能做什么？
最近翻到一本企業級BI白皮書，講得還算清楚。首先要明確的是我們到底在什么階段。就像老彭之前吐槽的，你開個蒼蠅館子，要啥數字化轉型啊？同理，只有企業發展到一定階段，我們才需要做更加精細化的管理。
管理學家伊查克·愛迪思（Ichak Adizes）的《企業生命周期》，它將企業周期分為 10 個階段：孕育期、嬰兒期、學步期、青春期、壯年期、穩定期、貴族期、官僚早期、官僚期、死亡。
我們所說需“裝備”企業級 BI 的規模型企業，指至少處于壯年期。這個時期的企業用戶規模大、組織效率高、產品質量好、市場能力強，但也往往是需要通過數字化能力實現平衡發展的關鍵階段。
一直在說企業級 BI，那企業級 BI 到底是什么？和傳統 BI 有什么區別？為什么規模型企業需要“裝備”上它？首先，我們要了解企業級 BI 的定義和能力。
規模型企業對于 BI 所提出的企業級能力要求，指的是能夠應對規模型企業在復雜的業務經營和快速迭代的環境中所面對的問題的能力。
我們說企業發展到一定階段，必然會遇到5個方向的問題：
面對系統、數據的高度復雜性，如何統籌線上線下，實現“統一”？
面對業務參差多態，如何滿足個性化需求，實現在不同業務線的快速復制與迭代？
面對規模化特征，如何采用前瞻性技術，應對系統兼容，實現持續高可用？
面對各類潛在風險，如何在滿足業務的同時，實現精細化管理，保障系統與數據安全？
面對組織升級需要，如何既滿足企業戰略和決策需求，又適配未來技術發展？
規模型企業需求往往是復雜且多視角的。企業整體、IT團隊、業務團隊等等所關心的，通常不一樣。例如，企業整體可能關心如何通過系統工具，幫助團隊提升能力，實現組織升級；IT團隊注意的可能是工具的資源管理與運維問題；業務團隊想了解的或許是日常使用的效率。
因此，面對規模型企業的多層級需求，傳統 BI 已經難以滿足，需要提升至企業級 BI來幫助企業應對數據層、業務層、技術層、組織層等等的多重挑戰。而這些挑戰背后最核心的問題，就是“讓業務用起來”。
企業決策發展階段，可以劃分為三個階段：“決策支持”、“增強決策”和“決策自動化”。
決策支持：大多數的決策支持都來自于人力或者各種報告。增強決策：基于現有信息判斷的各類建議、批準和否決等各種決議。決策自動化：自動進行各類決策，例如審計和決策自治。
在這個前提下，BI+AI就是必然的趨勢。在N年前，還是傳統報表平臺的天下，對應的就是上圖中決策支持的場景。之后，就是傳統BI的領域，對應的就是增強決策的場景。再后來，就是報表與可視化的天下。看這個趨勢，業務人員的參與度是不斷增加，不斷深入的。
BI 起源于決策支持系統，從一開始以IT主導的傳統報表式分析，轉變至以數據分析師主導的自助式分析，到現在，它開始融合大數據、AI 能力，往數字化更近一步，已成為以業務人員主導的智能化分析。
因此一個好的BI產品應該能從組織、安全、規模、統籌、敏捷等五個層面全面發展，解決企業發展中面臨的各類問題。
統籌力——面對系統、數據的高度復雜性，如何統籌線上線下，實現“統一”？
敏捷力——面對業務參差多態，如何滿足個性化需求，實現在不同業務線的快速復制與迭代？
延展力——面對規模化特征，如何采用前瞻性技術，應對系統兼容，實現持續高可用？
安全力——面對各類潛在風險，如何在滿足業務的同時，實現精細化管理，保障系統與數據安全？
組織力——面對組織升級需要，如何既滿足企業戰略和決策需求，又適配未來技術發展？
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