BI產(chǎn)品的發(fā)展史

“BI”的概念提出于1996年，全球最專(zhuān)業(yè)權(quán)威的IT研究咨詢(xún)公司Gartner將其定義為：通過(guò)應(yīng)用基于事實(shí)的支持系統(tǒng)來(lái)輔助商業(yè)決策的制定。BI技術(shù)提供使企業(yè)迅速分析數(shù)據(jù)的技術(shù)和方法，包括收集、管理和分析數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息，然后分發(fā)到企業(yè)各處。

 

隨后，一大批BI廠(chǎng)商在歐美市場(chǎng)誕生，其主要特征是通過(guò)專(zhuān)業(yè)的IT系統(tǒng)，由IT人員進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和分析，提供數(shù)據(jù)結(jié)果。

 

至2000年左右，第二代BI產(chǎn)品開(kāi)始出現(xiàn)，其特征是將原本復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)閳D形，因此數(shù)據(jù)可視化成為了當(dāng)時(shí)BI產(chǎn)品的主要特征。我國(guó)第一批BI企業(yè)也在這一階段誕生，其服務(wù)形式是為企業(yè)提供報(bào)表工具。

 

2012年，以永洪科技為代表的新一代BI廠(chǎng)商在國(guó)內(nèi)崛起，其特點(diǎn)是部署周期短、操作簡(jiǎn)單等，自助式、探索式成為了BI產(chǎn)品的建設(shè)重點(diǎn)。自此，業(yè)內(nèi)將BI產(chǎn)品劃分為“傳統(tǒng)BI”和“敏捷BI”。

 

產(chǎn)品發(fā)展背后是技術(shù)和需求的轉(zhuǎn)變

為什么傳統(tǒng)BI很難實(shí)現(xiàn)真正的數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，驅(qū)動(dòng)科學(xué)決策？其原因在于傳統(tǒng)BI的架構(gòu)、理念和模式很難讓全體員工在業(yè)務(wù)中真正應(yīng)用數(shù)據(jù)。

 

傳統(tǒng)BI的特征是“面向IT的報(bào)表工具”，也就是說(shuō)，報(bào)表的開(kāi)發(fā)與制作以IT為主導(dǎo)，其原因是傳統(tǒng)BI的技術(shù)門(mén)檻高，操作難度大，需要專(zhuān)業(yè)的人員才可完成數(shù)據(jù)的分析與洞察。

 

敏捷BI的特征是“面向業(yè)務(wù)人員的可視化分析”，通過(guò)降低系統(tǒng)門(mén)檻，實(shí)現(xiàn)快速部署、快速應(yīng)用、快速迭代，操作簡(jiǎn)單，系統(tǒng)自動(dòng)處理數(shù)據(jù)，所有分析過(guò)程可視化，從而實(shí)現(xiàn)以業(yè)務(wù)為主導(dǎo)的數(shù)據(jù)體系。

 

使用角色的轉(zhuǎn)變，帶來(lái)了數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)效果的改變。在BI產(chǎn)品應(yīng)用過(guò)程中，傳統(tǒng)BI的流程是由業(yè)務(wù)人員提出需求，IT人員制作報(bào)表提供給業(yè)務(wù)人員使用，這樣的問(wèn)題一方面在于溝通過(guò)程中存在理解偏差，報(bào)表經(jīng)常存在不符合業(yè)務(wù)人員需求的情況；另一方面導(dǎo)致業(yè)務(wù)人員只知數(shù)據(jù)結(jié)果，不知根本原因，數(shù)據(jù)應(yīng)用效果差。

 

敏捷BI的自助式分析模式，其簡(jiǎn)單易操作的屬性，可以讓業(yè)務(wù)人員通過(guò)拖拉拽的方式完成數(shù)據(jù)分析，并進(jìn)行“究其原因”的探索式分析，在減少反復(fù)溝通測(cè)試成本的同時(shí)，讓業(yè)務(wù)人員可以真正通過(guò)數(shù)據(jù)提升業(yè)務(wù)效果。

 

BI產(chǎn)品的根本目的是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，而敏捷BI則使這一進(jìn)程更加低成本、快速、便捷、高效，真正有效果。

 

產(chǎn)品分析：什么才是真正的敏捷BI？

首先，一款優(yōu)秀的敏捷BI產(chǎn)品需要解決的問(wèn)題包括：

 

第一，企業(yè)內(nèi)部不止一個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，需要結(jié)合所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，如何對(duì)接多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)？

 

第二，對(duì)接了多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)后，想要關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，該如何做？

 

第三，敏捷BI面向業(yè)務(wù)人員，那么分析手段是否足夠簡(jiǎn)單易用，能讓業(yè)務(wù)人員快速上手？

 

第四，當(dāng)業(yè)務(wù)人員做好分析報(bào)告之后，報(bào)告中的數(shù)據(jù)能不能快速聯(lián)動(dòng)，得到數(shù)據(jù)的見(jiàn)解？

 

第五，如果明細(xì)數(shù)據(jù)達(dá)到千萬(wàn)甚至是億級(jí)別的數(shù)據(jù)量，性能怎么保證？

 

第六，敏捷BI大規(guī)模應(yīng)用后，會(huì)有許多業(yè)務(wù)人員參與使用，那么權(quán)限應(yīng)該如何管控？

 

永洪科技是國(guó)內(nèi)敏捷BI的引領(lǐng)者，連續(xù)五年獲得中國(guó)敏捷BI領(lǐng)域第一名。永洪一站式大數(shù)據(jù)BI平臺(tái)，通過(guò)一個(gè)平臺(tái)解決以上所有問(wèn)題。有全方位的數(shù)據(jù)源接入能力，輕量級(jí)數(shù)據(jù)處理手段，靈活拖拽實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)報(bào)告制作，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)自服務(wù)探索分析，獨(dú)一無(wú)二的高性能計(jì)算引擎，安全可靠的企業(yè)級(jí)管控體系。

 

1、用一個(gè)平臺(tái)解決所有問(wèn)題

傳統(tǒng)BI通常將報(bào)表和數(shù)據(jù)分析處理模塊拆分，沒(méi)有將數(shù)據(jù)分析整個(gè)流程的產(chǎn)品模塊集成于一個(gè)平臺(tái)上，導(dǎo)致在部署、操作方面成本較高。這個(gè)問(wèn)題是在產(chǎn)品架構(gòu)初期規(guī)劃錯(cuò)誤而造成的。

 

永洪BI在產(chǎn)品設(shè)計(jì)初期便以業(yè)務(wù)需求視角出發(fā)，以“一站式”的理念進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)，使用純B/S架構(gòu)，讓數(shù)據(jù)在平臺(tái)上順暢流動(dòng)。

永洪BI的一站式架構(gòu)分為三層，包括頂層的數(shù)據(jù)展示，中間的數(shù)據(jù)分析，以及底部的數(shù)據(jù)建模。涵蓋了從數(shù)據(jù)連接開(kāi)始一直到數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)生成報(bào)告，再到最終的數(shù)據(jù)展示的全流程業(yè)務(wù)架構(gòu)。 

 

將數(shù)據(jù)源進(jìn)入到數(shù)據(jù)建模模塊里做數(shù)據(jù)整合、準(zhǔn)備以及一定的ETL 清洗，當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時(shí)，可以把數(shù)據(jù)放到數(shù)據(jù)集市里，以分布式計(jì)算、列存儲(chǔ)等方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加速，能夠做到億級(jí)別數(shù)據(jù)秒級(jí)響應(yīng)。

 

當(dāng)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備完畢之后，來(lái)到中間這一層對(duì)數(shù)據(jù)做分析，例如管理駕駛艙、復(fù)雜報(bào)告、填報(bào)等，在前端的制作頁(yè)面做可視化分析。做完報(bào)告后，可以進(jìn)行各種交互分析，比如縮放聚焦、筆刷聯(lián)動(dòng)、多維篩選等等，同時(shí)也可以針對(duì)這些數(shù)據(jù)做AI增強(qiáng)分析，比如數(shù)據(jù)問(wèn)答、數(shù)據(jù)洞察、數(shù)據(jù)解釋?zhuān)蛘呓Y(jié)合R/Pythan做拓展分析。

 

這些操作完成后，就到頂層數(shù)據(jù)展示，可以通過(guò)餅圖、柱狀圖以及傳統(tǒng)復(fù)雜表等等把處理完成的數(shù)據(jù)進(jìn)行呈現(xiàn)。最終呈現(xiàn)結(jié)果可以在PC、大屏、移動(dòng)端上無(wú)縫展示。

 

2、輕量級(jí)分析手段，實(shí)現(xiàn)自助分析

真正做到面向業(yè)務(wù)人員，首先需要降低產(chǎn)品的學(xué)習(xí)和使用難度，讓零基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)人員也能實(shí)現(xiàn)自助式分析。

 

永洪BI提供可視化流程數(shù)據(jù)建模能力，可快速完成表和字段的轉(zhuǎn)義、異構(gòu)數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)、多粒度表達(dá)式、數(shù)據(jù)脫敏、異常數(shù)據(jù)過(guò)濾、維度度量擴(kuò)展、缺失值填充、去重、拆分列、范圍分組、格式轉(zhuǎn)化、自循環(huán)列等一系列操作，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。業(yè)務(wù)人員通過(guò)簡(jiǎn)單的點(diǎn)擊、拖拽等動(dòng)作，即可完成制作報(bào)表、數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析全員化，人人都是數(shù)據(jù)分析師。

 

同時(shí)，“數(shù)據(jù)可視化”不等于“可視化分析”。許多企業(yè)將數(shù)據(jù)應(yīng)用等同于數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)報(bào)表，這便導(dǎo)致過(guò)去“拍腦袋的經(jīng)營(yíng)決策”思維定式還在延續(xù)，無(wú)論是業(yè)務(wù)人員還是管理者，依然以自身視角查看、解讀報(bào)表，再根據(jù)自身經(jīng)驗(yàn)做出決策，數(shù)據(jù)只起到了對(duì)于決策的少量輔助功能，數(shù)據(jù)價(jià)值沒(méi)有真正發(fā)揮。

 

永洪BI的自服務(wù)數(shù)據(jù)集能力可以通過(guò)可視化的形式，讓用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的處理和分析，通過(guò)數(shù)據(jù)洞察真正了解數(shù)據(jù)背后的業(yè)務(wù)問(wèn)題，及時(shí)調(diào)整業(yè)務(wù)。

 

3、AI增強(qiáng)分析讓業(yè)務(wù)人員輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)洞察

從傳統(tǒng)BI到敏捷BI，BI產(chǎn)品不再只是一個(gè)查看數(shù)據(jù)報(bào)表的工具，而是可以基于數(shù)據(jù)了解業(yè)務(wù)結(jié)果的深層次原因，進(jìn)行數(shù)據(jù)性的解釋?zhuān)M(jìn)而實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)洞察和預(yù)測(cè)。

 

一些傳統(tǒng)BI中也加入了AI功能，其問(wèn)題在于僅支持一些簡(jiǎn)單預(yù)測(cè)，或是僅有部分?jǐn)?shù)據(jù)分析模型，甚至只是具有相關(guān)模塊卻無(wú)應(yīng)用場(chǎng)景，導(dǎo)致無(wú)法落地使用。造成AI應(yīng)用程度低原因之一是使用難度大，沒(méi)有從業(yè)務(wù)人員的角度構(gòu)建，導(dǎo)致在使用過(guò)程中需要專(zhuān)業(yè)人員進(jìn)行建模和應(yīng)用，賦能業(yè)務(wù)效率低、效果差。

 

永洪BI的AI增強(qiáng)分析模塊，以“AI平民化”為理念，可以全流程可視化建模，降低AI應(yīng)用門(mén)檻，讓AI應(yīng)用走進(jìn)業(yè)務(wù)，讓業(yè)務(wù)人員上手更簡(jiǎn)單。其中內(nèi)置了5種類(lèi)型，14種插件化算子，可以滿(mǎn)足常用分析場(chǎng)景，使AI深度分析與BI數(shù)據(jù)可視化深度融合以實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)分析：

 

數(shù)據(jù)問(wèn)答可以讓用戶(hù)使用文本輸入問(wèn)題，系統(tǒng)以可視化的方式進(jìn)行自動(dòng)展示答案；

 

數(shù)據(jù)解釋可以對(duì)數(shù)據(jù)影響較大的因素進(jìn)行自動(dòng)統(tǒng)計(jì)和分析，比如從不同的因素分析部門(mén)員工離職的原因，找到影響較大的原因作為數(shù)據(jù)分析參考；

 

數(shù)據(jù)洞察則自動(dòng)給出用于發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)、減少的原因，比如發(fā)現(xiàn)西部市場(chǎng)比南部市場(chǎng)銷(xiāo)售增長(zhǎng)，就可以一鍵選擇數(shù)據(jù)洞察，發(fā)現(xiàn)背后的原因。

4、大數(shù)據(jù)量處理能力讓分析更敏捷

隨著企業(yè)積累了越來(lái)越多的數(shù)據(jù)量，大數(shù)據(jù)量的處理能力成為了衡量BI產(chǎn)品是否敏捷的重要指標(biāo)之一。在傳統(tǒng)BI的數(shù)據(jù)庫(kù)中，一旦數(shù)據(jù)量超過(guò)了億級(jí)別，BI產(chǎn)品前端展現(xiàn)的計(jì)算如果下推到數(shù)據(jù)庫(kù)，響應(yīng)速度就會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理緩慢甚至崩潰，用戶(hù)體驗(yàn)極差。

 

針對(duì)這一問(wèn)題，永洪BI自主研發(fā)了VooltDB高性能計(jì)算引擎，擁有列式存儲(chǔ)，分布式計(jì)算等技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)億級(jí)數(shù)據(jù)秒級(jí)響應(yīng)，并且得到了多家全球性大型集團(tuán)企業(yè)的應(yīng)用與實(shí)踐。這也是各個(gè)大型頭部企業(yè)將永洪BI作為集團(tuán)級(jí)的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的原因之一。

 

 

5、敏捷可靠的企業(yè)級(jí)管控體系

當(dāng)大量業(yè)務(wù)人員開(kāi)始進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、報(bào)告制作和數(shù)據(jù)洞察時(shí)，便需要敏捷的管控體系，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全應(yīng)用。

 

永洪BI有一套安全可靠的企業(yè)級(jí)管控體系，主要分成兩大塊：一是功能權(quán)限，二是數(shù)據(jù)權(quán)限。

 

功能權(quán)限可以控制用戶(hù)的不同功能模塊的訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限，例如有的用戶(hù)只能查看報(bào)告，有的用戶(hù)不能鏈接數(shù)據(jù)源等，也可以控制用戶(hù)的下載權(quán)限、修改權(quán)限等，精確到按鈕級(jí)別。

 

數(shù)據(jù)權(quán)限可以控制到報(bào)告的數(shù)據(jù)級(jí)別權(quán)限，分為行權(quán)限和列權(quán)限，行權(quán)限能做到同一張報(bào)告有全國(guó)的數(shù)據(jù)，不同區(qū)域的用戶(hù)只能看到自己區(qū)域的數(shù)據(jù)。列權(quán)限能做到控制敏感字段的權(quán)限，可以單獨(dú)控制某些用戶(hù)有無(wú)查看權(quán)限。

 

同時(shí)永洪BI還能實(shí)現(xiàn)報(bào)告的LDAP集成、異常預(yù)警、報(bào)告水印、安全審計(jì)、平臺(tái)安全等功能。

 

 

總的來(lái)說(shuō)，作為國(guó)內(nèi)敏捷BI的引領(lǐng)者，永洪BI的特點(diǎn)是“面向業(yè)務(wù)人員的可視化分析”工具，其目的在于通過(guò)簡(jiǎn)潔易用的產(chǎn)品，讓企業(yè)全員具備數(shù)據(jù)分析和洞察能力，真正做到數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。

 

未來(lái)趨勢(shì)：數(shù)據(jù)應(yīng)用橫向拓展、縱向深入

中國(guó)信息通信研究院發(fā)布的《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告(2022年)》中顯示，2021年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到45.5萬(wàn)億元，同比名義增長(zhǎng)16.2%，占GDP比重達(dá)到39.8%。數(shù)字經(jīng)濟(jì)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位更加穩(wěn)固、支撐作用更加明顯。

 

數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為共識(shí)，諸多企業(yè)將重心放在數(shù)據(jù)的有效應(yīng)用，釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，讓數(shù)據(jù)可以有效賦能業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，提升經(jīng)營(yíng)發(fā)展質(zhì)量。敏捷BI解決了傳統(tǒng)BI數(shù)據(jù)應(yīng)用成本高、層次淺、范圍窄等問(wèn)題，極大的提升了數(shù)據(jù)賦能的范圍及應(yīng)用的深度，也獲得了更廣泛的市場(chǎng)前景。

 

未來(lái)，敏捷BI廠(chǎng)商在提升技術(shù)能力的同時(shí)，需要圍繞企業(yè)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景，聚焦“面向業(yè)務(wù)人員的可視化分析”，深入洞察業(yè)務(wù)人員的數(shù)據(jù)分析需求，解決業(yè)務(wù)人員在數(shù)據(jù)分析全流程中的痛點(diǎn)與難點(diǎn)，一方面橫向拓展使更多企業(yè)和人員可以低成本、便捷的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)，另一方面通過(guò)可視化分析、AI增強(qiáng)分析等，讓數(shù)據(jù)應(yīng)用更加深入，挖掘原因、洞察趨勢(shì)、科學(xué)決策。以此，真正推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功，綻放數(shù)據(jù)應(yīng)有價(jià)值。

 

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