數據意識崛起，從企業應用看BI軟件的未來發展

前陣子，和1群企業CIO聊天，希望從甲方角度看看對BI產品的看法。在問及1些成熟企業為什么不上BI項目時，大家紛紜表示目前還處于觀望狀態。

提及BI，大家都覺得有些飄忽，和大數據1樣，聽著高大上，能真正實現落地的并沒有多少，性價比乃至不如1個報表工具。

可以理解這些行業人士的困惑，10多年前，SAP BO、Oracle BIEE、IBM Cognos 等老牌巨頭的出現，賦予了數據利用1個新概念，數據庫內容可以買通，數據得到整合，數據能可視化展現?？勺詈罄玫某潭冗h不及當初假想的那樣，使用復雜、領導學不會，BI終究仍淪為1個報表展現工具。

但是另外一頭，我看到另外1番景象。16年中旬，帆軟舉行了“標桿案例巡展”，攜帶FineBI4.0的產品發布走過北京、上海、廣州、深圳、杭州、臺北等22個城市，而且幾近場場爆滿，能感遭到現場觀眾的熱忱和對新BI技術出現的期待。

為什么企業對BI既糾結又期待，未來BI將如何發展？

企業對BI系統的猶豫未定，主要是用戶期望與傳統商業智能BI的矛盾點，這類矛盾可能源于本錢、數據基礎和管理問題。

第1，本錢。從前期BI的選型調研、硬件采購，到期間的咨詢服務、項目實行，和后續的培訓和保護，很多企業不是不想上 SAP BO、OBIEE、Cognos，而是斟酌到本錢的問題。比如采取傳統數據倉庫的模式，不管是Kimball還是 Inmon，1旦觸及復雜業務邏輯，全部實行周期都最少是按月、年來算。其次，后續的使用比如業務部門提出的數據報表制作，從定稿溝通到修改，1來1回的周期也不敢想象。純潔的IT驅動，報表制作需要大量人力。 

第2，數據基礎。企業是不是有能力實行BI，最重要的是基礎數據的統1。比如貨物信息，供應商信息，公司內部信息，數據內容不齊全，管理不規范，從積累到整理最少要2⑶年的時間。再加上統1業務情勢，統1數據口徑來規范數據質量，這個周期對急于上線使用的企業來說簡直遙遙無期。

第3，管理配合。BI觸及的面很廣，要想發揮最大的功效，1來需要得到管理者的認同，用于從上至下的推動；2來需要業務與信息的積極配合，完成從下至上的履行和反饋。數據口徑不統1，業務需求不確認完善、人材資源儲備不足，這些都會致使BI風險的增加。

所以基本上，上述的3個因素阻礙了企業的進1步想法，市場上也急需能夠解決以上3個問題的新方案或新產品。

從我們今年巡展交換和簽約的情況來看，企業對新型BI10分期待乃至有眼前1亮的感覺。上線實行BI的企業大多是出于大數據平臺建設和移動化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。這類趨勢其實不是1面之詞，近幾年傳統BI巨頭紛紜進行產品轉型，Oracle發布可視化云服務，微軟推出Power BI，IBM推出基于云端 SaaS 分析服務。新型BI市場，國外Tableau、Qlikview搶占先機穩扎穩打，國內除帆軟，永洪、海致等公司也在13年前后紛紜推出新型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。

如今，市面上可供選擇的BI工具愈來愈多，模塊操作也大同小異，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

大中型企業經過量年的發展已沉淀了足夠的數據，會從決策劃力動身去斟酌買通數據和整合問題。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?？梢允遣僮鲗拥囊材軌蚴菓鹦g和戰略層的決策。我們有1家大型醫藥客戶仁和團體，他們實行BI的主要目的就是幫助梳理數據，替換原有人為加工的靜態報表，將業務模塊化，動態展現數據，并通過移動化BI來實時查看業務報表，鉆取數據分析緣由和預測趨勢。BI上線至今已有半年，目前已成熟地利用于財務分析、采購分析、工業運營分析和工業指揮中心使用。

小微型組織BI在向數據發掘和自助型分析分析倒逼業務整合方向發展

對中小型企業，信息化建設還未成熟，BI的使用1方面是利用數據分析的優勢幫助制定業務決策，防范企業成長進程中的風險；另外一方面利用商業智能倒逼數據調劑，幫助企業從1開始就建立標準化的數據質量，提升內部管理下降企業管理本錢。在我們接觸到的1些中小微組織，特別是1些快速成長的互聯網企業，數量級大，常常是TB/PB級別的數據；內部外部的數據來源復雜，從原始的關系型數據庫到散布式架構的greenplum、kylin再到大數據架構hadoop、spark等；分析復雜度高，業務又以數據驅動型為主，網站分析，用戶行動分析、風險管控，數據分析直接關系著事跡產出。對BI的需求常常是門坎低輕量化，能夠少本錢短周期的快速投入，這1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勢，不失為業務員用于分析的“自助式工具”。

很多媒體或業界拿商業智能和大數據比較，認為大數據的處理和發掘BI系統遠不及1些大數據技術。這里，筆者認為，BI產品的使用關鍵還是業務和管理，1方用于梳理數據，提升管理水平，1方則是深入發掘某1領域，為企業核心業務提供精準預測信息的手段。二者有共通的地方，但不敢茍同。

綜上，未來的BI市場是巨大的，觸及的觸角也會愈來愈多。就我視察到的企業利用和數據類產品中發現，很多企業通過數據接口引入了更多外部的數據來完善分析，也有部份企業私有化部署的BI產品在往云BI方向發展。與R語言、數據發掘類技術的集成，也將進1步提高數據分析的深度。

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