BI平臺成企業(yè)標配,業(yè)務人員將成為使用主力

摘要:

隨著數字化浪潮的持續(xù)洶涌,企業(yè)同時面臨著挑戰(zhàn)和機遇:一方面行業(yè)競爭加劇,數字化轉型成為企業(yè)提升競爭力的必要手段;另一方面作為目前我國經濟的重要組成部分,數字經濟又受到來自多方面的重視和扶持。企業(yè)數字化轉型離不開專業(yè)的信息化建設,商業(yè)智能(BI)作為信息化建設中的關鍵一環(huán),在企業(yè)數字化轉型升級過程中將持續(xù)發(fā)揮重要作用。未來,BI在不斷深入企業(yè)業(yè)務一線、指導業(yè)務人員精細工作的同時,更為企業(yè)的科學決策持續(xù)助力。

BI平臺成企業(yè)標配,業(yè)務人員將成為使用主力

2022年國務院印發(fā) 《“十四五”數字經濟發(fā)展規(guī)劃》,明確堅持“數據賦能、系統(tǒng)推進、協同高效”的原則,以數字技術與實體經濟深度融合為主線,協同推進數字產業(yè)化和產業(yè)數字化,賦能傳統(tǒng)產業(yè)轉型升級,培育新產業(yè)新業(yè)態(tài)新模式。數字經濟時代已至,企業(yè)面臨著新的機遇和挑戰(zhàn),數字化轉型成為企業(yè)提升競爭力的必要手段,通過數字化轉型可以幫助企業(yè)抓住新機遇,提升企業(yè)韌性,應對外部環(huán)境的變化及內部組織變革的挑戰(zhàn)。企業(yè)數字化轉型不是簡單的新技術的創(chuàng)新應用,是發(fā)展理念、組織方式、業(yè)務模式、經營手段等全方位的轉變,既是戰(zhàn)略轉型,又是系統(tǒng)工程,需要體系化推進。

而另一方面,大多數傳統(tǒng)企業(yè)可能都會面臨數字化轉型的難題,傳統(tǒng)商業(yè)智能(BI)平臺部署成本高、開發(fā)周期長、靈活性較差,而這些特性也逐漸使企業(yè)客戶對商業(yè)智能產生了一些刻板印象。與傳統(tǒng)BI相比,企業(yè)使用敏捷BI更是未來數字化升級的趨勢。數字化內涵中可視化、可量化、可優(yōu)化的三大要素,敏捷BI都能完美勝任,且比傳統(tǒng)BI更加出色。其極高的靈活性使BI深入業(yè)務層成為可能。通過使用敏捷BI,業(yè)務人員的日常工作可全程助力到企業(yè)的科學決策中:業(yè)務人員更易獲取所需信息、且能夠根據需求進行實時分析、企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)數據庫得以打通、業(yè)務數據整合到數據倉庫的過程更高效,進而減少人力、時間成本;對管理層而言,敏捷BI可提供數據可視化報表,通過數據可視化分析全面展現企業(yè)發(fā)展狀況,追蹤業(yè)務執(zhí)行效果,促進業(yè)務健康發(fā)展,輔助企業(yè)管理層進行科學決策。本文將從商業(yè)智能(BI)發(fā)展的時間維度、國際維度進行梳理和分析,并以實際案例展示BI平臺對企業(yè)發(fā)展的重大意義。

BI商業(yè)智能的發(fā)展歷程

BI的概念最早是由Gartner在1996年提出,其定義為一類由數據倉庫(或數據集市)、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的的技術及其應用。從發(fā)展階段來看,我國BI的發(fā)展分為兩個階段。

2010年處于IT用戶報表開發(fā)時代

第一個階段是以2010年為代表的IT用戶報表開發(fā)時代,屬于傳統(tǒng)BI,該階段產品報表的開發(fā)與制作以IT為主導,由業(yè)務用戶提需求,IT工程師負責項目規(guī)劃、數據準備、報表開發(fā)、測試、最后上線給到業(yè)務人員使用。

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傳統(tǒng)BI和自助式敏捷BI的差別

2020年開始進入業(yè)務用戶商業(yè)分析時代

在2010-2019年,報表類產品是中國最受歡迎的BI產品,而Gartner2022年發(fā)布的一份針對中國分析平臺市場的報告提到,報表類產品的需求增速在逐漸停滯,增量的需求來自于更強調低門檻分析能力的現代化的分析型BI平臺(Analytics and BI platforms),這類產品未來5年將會以超過30%的增速,引領整個BI市場的發(fā)展。

這個結論和我們近幾年不斷接觸客戶和對市場變化的持續(xù)感知產生的觀察不謀而合。近年BI市場的發(fā)展趨勢明顯呈現出從IT走向業(yè)務、從報表工具走向分析決策的特征,開始逐漸步入業(yè)務用戶商業(yè)分析的時代,與此同時以永洪BI為代表的新一代敏捷BI產品應運而生。

從報表工具和商業(yè)分析角度來看,該階段產品主要以面向業(yè)務用戶/分析師為主,整個過程當業(yè)務用戶/分析師有需求和問題時,IT工程師只需負責把基礎的數據整理好,其他數據準備和報表開發(fā)都讓業(yè)務人員通過拖拉拽的方式完成,同時也可以進行“究其原因”的探索式分析,讓業(yè)務人員可以真正通過數據提升業(yè)務效果。

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一站式——商業(yè)分析的未來趨勢

從歐美到中國,商業(yè)化分析正被廣泛應用

在全球范圍內,第一批BI工具廠商在20世紀80、90年代誕生于歐美市場,并于2000年前后初步在全球形成一定規(guī)模,出現了美國的MicroStrategy、Hyperio、Salesforce,法國BusinessObjects,加拿大Cognos和Crystal Reports、Siebel Analytic,瑞典Qlikview等行業(yè)領軍者。到2010年,歐美開始規(guī)模化進入業(yè)務用戶商業(yè)分析時代。

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國內外BI發(fā)展歷史及趨勢

國外商業(yè)化分析案例雀巢:培養(yǎng)數據驅動業(yè)務決策的企業(yè)文化

雀巢是一家總部位于瑞士的跨國食品和飲料公司。成立于 1866 年,擁有超過 291,000 名員工和 403 家工廠,2021 年的銷售額為 871億瑞士法郎。擁有如此大規(guī)模的公司,為員工尋找合適的業(yè)務管理工具以做出有價值的業(yè)務決策既至關重要又具有挑戰(zhàn)性。雀巢從2010年就已開始構建商業(yè)化分析體系,后來又引入了BI商業(yè)化分析工具,以幫助那些做出業(yè)務決策的人在需要時訪問他們需要的數據,而無需等待集中式數據團隊的報告。

在整個數據分析架構體系當中,雀巢的分析技術堆棧包括四個領域。這些領域的組件是成功分析解決方案的基石:

(1)商業(yè)智能工具

(2)機器學習和統(tǒng)計平臺

(3)數據管理解決方案

(4)數據治理和集成

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雀巢用于BI的工具和平臺

為了讓員工更好地訪問數據,從而對市場做出快速反應。雀巢開發(fā)了統(tǒng)一的數據倉庫,并將數據倉庫中的數據與其他本地數據集相結合起來,利用自助式BI,以準確、高效的方式為員工提供數據分析服務,從而促進科學決策和公司的可持續(xù)發(fā)展。

1、數據驅動下的科學決策

以某部門的營銷分析主題為例子,該儀表板的目標是提供全球統(tǒng)一的儀表板界面,讓部門內部人員可以實時訪問其關鍵業(yè)務和品牌的績效指標表現,提供業(yè)務決策依據。

這個儀表板匯總了來自各種內部和外部來源的 Purina 營銷數據,包括來自 Nielsen 等媒體機構、定制研究、聯合銷售來源、社交媒體和銷售點的數據。例如Consumer Metrics(消費者指標分析)頁面整合了品牌資產、品牌情緒、家庭面板數據和來自各種來源的消費者聯系方式,以全面了解品牌的評價程度,并做出精準的決策調整。

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儀表盤協助市場洞察(示意)

2、自助分析助力雀巢保持全球的核心競爭力

雀巢通過明智的戰(zhàn)略性技術投資來增強員工能力并創(chuàng)建一個現代和先進的組織,培養(yǎng)以數據驅動的企業(yè)文化,讓員工能夠做出科學的業(yè)務決策,從而繼續(xù)保持企業(yè)的競爭力。截止2020年底,公司內部的用戶已增長到每月超過45000位活躍用戶。2022年5月,Gartner 發(fā)布2022年全球供應鏈25強排行榜中,雀巢以“創(chuàng)新轉型、數字賦能的智能供應鏈戰(zhàn)略”優(yōu)勢,榮登全球第八。

而在中國,商業(yè)化分析的步伐開始于2020年,相較于歐美落后10-15年,但隨著本土BI企業(yè)的日益成熟,商業(yè)化分析的土壤在智能制造、金融、零售等行業(yè)的頭部企業(yè)中快速興起,這加速了追趕歐美的步伐。

永洪BI案例某全球領先ICT企業(yè):面向 ”自助消費” 的數據服務建設

該企業(yè)創(chuàng)立于80年代末,是全球領先的ICT(信息與通信)基礎設施和智能終端提供商。目前約有20萬員工,業(yè)務遍及170多個國家和地區(qū),服務全球30多億人口。

1、從 ”保姆” 模式到 ”服務 + 自助” 模型

過去,該集團各業(yè)務部門的分析訴求往往通過公司總部”保姆式”的開發(fā)模式來滿足,即業(yè)務部門只負責提出需求,所有的方案從設計到開發(fā)實現,統(tǒng)一由總部完成。這也是傳統(tǒng)BI的開發(fā)模式,強依賴于IT人員,貫穿整個數據分析的過程,從獲取數據、建模到設計報告,均需要IT人員的支撐,這種模式存在多個問題:

1)開發(fā)周期長。通常從需求提出到開發(fā)實現,需要多輪次需求解析和澄清,IT開發(fā)完之后還需要進行嚴格的測試驗證部署,因此整個周期通常最短需要30天。

2)無法滿足靈活多變的業(yè)務要求。業(yè)務運營是按需開發(fā)的,而業(yè)務開展時的問題和風險是經常變化的,總部無法響應所有業(yè)務部門的需求。

在這種背景下,提出了”服務 + 自助” 模式,即公司總部只提供統(tǒng)一的數據服務和分析能力組件服務,各業(yè)務部門可以根據業(yè)務需要進行靈活的數據分析消費,數據分析的方案和結果由業(yè)務自己完成。使得數據分析消費周期極大縮短。發(fā)揮業(yè)務運營主觀能動性。減少“煙囪式系統(tǒng)”的重復建設。

2、打造業(yè)務自助分析的關鍵能力

該企業(yè)將自助分析打造成企業(yè)內部的一種公共的能力,在企業(yè)層面進行了統(tǒng)一構建。一方面,面向不同的消費用戶提供了差異性的能力和工具支撐;另一方面,引入”租戶”的概念,不同類型的用戶可以在一定范圍內分析數據、共享數據結果。

在選擇要實施的工具時,擁有便捷的數據分析能力和高效的性能,同時還使業(yè)務用戶能夠在數據結果共享時保障數據安全非常重要。該企業(yè)在2019年選擇了永洪BI作為內部的自助分析工具,幫助用戶能夠快速釋放數據價值,驅動業(yè)務增長。

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永洪BI產品的全流程服務

截止到2019年,永洪BI工具已被逐步推廣到集團的20幾個單位或部門。培育了近2000+商業(yè)化數據分析師,生產了超過3W+張自服務分析報告,周活報表10000+。為集團各部門的業(yè)務決策提供了靈活、精準、高效的支撐。

永洪BI案例某大型國有銀行:搭建全行統(tǒng)一的自助式分析平臺

該銀行屬于中央管理的大型國有銀行之一,在2015年被認定為是全世界市值最高的銀行之一。2018年底總資產超過27兆人民幣,個人金融資產達12兆人民幣。

1、大數據平臺建設歷程

該銀行從 2002 年開始建設數據集市,當時主要使用 Oracle 類單機版的關系型數據庫。隨著數據量不斷增加,開始引入 TD、ED 等國外高端一體機。2014 年該銀行正式基于 Hadoop 技術建設了大數據平臺,在其之上構建了企業(yè)級數據湖及數據倉庫。2017 年,隨著 AI 技術的興起,又開始建設機器學習平臺,2020 年開始建設數據中臺和高時效類商業(yè)化分析平臺。

2、為什么要上企業(yè)級自助式BI系統(tǒng)

該銀行原有報表平臺有自研報表平臺、水晶報表、Cognos和SAS。在使用時面臨著以下問題:

1. 數據交互式查詢慢。該銀行的數據量級在千億級別,數據涉及面廣,分析的復雜度也高。原系統(tǒng)的hive查詢往往會出現幾分鐘甚至幾十分鐘才能返回數據結果,無法滿足快速、準確查詢的需要。

2. 數據分析和業(yè)務探索能力不足。該銀行需要服務集團及分子公司上萬業(yè)務用戶,原有系統(tǒng)分散,不能滿足全行業(yè)務分析師在線數據挖掘和業(yè)務探索的需求。

3. 原有報表圖表樣式少。該銀行原有報表圖表樣式10余種,難以滿足豐富精致的數據圖表樣式需求。

4. 權限管控機制不夠。該銀行需要企業(yè)級權限管控,保障數據安全應用。

  3、商業(yè)化數據分析平臺的技術架構

該銀行的實時大數據平臺依托于華為云 FusionInsight 智能數據湖為數據底座,以永洪BI作為全行的自助式數據分析中心。

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該案例的系統(tǒng)架構

1. 數據層

a.數據底座:依托華為Hetu集群,大大加速了數據查詢與計算的速度,由一開始的分鐘級優(yōu)化為秒級響應。

b.自助BI層:采用了BI系統(tǒng)直接連接數據湖的形式。數據分析師通過bi平臺的功能自行編寫查詢語句,對于數據湖中數據進行抽取來完成各式各樣的自助式bi分析功能。這樣的設計會使得分析非常靈活,自由度高。

2. 服務層:由于行方需要上百臺BI系統(tǒng)來滿足大規(guī)模用戶使用需要,采用了分布式docker容器方案,通過啟動docker靈活部署的方式+即時BI系統(tǒng)的license server功能,實現了即停即起,license管控,心跳檢測,自動殺停等一系列靈活部署的機制。

3. 業(yè)務層:需要規(guī)范安全的權限管控機制,支持集團,區(qū)域,項目,不同中心以及子公司等多層級、分角色、分用戶、高安全性、易操作的權限管控保障要求。

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該案例的技術架構

到2020年,該銀行通過永洪BI和華為云的數據湖搭建的全行級的統(tǒng)一數據分析平臺加速了海量數據的價值轉化,服務了全行上千名數據分析師,利用高效便捷的數據分析服務促進了更快、更有效的業(yè)務決策。

  永洪BI,助力商業(yè)分析新時代

信息技術的飛速發(fā)展帶來數字經濟的擴張,數據已然是繼土地、勞動力、資本和技術之后的第五大生產要素,在更高層面,數據也已成為國家的重要戰(zhàn)略資源。隨著科學技術的不斷發(fā)展,不僅硬件存儲和計算能力大幅提升、軟件平臺和產品能力越來越成熟,信息時代企業(yè)人才的素質也不斷提高,企業(yè)將實現數字化轉型的重心放在數據的有效應用上,期望數據可以有效賦能業(yè)務增長,釋放數據價值,從而提升經營發(fā)展質量。自2020年以后,中國企業(yè)開始規(guī)模化進入業(yè)務用戶商業(yè)分析時代,數字化轉型的趨勢不斷顯著。

為滿足廣大企業(yè)商業(yè)化分析轉型,永洪科技構建了商業(yè)化分析師家園——永洪社區(qū),免費提供教學視頻、互助問答、學習資料、插件模板、生活分享等內容,全面提升商業(yè)化數據分析師的能力;同時推出了商業(yè)化分析“免費全家桶”產品組合,Yonghong Desktop Basic、X+Viewer、永洪云。當企業(yè)規(guī)模足夠大時,則可以升級為Yonghong Desktop Professional、X-Suite和Z-Suite等企業(yè)級商業(yè)化分析平臺,以滿足企業(yè)在不同發(fā)展階段的商業(yè)化分析需求。

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永洪科技的商業(yè)化分析能力

作為國內敏捷BI的首創(chuàng)者與引領者,永洪BI因“一站式大數據分析服務”等先進理念和技術,以及更全面、更靈活、更易用等屬性,一直受到市場和客戶的廣泛認可,連續(xù)5年榮獲中國敏捷BI第一名。永洪科技核心產品擁有分布式計算、分布式存儲、分布式通信、云計算、數據處理、數據展現等多項技術專利,在高性能、易用性等方面具有獨特優(yōu)勢。除了廣泛的數據源接口、可視化數據報告、自助式探索分析等強大功能以外,還與AI深度融合,讓本土用戶在面對復雜的報表、企業(yè)級管理困境時能夠輕松快速地制作并分析數據報告,實現各類預測分析,提升企業(yè)科學決策的能力。

永洪科技的客戶涵蓋了金融、制造、零售、能源、政府、教育等近20個中國支柱產業(yè)及新經濟產業(yè),在金融、制造的市場占有率排名第一,其中Top20銀行客戶覆蓋率更是達到80%。同時,財富世界企業(yè)100強,有14家選擇永洪BI。全球各領域排行第一的25家中國企業(yè),有11家選擇永洪BI。永洪科技成功為共計10000+家企業(yè)客戶提供了產品和服務,提煉總結出無數企業(yè)數字化升級的成功經驗,未來將持續(xù)助力更多企業(yè)獲得成功。

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