商業(yè)智能這一概念，自1996年提出至今，已經(jīng)過了26年。市場(chǎng)對(duì)BI的態(tài)度，從好奇、探索直到習(xí)以為常，80-90年代的IT人還記憶猶新。
但如果有一家初創(chuàng)公司，要邁入這個(gè)成熟的市場(chǎng)，即使是團(tuán)隊(duì)內(nèi)部也必少不了質(zhì)疑的聲音。在一個(gè)客戶需求、產(chǎn)品功能、市場(chǎng)格局都看上塵埃落定的狀態(tài)下，如何做成功一個(gè)全新的BI產(chǎn)品似乎缺乏討論的價(jià)值。然而市場(chǎng)上依然有大量積極的聲音在談?wù)揃I的未來，下一代BI需要具備哪些特性，會(huì)帶來什么變化。出現(xiàn)這樣的反差和BI目前的使用場(chǎng)景有著分不開的聯(lián)系。
在企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景中，BI在絕大多數(shù)場(chǎng)景下還需要依靠人來完成，不管是基礎(chǔ)分析邏輯的設(shè)計(jì)開發(fā)、維度和度量的選擇與調(diào)整、展示效果的規(guī)劃與解讀，都需要依靠人來完成。而限于工具目前的發(fā)展水平，人參與比例相對(duì)較高，這會(huì)導(dǎo)致一個(gè)相對(duì)客觀的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景，摻雜了過多人的主觀判斷。甚至?xí)霈F(xiàn)為了佐證某個(gè)觀點(diǎn)，開發(fā)人員主動(dòng)選擇甚至篩選出符合目標(biāo)預(yù)期的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，選擇適合的分析方法，以展示出與觀點(diǎn)一致的趨勢(shì)和期望，這就與商業(yè)智能通過整合數(shù)據(jù)，分析趨勢(shì)，指導(dǎo)決策的初衷背道而馳了。
由于BI的使用，涉及到數(shù)據(jù)選擇、維度塑造、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析方法、展示設(shè)計(jì)等等環(huán)境，需要同時(shí)掌握數(shù)據(jù)、技術(shù)、業(yè)務(wù)、設(shè)計(jì)等多領(lǐng)域多學(xué)科的知識(shí)，目前在企業(yè)中負(fù)責(zé)此類工作的多為專業(yè)分析師、IT運(yùn)維等職能人員。角色屬性決定了他們無法對(duì)于決策的業(yè)務(wù)結(jié)果負(fù)責(zé)，割裂了分析與執(zhí)行，決策和結(jié)果。理想的模式應(yīng)該是讓業(yè)務(wù)人員自主完成分析工作，和他們的主觀判斷結(jié)合，形成最優(yōu)的解決路徑，并由他們對(duì)結(jié)果負(fù)責(zé)。但是這一工作目前的推進(jìn)可以說是步履維艱。
首先是數(shù)據(jù)的選擇與加工，部分企業(yè)會(huì)將這一工作與數(shù)據(jù)分析分開，期望像流水線一樣，實(shí)現(xiàn)對(duì)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的開發(fā)利用。但往往分析師拿到中臺(tái)給過來的資產(chǎn)之后，還是需要做不少的處理工作。如果BI工具不支持，那就只能求助于sql或者專門的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具。其次是數(shù)據(jù)分析，簡(jiǎn)單的分析工作確實(shí)掌握統(tǒng)計(jì)知識(shí)就ok了，但是如果要做復(fù)雜分析，函數(shù)擬合、算法、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)的結(jié)合，這些都是躲不掉的內(nèi)容，這些對(duì)于業(yè)務(wù)人員來說都過于艱深了。最后辛苦做出來的成果，還需要固定成應(yīng)用或者工程化導(dǎo)出到其他系統(tǒng)中，這又來到了軟件開發(fā)的專業(yè)領(lǐng)域，需要具備代碼和集成的相關(guān)知識(shí)。所以結(jié)合以上三點(diǎn)來看，并不是市場(chǎng)不希望業(yè)務(wù)人員參與，也不是業(yè)務(wù)人員沒有主觀的自驅(qū)，而是現(xiàn)實(shí)的能力模型需求，遠(yuǎn)超一般業(yè)務(wù)人員能夠觸及的范圍。
下一代BI面向的這就是這樣看似無解的困境，首先我們要認(rèn)識(shí)到業(yè)務(wù)人員已經(jīng)不是幾十年前的產(chǎn)業(yè)工人了，不管是基礎(chǔ)教育水平還是擁抱數(shù)字化的主觀意愿，都有了巨大的進(jìn)步。BI可以說經(jīng)過20多年的發(fā)展已經(jīng)具備了強(qiáng)大的群眾基礎(chǔ)，下一步就是要通過工具的自我進(jìn)化實(shí)現(xiàn)雙向奔赴。要數(shù)據(jù)融合，將數(shù)據(jù)的對(duì)接、開發(fā)、分析、展示，在一個(gè)平臺(tái)內(nèi)閉環(huán)，解決過程斷層。要增強(qiáng)分析，提供專業(yè)全面的分析能力，強(qiáng)大的計(jì)算效率，讓BI和Matlab一樣，具備打硬仗的能力。要敏捷易用，做出來的成果能夠靈活分享、落地和被集成，同時(shí)這個(gè)過程不能太苦澀。短期內(nèi)無法讓業(yè)務(wù)人員的能力模型實(shí)現(xiàn)質(zhì)變，就只能要求下一代BI工具在業(yè)務(wù)模式化、流程自動(dòng)化、算法模塊化、交互智能化、展現(xiàn)個(gè)性化方面做到極致，讓部分簡(jiǎn)單的工作可以工具自主完成，減少枯燥的重復(fù)配置。讓部分復(fù)雜的算法設(shè)計(jì)與場(chǎng)景結(jié)合，易于理解和應(yīng)用。這樣，對(duì)于下一代BI的定義也就呼之欲出了，數(shù)據(jù)融合的增強(qiáng)分析型敏捷BI平臺(tái)，基于這個(gè)方向，國(guó)外的tableau，國(guó)內(nèi)的nextionBI都在持續(xù)發(fā)力，讓BI工具和用戶的關(guān)系更加合理，也讓BI回歸它被提出時(shí)的含義。
nextionBI于2022年2月25日下午，舉辦了線上產(chǎn)品發(fā)布會(huì)。與致力于數(shù)據(jù)分析引領(lǐng)業(yè)務(wù)成長(zhǎng)的人們分享了nextionBI在成長(zhǎng)中的點(diǎn)滴。開場(chǎng)之后，數(shù)睿數(shù)據(jù)總裁劉超，首先回答了一個(gè)觀眾都好奇的問題，作為一家無代碼企業(yè)，數(shù)睿數(shù)據(jù)為何會(huì)進(jìn)入BI賽道。劉超表示，是價(jià)值驅(qū)動(dòng)了這一切。
數(shù)睿數(shù)據(jù)做BI這件事，核心不是金錢驅(qū)動(dòng)，是價(jià)值驅(qū)動(dòng)的。數(shù)睿數(shù)據(jù)的愿景是“讓人人盡享數(shù)據(jù)價(jià)值”，只靠無代碼還不夠。無代碼做的是數(shù)字礦脈的探知和數(shù)字礦山的建設(shè)，實(shí)現(xiàn)價(jià)值的高速高質(zhì)積累。BI需要做的是數(shù)字礦產(chǎn)的挖掘和輸出，實(shí)現(xiàn)價(jià)值從地下到手中的流轉(zhuǎn)。是我們關(guān)注數(shù)據(jù)價(jià)值的過程中，不可忽視的一環(huán)。隨著我們無代碼產(chǎn)品越來越多的部署，客戶對(duì)于價(jià)值提煉的需求愈發(fā)密集，也正是這點(diǎn)驅(qū)動(dòng)了nextionBI的發(fā)布。
然而傳統(tǒng)的BI已經(jīng)愈發(fā)難以匹配全面數(shù)字化社會(huì)的發(fā)展需求，原因有三點(diǎn)。首先，產(chǎn)品的使用依賴專業(yè)人才，但是同時(shí)懂業(yè)務(wù)、懂?dāng)?shù)據(jù)、懂分析方法、懂市場(chǎng)需求的人才太匱乏了，限制了BI工具的發(fā)展。其次，國(guó)內(nèi)受需求影響，過于關(guān)注可視化呈現(xiàn)，缺少對(duì)于分析方法的鉆研，工具能力不足、指標(biāo)固化、分析模型稀少的問題比較突出。最后，BI的價(jià)值沒有展現(xiàn)完全，聚焦與“算”與“看”的客觀描述層面，少了對(duì)于業(yè)務(wù)的促進(jìn)設(shè)計(jì)?？偨Y(jié)來說，BI走入了一個(gè)工具負(fù)責(zé)好看，分析廠家來干，知識(shí)難以沉淀的歧路。
時(shí)代呼喚下一代，劉超介紹，下一代BI應(yīng)該是革故鼎新、關(guān)注行業(yè)知識(shí)、服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要工具。革故鼎新是需要BI平臺(tái)回歸價(jià)值路線，放棄對(duì)于數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘無意義的冗余能力，回到數(shù)據(jù)分析的主線上來。同時(shí)需要從行業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)中梳理出知識(shí)，讓價(jià)值傳遞、復(fù)制成為可能。要符合數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策要求，識(shí)別數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中環(huán)境的變化和新的痛點(diǎn)，針對(duì)性的設(shè)計(jì)解決方案，這才是下一代BI該走的道路。
對(duì)于未來，從nextionBI新發(fā)布的logo中可以看出，中間的“O”，也就是origin，被更加清晰的闡釋。一半是數(shù)據(jù)，一半是知識(shí)，BI從數(shù)據(jù)中來，到知識(shí)中去。而下一代BI應(yīng)當(dāng)面向知識(shí)設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)只是過程，知識(shí)才是目的。BI的未來是對(duì)知識(shí)的積累、發(fā)現(xiàn)和應(yīng)用。
數(shù)睿數(shù)據(jù)智能工程部負(fù)責(zé)人車文彬，具體介紹了數(shù)睿數(shù)據(jù)理解的下一代BI。下一代BI應(yīng)該是數(shù)據(jù)融合的增強(qiáng)分析型敏捷BI平臺(tái)。首先是多源數(shù)據(jù)，極速融合，快速自動(dòng)匯集企業(yè)各部門不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，支持各類物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)接入，滿足99%以上的數(shù)據(jù)處理，這是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理、分析、展示在一個(gè)平臺(tái)里閉環(huán)的第一步。其次是增強(qiáng)分析，結(jié)果共享，用AI技術(shù)賦能增強(qiáng)分析，從海量數(shù)據(jù)中找到難題的答案，把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為動(dòng)態(tài)圖表，文字報(bào)告，大屏畫面，迅速共享分析結(jié)果，這便是數(shù)據(jù)向知識(shí)轉(zhuǎn)化的核心過程。最后是人人可用，自助分析，全程無代碼，鼠標(biāo)拖拽操作，讓沒有任何技術(shù)背景的人也可以很快學(xué)會(huì)使用nextion BI，自助靈活地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。在數(shù)據(jù)融合、增強(qiáng)分析、敏捷易用這三個(gè)維度上，nextionBI已經(jīng)形成了厚實(shí)的能力沉淀，形成了對(duì)于下一代BI的一個(gè)立體的展示。
車博士從產(chǎn)品架構(gòu)、核心優(yōu)勢(shì)、能力矩陣三個(gè)維度出發(fā)，深度剖析了nextionBI的整體設(shè)計(jì)。并從知識(shí)積累、發(fā)現(xiàn)和應(yīng)用入手，結(jié)合具體場(chǎng)景詳細(xì)介紹了，nextionBI特色能力的應(yīng)用方式。深入淺出、生動(dòng)形象了描述了下一代BI和數(shù)字化時(shí)代生產(chǎn)者的關(guān)系。
發(fā)布會(huì)的最后，nextionBI的客戶們也分享了他們的故事。他們都不是第一次接觸BI工具，但在之前的工作過程中，現(xiàn)有的工具都有一些難以攻克的問題。在接觸到nextionBI之后，他們開始嘗試用下一代BI去解決現(xiàn)有的難題，改善異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合效率，嘗試探索數(shù)據(jù)結(jié)果背后的根因，都收到了不錯(cuò)的結(jié)果。他們都談到，時(shí)代在進(jìn)步，需求在發(fā)展，工具自然不能一成不變，而面向新場(chǎng)景新需求設(shè)計(jì)的產(chǎn)品，也就是他們心目中的下一代BI。
汽車的駕駛，很多年前是一門少數(shù)人才會(huì)的手藝，逐步發(fā)展成大多數(shù)人都具備的技能，未來將走向一個(gè)AI主導(dǎo)的功能。降低工具對(duì)于人的依賴，是生產(chǎn)力發(fā)展的必然要求。而商業(yè)巨輪的船長(zhǎng)需要將動(dòng)力從漿到帆一步步交到“柴電”推進(jìn)動(dòng)力系統(tǒng)手里，才能更好握住自己手里的舵，駛向更廣闊的海域，激起更大的浪花。
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