摘要：
隨著數(shù)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(shù)字化轉(zhuǎn)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(jīng)濟的重要組成部分，數(shù)字經(jīng)濟又受到來自多方面的重視和扶持。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型離不開專業(yè)的信息化建設(shè)，商業(yè)智能(BI)作為信息化建設(shè)中的關(guān)鍵一環(huán)，在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)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(wù)一線、指導(dǎo)業(yè)務(wù)人員精細工作的同時，更為企業(yè)的科學(xué)決策持續(xù)助力。
2022年國務(wù)院印發(fā) 《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》，明確堅持“數(shù)據(jù)賦能、系統(tǒng)推進、協(xié)同高效”的原則，以數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟深度融合為主線，協(xié)同推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，培育新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式。數(shù)字經(jīng)濟時代已至，企業(yè)面臨著新的機遇和挑戰(zhàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為企業(yè)提升競爭力的必要手段，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以幫助企業(yè)抓住新機遇，提升企業(yè)韌性，應(yīng)對外部環(huán)境的變化及內(nèi)部組織變革的挑戰(zhàn)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是簡單的新技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用，是發(fā)展理念、組織方式、業(yè)務(wù)模式、經(jīng)營手段等全方位的轉(zhuǎn)變，既是戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，又是系統(tǒng)工程，需要體系化推進。
而另一方面，大多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)可能都會面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)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(chǎn)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(shù)字化升級的趨勢。數(shù)字化內(nèi)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(wù)層成為可能。通過使用敏捷BI，業(yè)務(wù)人員的日常工作可全程助力到企業(yè)的科學(xué)決策中：業(yè)務(wù)人員更易獲取所需信息、且能夠根據(jù)需求進行實時分析、企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫得以打通、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)整合到數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)可視化報表，通過數(shù)據(jù)可視化分析全面展現(xiàn)企業(yè)發(fā)展狀況，追蹤業(yè)務(wù)執(zhí)行效果，促進業(yè)務(wù)健康發(fā)展，輔助企業(yè)管理層進行科學(xué)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(shù)據(jù)倉庫(或數(shù)據(jù)集市)、查詢報表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的的技術(shù)及其應(yīng)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(chǎn)品報表的開發(fā)與制作以IT為主導(dǎo)，由業(yè)務(wù)用戶提需求，IT工程師負責項目規(guī)劃、數(shù)據(jù)準備、報表開發(fā)、測試、最后上線給到業(yè)務(wù)人員使用。
傳統(tǒng)BI和自助式敏捷BI的差別
2020年開始進入業(yè)務(wù)用戶商業(yè)分析時代
在2010-2019年，報表類產(chǎn)品是中國最受歡迎的BI產(chǎn)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(chǎn)品的需求增速在逐漸停滯，增量的需求來自于更強調(diào)低門檻分析能力的現(xiàn)代化的分析型BI平臺(Analytics and BI platforms)，這類產(chǎn)品未來5年將會以超過30%的增速，引領(lǐng)整個BI市場的發(fā)展。
這個結(jié)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(chǎn)生的觀察不謀而合。近年BI市場的發(fā)展趨勢明顯呈現(xiàn)出從IT走向業(yè)務(wù)、從報表工具走向分析決策的特征，開始逐漸步入業(yè)務(wù)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(chǎn)品應(yīng)運而生。
從報表工具和商業(yè)分析角度來看，該階段產(chǎn)品主要以面向業(yè)務(wù)用戶/分析師為主，整個過程當業(yè)務(wù)用戶/分析師有需求和問題時，IT工程師只需負責把基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)整理好，其他數(shù)據(jù)準備和報表開發(fā)都讓業(yè)務(wù)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(wù)人員可以真正通過數(shù)據(jù)提升業(yè)務(wù)效果。
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(yīng)用
在全球范圍內(nèi)，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(xiàn)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(lǐng)軍者。到2010年，歐美開始規(guī)?；M入業(yè)務(wù)用戶商業(yè)分析時代。
國內(nèi)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(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)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(wù)管理工具以做出有價值的業(yè)務(wù)決策既至關(guān)重要又具有挑戰(zhàn)性。雀巢從2010年就已開始構(gòu)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(wù)決策的人在需要時訪問他們需要的數(shù)據(jù)，而無需等待集中式數(shù)據(jù)團隊的報告。
在整個數(shù)據(jù)分析架構(gòu)體系當中，雀巢的分析技術(shù)堆棧包括四個領(lǐng)域。這些領(lǐng)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(xué)習和統(tǒng)計平臺
(3)數(shù)據(jù)管理解決方案
(4)數(shù)據(jù)治理和集成
雀巢用于BI的工具和平臺
為了讓員工更好地訪問數(shù)據(jù)，從而對市場做出快速反應(yīng)。雀巢開發(fā)了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫，并將數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)與其他本地數(shù)據(jù)集相結(jié)合起來，利用自助式BI，以準確、高效的方式為員工提供數(shù)據(jù)分析服務(wù)，從而促進科學(xué)決策和公司的可持續(xù)發(fā)展。
1、數(shù)據(jù)驅(qū)動下的科學(xué)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(nèi)部人員可以實時訪問其關(guān)鍵業(yè)務(wù)和品牌的績效指標表現(xiàn)，提供業(yè)務(wù)決策依據(jù)。
這個儀表板匯總了來自各種內(nèi)部和外部來源的 Purina 營銷數(shù)據(jù)，包括來自 Nielsen 等媒體機構(gòu)、定制研究、聯(lián)合銷售來源、社交媒體和銷售點的數(shù)據(jù)。例如Consumer Metrics(消費者指標分析)頁面整合了品牌資產(chǎn)、品牌情緒、家庭面板數(shù)據(jù)和來自各種來源的消費者聯(lián)系方式，以全面了解品牌的評價程度，并做出精準的決策調(diào)整。
儀表盤協(xié)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(shù)投資來增強員工能力并創(chuàng)建一個現(xiàn)代和先進的組織，培養(yǎng)以數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)文化，讓員工能夠做出科學(xué)的業(yè)務(wù)決策，從而繼續(xù)保持企業(yè)的競爭力。截止2020年底，公司內(nèi)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(yīng)鏈25強排行榜中，雀巢以“創(chuàng)新轉(zhuǎn)型、數(shù)字賦能的智能供應(yīng)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(lǐng)先ICT企業(yè)：面向 ”自助消費” 的數(shù)據(jù)服務(wù)建設(shè)
該企業(yè)創(chuàng)立于80年代末，是全球領(lǐng)先的ICT(信息與通信)基礎(chǔ)設(shè)施和智能終端提供商。目前約有20萬員工，業(yè)務(wù)遍及170多個國家和地區(qū)，服務(wù)全球30多億人口。
1、從 ”保姆” 模式到 ”服務(wù) + 自助” 模型
過去，該集團各業(yè)務(wù)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(wù)部門只負責提出需求，所有的方案從設(shè)計到開發(fā)實現(xiàn)，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(shù)據(jù)分析的過程，從獲取數(shù)據(jù)、建模到設(shè)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(xiàn)，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(wù)要求。業(yè)務(wù)運營是按需開發(fā)的，而業(yè)務(wù)開展時的問題和風險是經(jīng)常變化的，總部無法響應(yīng)所有業(yè)務(wù)部門的需求。
在這種背景下，提出了”服務(wù) + 自助” 模式，即公司總部只提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)和分析能力組件服務(wù)，各業(yè)務(wù)部門可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要進行靈活的數(shù)據(jù)分析消費，數(shù)據(jù)分析的方案和結(jié)果由業(yè)務(wù)自己完成。使得數(shù)據(jù)分析消費周期極大縮短。發(fā)揮業(yè)務(wù)運營主觀能動性。減少“煙囪式系統(tǒng)”的重復(fù)建設(shè)。
2、打造業(yè)務(wù)自助分析的關(guān)鍵能力
該企業(yè)將自助分析打造成企業(yè)內(nèi)部的一種公共的能力，在企業(yè)層面進行了統(tǒng)一構(gòu)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(nèi)分析數(shù)據(jù)、共享數(shù)據(jù)結(jié)果。
在選擇要實施的工具時，擁有便捷的數(shù)據(jù)分析能力和高效的性能，同時還使業(yè)務(wù)用戶能夠在數(shù)據(jù)結(jié)果共享時保障數(shù)據(jù)安全非常重要。該企業(yè)在2019年選擇了永洪BI作為內(nèi)部的自助分析工具，幫助用戶能夠快速釋放數(shù)據(jù)價值，驅(qū)動業(yè)務(wù)增長。
永洪BI產(chǎn)品的全流程服務(wù)
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(shù)據(jù)分析師，生產(chǎn)了超過3W+張自服務(wù)分析報告，周活報表10000+。為集團各部門的業(yè)務(wù)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(chǎn)超過27兆人民幣，個人金融資產(chǎn)達12兆人民幣。
1、大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)歷程
該銀行從 2002 年開始建設(shè)數(shù)據(jù)集市，當時主要使用 Oracle 類單機版的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。隨著數(shù)據(jù)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(shù)建設(shè)了大數(shù)據(jù)平臺，在其之上構(gòu)建了企業(yè)級數(shù)據(jù)湖及數(shù)據(jù)倉庫。2017 年，隨著 AI 技術(shù)的興起，又開始建設(shè)機器學(xué)習平臺，2020 年開始建設(shè)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)交互式查詢慢。該銀行的數(shù)據(jù)量級在千億級別，數(shù)據(jù)涉及面廣，分析的復(fù)雜度也高。原系統(tǒng)的hive查詢往往會出現(xiàn)幾分鐘甚至幾十分鐘才能返回數(shù)據(jù)結(jié)果，無法滿足快速、準確查詢的需要。
2. 數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)探索能力不足。該銀行需要服務(wù)集團及分子公司上萬業(yè)務(wù)用戶，原有系統(tǒng)分散，不能滿足全行業(yè)務(wù)分析師在線數(shù)據(jù)挖掘和業(yè)務(wù)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(shù)據(jù)圖表樣式需求。
4. 權(quán)限管控機制不夠。該銀行需要企業(yè)級權(quán)限管控，保障數(shù)據(jù)安全應(yīng)用。
3、商業(yè)化數(shù)據(jù)分析平臺的技術(shù)架構(gòu)
該銀行的實時大數(shù)據(jù)平臺依托于華為云 FusionInsight 智能數(shù)據(jù)湖為數(shù)據(jù)底座，以永洪BI作為全行的自助式數(shù)據(jù)分析中心。
該案例的系統(tǒng)架構(gòu)
1. 數(shù)據(jù)層
a.數(shù)據(jù)底座：依托華為Hetu集群，大大加速了數(shù)據(jù)查詢與計算的速度，由一開始的分鐘級優(yōu)化為秒級響應(yīng)。
b.自助BI層：采用了BI系統(tǒng)直接連接數(shù)據(jù)湖的形式。數(shù)據(jù)分析師通過bi平臺的功能自行編寫查詢語句，對于數(shù)據(jù)湖中數(shù)據(jù)進行抽取來完成各式各樣的自助式bi分析功能。這樣的設(shè)計會使得分析非常靈活，自由度高。
2. 服務(wù)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(xiàn)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(wù)層：需要規(guī)范安全的權(quán)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(quán)限管控保障要求。
該案例的技術(shù)架構(gòu)
到2020年，該銀行通過永洪BI和華為云的數(shù)據(jù)湖搭建的全行級的統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析平臺加速了海量數(shù)據(jù)的價值轉(zhuǎn)化，服務(wù)了全行上千名數(shù)據(jù)分析師，利用高效便捷的數(shù)據(jù)分析服務(wù)促進了更快、更有效的業(yè)務(wù)決策。
永洪BI，助力商業(yè)分析新時代
信息技術(shù)的飛速發(fā)展帶來數(shù)字經(jīng)濟的擴張，數(shù)據(jù)已然是繼土地、勞動力、資本和技術(shù)之后的第五大生產(chǎn)要素，在更高層面，數(shù)據(jù)也已成為國家的重要戰(zhàn)略資源。隨著科學(xué)技術(shù)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(chǎn)品能力越來越成熟，信息時代企業(yè)人才的素質(zhì)也不斷提高，企業(yè)將實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重心放在數(shù)據(jù)的有效應(yīng)用上，期望數(shù)據(jù)可以有效賦能業(yè)務(wù)增長，釋放數(shù)據(jù)價值，從而提升經(jīng)營發(fā)展質(zhì)量。自2020年以后，中國企業(yè)開始規(guī)模化進入業(yè)務(wù)用戶商業(yè)分析時代，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的趨勢不斷顯著。
為滿足廣大企業(yè)商業(yè)化分析轉(zhuǎn)型，永洪科技構(gòu)建了商業(yè)化分析師家園——永洪社區(qū)，免費提供教學(xué)視頻、互助問答、學(xué)習資料、插件模板、生活分享等內(nèi)容，全面提升商業(yè)化數(shù)據(jù)分析師的能力;同時推出了商業(yè)化分析“免費全家桶”產(chǎn)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。
永洪科技的商業(yè)化分析能力
作為國內(nèi)敏捷BI的首創(chuàng)者與引領(lǐng)者，永洪BI因“一站式大數(shù)據(jù)分析服務(wù)”等先進理念和技術(shù)，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(chǎn)品擁有分布式計算、分布式存儲、分布式通信、云計算、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)展現(xiàn)等多項技術(shù)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(shù)據(jù)源接口、可視化數(shù)據(jù)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(fù)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(shù)據(jù)報告，實現(xiàn)各類預(yù)測分析，提升企業(yè)科學(xué)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(chǎn)業(yè)及新經(jīng)濟產(chǎn)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(lǐng)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(chǎn)品和服務(wù)，提煉總結(jié)出無數(shù)企業(yè)數(shù)字化升級的成功經(jīng)驗，未來將持續(xù)助力更多企業(yè)獲得成功。
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