#01企业对BI期望越高
失望越大?
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BI(Business Intelligence,商业智能)历经多年发展,已经被中国企业所熟知。
随着信息化的发展,企业越发希望决策有理有据,而不是拍脑袋就决定。这样产生的大量数据就有了用武之地,企业就用BI把这些数据转换成有用的信息,高效指导企业决策和运营管理。
当然,企业所处的发展阶段不同,面临的问题不同,BI也相应地发展出不同的阶段来应对。
报表阶段 :固定报表开发查询,存在分析弱、口径不一致、无法敏捷看数、报表债等问题。
传统阶段 :OLAP多维分析,使用多维数据库多维建模,存在成本高,增删维度不灵活等问题。
自助阶段 :自助数据分析和探索,数据口径不一致、数据再加工难、宽表债等问题。但是,随着数字化程度的深入,人们对数据洞察力的期望越来越高,BI似乎并不能完全解决企业面临的问题,越来越多的企业对其失去了信心:
经营决策数据的获取,要经过需求提出、数据处理、报表开发等流程,响应速度慢、无法及时了解企业经营状况。
通常存在数据口径混乱、不一致的情况,造成数据无法有效使用,影响经营决策判断。
通常看的都是固定报表、管理驾驶舱,无法自由、无限制的任意钻取跳转,缺乏有效的关联/根因分析手段。
#02想重拾信心
需从管理本质出发
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企业经营管理的本质就是基于指标的量化管理。指标是企业最重要、最核心的数据资产,通过这样可描述、可度量、可拆解的指标来指导业务,就如同拥有强大仪表盘的汽车,不仅能让企业朝着正确的方向前进,还能知道汽车燃油是否充足、汽车是否有故障等问题。
目前的BI系统,无论是报表模式还是自助模式,业务指标分散在各个数据应用中,通过数据集(宽表)来进行定义,并不是企业级完整的指标体系。
这样的模式会导致指标缺乏统一管理,随着数据应用越来越多,数据管理压力越来越大,从而产生指标口径不一致、业务无法参与构建指标、流程长响应慢、缺少再加工能力、报表债等情况;反映在数据应用前端就是开发成本高、分析不及时、数据无效、没法自由关联分析等问题。
因此,要想解决目前BI存在的问题,就必须以指标为核心,创建指标中台,让指标成为下游数据上游消费的桥梁,省去中间流程,响应速度快,分析决策及时。而且指标都从一个口出,所有数据被统一管理,也会让数据口径统一,数据正确有效。
#03
想真正落地
好的平台必不可少
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既然指标对企业如此重要,那我们如何才能真正把指标构建、落地和应用起来呢?工欲善其事,必先利其器,一款好的产品必不可少。
Smartbi 一站式ABI平台设计的理念就是以指标为核心,提供了一站式的指标管理服务,覆盖了从指标定义、建模、调度、发布,到展示的全过程。
1、业务可参与构建指标
Smartbi的指标管理功能是业务用户与技术人员之间进行需求沟通的桥梁,双方使用共同的界面、语言进行沟通,业务用户使用业务术语描述其需求,技术人员则将其直接转换为Smartbi中指标模型,这过程中没有信息的丢失及变形。
2、自助完成数据模型构建
在Smartbi平台上直接就可以完成指标模型的数据处理、调度执行等动作,并自动转换为可以支持后续查询、分析的数据模型。
3、强大的数据再加工
业务用户在不需要技术人员参与的情况下,可以直接进行计算指标的派生,对于派生的计算指标,则不需要进行数据的加工、处理就能直接使用。这一特性,让Smartbi指标平台具备了异常强大、灵活、便捷的数据再计算能力,对业务用户更友好,从而使得指标体系能伴随企业的管理改变而自我进化,逐步形成企业的数据资产。
4、实现指标的智能应用
Smartbi的指标模型,不仅可以支撑报表、仪表盘、页面的开发,还提供面向业务用户的自助查询、自然语言分析功能,实现自由钻取跳转分析,进行有效的根因分析。让指标的使用,变得无门槛人人可用。
因此,对于企业来说,如果在BI的应用过程中也存在数据口径不一致、响应速度慢、分析不及时、数据再加工难等问题,先别觉得BI不行了,着急失望,我们还可以考虑换一个思路和方向:
第一:从本质出发,拒绝头痛医头,脚痛医脚。企业首先意识到指标对管理的重要性,以指标为核心直击管理的本质,构建完善的指标体系。
第二:从全局出发,眼光要全面,行动可拆解。构建企业级完整的指标体系并不是一蹴而就,企业要想实现对指标的统一管理,需要全局考虑,落地的时候需要拆解执行,避免摊子铺的太大。
第三:从效率出发,选好工具,不能闭门造车。企业需要类似Smartbi这样以指标为核心的一站式ABI平台,不仅能承接指标的落地和应用,还能提供行业指标库的最佳实践供参考,落地高效。
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