摘要：

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的到來，企業(yè)面臨著新的機(jī)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。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型離不開信息化的建設(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)型中發(fā)揮著重要的作用。

 

目錄：

一、2010年vs 2020年，BI商業(yè)智能的發(fā)展歷程

二、從歐美到中國，商業(yè)化分析正被廣泛應(yīng)用

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

國內(nèi)商業(yè)化分析案例--某全球領(lǐng)先ICT企業(yè)：面向”自助消費(fèi)”的數(shù)據(jù)服務(wù)建設(shè)

國內(nèi)商業(yè)化分析案例--某大型國有銀行：搭建全行統(tǒng)一的自助分析平臺

三、結(jié)論，BI已進(jìn)入業(yè)務(wù)用戶商業(yè)化分析新時代，永洪BI是新時代的最佳伙伴

 

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的到來，企業(yè)面臨著新的機(jī)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(jī)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(jìn)。

 

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型離不開信息化的建設(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)型中發(fā)揮著重要的作用。通過商業(yè)智能BI，對下能連接打通企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，將各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合到數(shù)據(jù)倉庫，簡化存儲取數(shù)流程，減少人力、時間成本；對上能提供數(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?fàn)顩r，追蹤業(yè)務(wù)執(zhí)行效果，促進(jìn)業(yè)務(wù)健康發(fā)展，輔助進(jìn)行管理決策。因此想要真正實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，讓信息化和數(shù)字化深入企業(yè)，離不開BI商業(yè)智能分析平臺。

 

一、2010年 VS 2020年，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(fù)責(zé)項(xiàng)目規(guī)劃、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、報表開發(fā)、測試、最后上線給到業(yè)務(wù)人員使用。

 

【一圖看懂傳統(tǒng)BI和自助式敏捷BI的差別】

 

2020年開始進(jìn)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(qiáng)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(yùn)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(dāng)業(yè)務(wù)用戶/分析師有需求和問題時,IT工程師只需負(fù)責(zé)把基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)整理好，其他數(shù)據(jù)準(zhǔn)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(jìn)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。

 

【一圖看懂傳統(tǒng)BI和自助式敏捷BI的差別】

 

二、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(jì)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)模化進(jìn)入業(yè)務(wù)用戶商業(yè)分析時代。

 

【一圖看懂國內(nèi)外BI發(fā)展歷史】

 

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(tuán)隊(duì)的報告。

 

在整個數(shù)據(jù)分析架構(gòu)體系當(dāng)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(jī)器學(xué)習(xí)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

 

【圖1. 雀巢用于BI的工具和平臺】

 

【圖2. 分析解決方案和服務(wù)】

 

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(zhǔn)確、高效的方式為員工提供數(shù)據(jù)分析服務(wù)，從而促進(jìn)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(biāo)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(shí)時訪問其關(guān)鍵業(yè)務(wù)和品牌的績效指標(biāo)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(jī)構(gòu)、定制研究、聯(lián)合銷售來源、社交媒體和銷售點(diǎn)的數(shù)據(jù)。例如Consumer Metrics（消費(fèi)者指標(biāo)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(fèi)者聯(lián)系方式，以全面了解品牌的評價程度，并做出精準(zhǔn)的決策調(diào)整。

【圖3. 用于了解銷售指標(biāo)和品牌購買情緒的儀表板】

 

 

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(qiáng)員工能力并創(chuàng)建一個現(xiàn)代和先進(jìn)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(qiáng)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。

 

國內(nèi)商業(yè)化分析案例--某全球領(lǐng)先ICT企業(yè)：面向 ”自助消費(fèi)” 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(tuán)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(fù)責(zé)提出需求，所有的方案從設(shè)計到開發(fā)實(shí)現(xiàn)，統(tǒng)一由總部完成。這也是傳統(tǒng)BI的開發(fā)模式，強(qiáng)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(shí)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(jìn)行嚴(yán)格的測試驗(yàn)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(yùn)營是按需開發(fā)的，而業(yè)務(wù)開展時的問題和風(fēng)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(jìn)行靈活的數(shù)據(jù)分析消費(fèi)，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(fèi)周期極大縮短。發(fā)揮業(yè)務(wù)運(yùn)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(jìn)行了統(tǒng)一構(gòu)建。一方面，面向不同的消費(fèi)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(shí)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。

 

 

截止到2019年，永洪BI工具已被逐步推廣到集團(tuán)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(tuán)各部門的業(yè)務(wù)決策提供了靈活、精準(zhǔn)、高效的支撐。

 

國內(nèi)商業(yè)化分析案例--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(rèn)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(dá)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(dāng)時主要使用 Oracle 類單機(jī)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(jī)。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(jī)器學(xué)習(xí)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(zhǔn)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(tuán)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(jī)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(shí)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。

【圖1 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(jìn)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(shí)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(jī)制。

3） 業(yè)務(wù)層：需要規(guī)范安全的權(quán)限管控機(jī)制，支持集團(tuán)，區(qū)域，項(xiàng)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。

【圖2 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(jìn)了更快、更有效的業(yè)務(wù)決策。

 

三、結(jié)論，BI已進(jìn)入業(yè)務(wù)用戶商業(yè)化分析新時代，永洪BI是新時代的最佳伙伴

 

數(shù)字化的飛速發(fā)展以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)的擴(kuò)張，讓數(shù)據(jù)成為繼土地、勞動力、資本和技術(shù)之后的第五大生產(chǎn)要素，更是上升為國家重要戰(zhàn)略資源。隨著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，企業(yè)人才素質(zhì)不斷提高，企業(yè)將實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重心放在數(shù)據(jù)的有效應(yīng)用，釋放數(shù)據(jù)價值，讓數(shù)據(jù)可以有效賦能業(yè)務(wù)增長，提升經(jīng)營發(fā)展質(zhì)量上。2020年是中國規(guī)?；M(jìn)入業(yè)務(wù)用戶商業(yè)分析時代，各企業(yè)面對數(shù)字化轉(zhuǎn)型都應(yīng)積極布局。

 

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(fèi)提供教學(xué)視頻、互助問答、學(xué)習(xí)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(fèi)全家桶”產(chǎn)品組合，Yonghong Desktop Basic、X+Viewer、永洪云。當(dāng)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。

 

【一圖看懂永洪提供的商業(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(jìn)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(rèn)可，連續(xù)5年榮獲中國敏捷BI第一名。

 

在行業(yè)方面，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(jì)產(chǎn)業(yè)，并在金融、制造領(lǐng)域的市場占有率第一。永洪科技成功為10000+家企業(yè)客戶提供產(chǎn)品和服務(wù)，提煉總結(jié)了上千條企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營最佳實(shí)踐，助力企業(yè)獲得成功。

?