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连续3年稳坐商务智能应用榜首
与此同时,亿信华辰在数据治理领域荣登五强
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商业智能BI的趋势、规划与选型

时间:2018-10-29来源:CIO时代网浏览数:273

从全球范围来看,商业智能(BI)已经成为最具有美好前景的信息化领域。目前商业智能市场需求旺盛,市场规模增长迅速,未来商业智能的发展趋势如何?企业应将怎样规划?


本文主要从商业智能(BI)的商业应用的趋势、落地和规划、选型与探讨等方面展开深入的分析和详细的阐述。“我们在服务企业的过程中发现,很多大型企业已经开始用数据驱动决策。过去在国内,企业是用ERP、CRM、全渠道电商,从IT的建设层面来承建原来的数据。”他认为,未来的十年是向DT时代发展的,本质上是用数据驱动来经营、决策。

商业智能(BI)的应用趋势

引用《Gartner 2018 CIO Agenda》报告可知,全球超过三千位CIO的2018年预算投入的主要领域包括数据分析、CRM、AI等,其中AI 排在第九,BI持续几年排在首位。这一定程度上反映了虽然很多企业尝试了对AI的探索,但目前在基础的数据分析预算投入占比还是比较大的,当然,未来AI的投入也会逐渐加大。

目前,传统BI已发展到智能BI,智能BI代表未来代级的变化。例如星巴克的发展,用数据驱动全球几万家门店,他们对于传统BI的利用非常成功,这仰赖于背后庞大的数据分析团队支撑企业的运营和决策,适用于过去业务变化比较平稳的情况和大型企业。面对如今业务快速变化的情况,传统BI已经不适用于未来发展所需。

传统BI与智能BI的区别。传统BI存在反应慢、无洞察、难行动的缺点。智能BI时代,降低了应用的门槛,通过算法、分析模型提升企业的分析能力、业务理解能力、洞察能力等。例如连锁便利店,可通过智能BI对现有门店进行评分,通过显示的指标分析原因,利用模型将数据异常推给负责人,对其进行改造和升级。

落地与规划

智能BI落地面临挑战。BI落地的三座大山包括:一是上线,场景上线时交付的周期很长,节奏是不能控制的,最初定好的蓝图在长周期下变化很多;二是推广,黏性不高,低频应用,企业引入BI不难,但引入后不能应用;三是扩展,是否要在BI的智能核心应用之外考虑融入大数据平台、AI算法。

针对以上问题,对应策略与规划包括:

一是速赢,与很多客户合作的经验表明,一般以三个月为期限,甚至更短为最佳。这过程中会有相应的节点,反馈给领导,与互联网迭代速度类似,最终实现成功上线。例如在KK馆案例中,企业CEO关注的是数据结果,只有当企业上层领导重视数据时,其他人员才会重视数据的分析。我们将搭建好的场景直接应用于数据分析,便可以直观地在屏幕上显示分析结果,达到速赢的效果。当然,场景的选择很重要,不仅要选择有影响力的、高价值感的数据,而且要选择数据基础比较完备、口径比较一致的场景。

二是运营,当场景运用起来,运营就变得很重要。例如来伊份,在信息化建设上是比较领先的,有五十多个系统,在此基础上他们仍在不停地尝试数据分析。鼓励员工了解BI,学习BI并录制视频宣传,带动员工和用户推动BI。产品内部包含用户分析,用BI推动BI,带动客户自动分析用户行为,以此来运营产生价值,达到预警的效果。当BI的应用越来越深入后,要推广到不同的部门应用,一定要经过沉淀和实践,用不同的方式赋能。

三是进化,关于大数据平台、AI算法的融入没有捷径,只有进化。例如上蔬永辉,是一家比较有影响力的集团,首先我们为他们搭建了自动化的基础分析(敏捷分析),当分析场景成熟后再做智能分析。基础打好后,再做智能分析和决策就会比较容易。在数据平台的规划中,底层大数据平台规划要稳,未来业务目标、形态、日志分析才能稳步进行。联合利华的销售预测,基于完好BI的基础,利用AI算法达到准确度的提升,也是一步一步进化的。

选型探讨

面向未来BI选择时,企业不会再选择传统BI而是智能BI,总结一下,智能BI主要包括以下特点:

一是轻,核心定义是快速上线、部署,对应于传统BI的落地挑战,数据迁移的便捷性很重要,在客户端让内部用户使用,不需要太多技术感知,在业务场景中无缝嵌入。

二是易,目前对于企业来说,让人人成为数据分析师是比较有难度的。通过智能BI产品,业务部门能直接自助式分析和决策,从IT管控变成IT赋能,提高业务部门人员能力,授人以渔,进行管控机制,同时通过交互式的方式降低使用门槛。

三是快,使用大数据达到秒级响应。快速是考量新一代BI选型的重点,在零售行业,来伊份在全国有两千多家门店,使用大数据架构平民化,建立场景下商品的关联关系,达到水平扩展,可在亿级数据中做关联分析、实时多维度分析。

四是灵,企业需要及时自动地发现问题,进行智能诊断。将BI与AI结合,用AI预测引擎,延展到未来预测,可使分析和决策上一个量级。

AI与BI的结合,分步构建决策大脑,首先是敏捷化,快速地对已有的数据资产上线,形成业务端,针对企业中核心数据进行分析;二是场景化,沉淀很多行业不同的成熟场景;三是自动化,数据的变化不需要再去分析原来的数据,能自动化进行分析和打通,通过自动分析历史数据的指标定义,第一时间推送给终端,从敏捷化到自动化;四是行动化,通过AI产生行动建议,提升预测精准度;五是增强化,包括风险预测、智能台账系统、智能推荐、智能订货等。
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