NEWS CENTER
新闻中心
数字转型之钥-10分钟掌握BI世界
来源: | 作者:DataOnDemand | 发布时间: 2022-05-10 | 463 次浏览 | 分享到:


企业核心目的之一是创造利润,为达到利润最大化,企业管理者需协调各职能部门包含财务、销售、市场、研发、生产、售后、人资、IT 等,让大家能齐心协力地创造收 入,节约成本,提高效能,把控风险,管理合规,分配合理。为保证流程一致性并收 集作业环节中的所有数据,于是企业有了 CRM、ERP、MES、HR、OA 等业务系 统;为更好保证目标达成,于是有了各种管理措施包含 KPI,MBO 和 OKR 管理、计划管理(包含预算和预测)、绩效管理、CMMI、ISO 作业流程标准等。管理者为了达成目标,必须快速理解企业内外部的现状和历史过往的轨迹,分析实际和目标的差异,准确预测未来和及时做出决策。

 

BI 核心目标是协助企业建立一个高度整合和自动化的管理决策分析系统,目的是为了说明企业各层级各部门人员基于统一的业务理解和洞察,高效推进沟通和协作,不但 能及时发现问题,并能深度分析历史过往,还可准确预见未来趋势。BI 应用不只是某 个部门内部的事情,而必须从最高管理者视角来进行分解和分析

 

BI 英文全称是 Business Intelligence 一般翻译是商务智能。随着大数据时代来临,BI 是非常关键的落地手段。BI 已发展多年,最初始的概念就是报表和分析,现在包括了更广泛的技术内容,比如决策支持、管理驾驶舱、仪表盘、数据可视化、多维分析、 数据整合、数据仓库、数据集市、数据挖掘、全数据、大数据等。为此,我们分别从技术视角和管理视角给 BI 比较深入的定义:

 

 

1技术视角BI = 数据整合(Data Integration)+数据分析(Data Analysis)+数据可视化(Data Visualization)

 

  • 数据整合:把不同来源(CRM、ERP、OA、手工 Excel、外部等)数据进行搜集、清洗和汇整,搭建企业数据中心(数据仓库或集市),数据中心可存储海量资料,保留历史痕迹,包含历史事务数据、客户数据、产品数据、生产数 据、财务数据等,另外也可保留各种变更记录,包含组织变更、产品变更等。更重要是统一数据口径,避免一个指标多种定义和说法,保证数据准确,便于人员沟通,为各部门建立共同的业务理解。一般数据整合时,也会涉及数据治 理和数据质量的课题。


  • 数据分析:基于某个场景或特定目的,通过数据分析发现问题和采取措施,一 般包括比较分析、比率分析、趋势分析、因素分析等方法,比如,按区域、销售人员、客户、产品等维度,分析业绩目标达标率,找出业绩与目标的差异, 再加上横向与同类产品、同类客户比较,纵向和去年同期、上个月、历史最高 值最低值比较,分析原因,落实到人,采取行动,并结合未来的业绩预测,估 计全年的达标率情况。面临更多维度和指标的复杂场景,以及更深层次的数据 探索,则需要用到统计分析和 AI 机器学习算法。


  •  数据可视化利用各种图表呈现数据分析结果,更加直观美观、清晰有效地传 达与沟通信息。图表报告自动化能节省很多人力,而且用户可在 PC、平板计 算机、手机和大屏等多种终端查看,更加便捷易用,尤其管理者可通过行动 BI 实现走动管理

 

BI 工具可以同时开发复杂报表,进行多维分析,也可以开发动态仪表盘。并支援移动端,Ipad 和 Web 端。

 

2、管理视角BI 是一种企业文化,一种思维方法,一套制度流程,一个系统体系和一门技能专业。

 

  • 一种企业文化:任何的会议和讨论中的工作报告都讲数字成果,描述问题有 资料依据。BI 文化涉及管理层是否建立了以数据为辅助的管理决策模式,全员是否对数据处理和计算规则有一致的理解,对维度和指标有统一的定义和 解读,对数据分析有概念,能结合业务需求来深度理解问题、机会、威胁以 及预测未来。这需要不断强化企业管理规范和培训。


  • 一种思维方法 :分析数据可分为两大类-维度和指标,一般所说的客户、产 品、区域、组织、会计科目、时间都是维度;订单、开票、发货、回款都是指标。所有分析报告都是基于各种维度和指针的组合产生的。此外,指针有当期目标数据、当期实际数据、历史数据和预测数据等,这些数据的差异分 析、趋势分析和比例分析,再结合多维度,就形成了复杂的组合。BI 就是希望将这些复杂且持续变化的数据,透过有效的方式来呈现出来,让管理者能很快理解和发现问题,并达到化繁为简,执简驭繁的效果。


  •  一套制度流程:BI 的流程包括项目规划和准备、需求分析梳理、页面原型设 计、集市模型设计、系统开发测试、数据检验、上线运行,还有后面持续的修改和运营。企业需要建立一套完整制度和文档规范,每个节点都有质量监督和成本把控,每个节点对应更细致的流程,每个流程都有明确的交付成果。过去我们比较常用瀑布式的项目管理模式,近年随着工具的进步,思维的改变,敏捷开发方法大行其道,因此 BI 项目越来越多的思想是先求有,再求好,小步快跑的推进。这也是德昂公司提出最小可行数据应用的概念(Minimum Viable Data Application;MVDA)(参考附件一)的基本出发点,期望借助 MVDA 说明让数据分析领域的高手参与,共同发展无数的数据应用,致力 BI 可视化分析的标准化,让 BI 可以为中小企业产生收益,也帮助 BI 产业的蓬勃发展。


  • 一个系统体系:BI 系统包含了服务器硬件、支持大数据和实时数据的数据仓库软件、数据整合抽取(ETL)工具和 BI 工具平台,以及定制化的数据图表和分析报告。市面上有现成的软硬件产品,而数据图表和分析报告是根据企业自身需求量身定制的,是一套专业的系统体系工程。未来会奔着应用模块标准化的方向发展。随着云端的快速发展,BI 建制已经从传统地段,到云端,大量减少管理成本和启动 BI 的困难。


  • 一门技能专业:企业导入 BI 需要用到多种技能和专业,包括业务理解和分析能 力、沟通表达能力、EXCEL 操作能力、数据集市模型规划和设计能力、熟练 SQL 和操作数据库能力、BI 前端开发能力、AI 算法和工具,这样才能有更深层次的数据探索和预测。而 BI 领域的各种角色也逐渐专业化,包含 PM,BA 顾问,BI 工程师,ETL 工程师,数据科学家,UIUX 设计师等。

 

总之,BI 要发挥好,不是买个 BI 工具就能解决,需要从以上的技术视角和管理视角来入手. 过往 BI 导入耗费成本巨大,加上对于实施顾问、客户环境和人员要求比 较高,失败率通常较高。然而随着 BI 知识和技能的普及,企业环境和人员素质逐渐 提高,加上越来越多优秀的人才投入 BI 和大数据产业,现在 BI 项目成功率逐步在提升中。BI 产业将逐步从项目驱动迈入应用驱动,真正意义为企业带来创收增利、 避险提效的价值。

 

今天的 BI 已经不止是 BI 报表,还融合了 AI 算法,云服务,数字孪生的 3D 可视 化,移动可视化,随处可得的沉浸式 BI 等新技术。原本我们对 BI 的定义是广义的 ABC 包含 AI,BI 和 Cloud。今天我们对于 BI 的解读是 3A(AI,Aanalytics, Automation), 2B(BI 和 Big Data), 和 1C(Cloud Service)。期待这个新 BI 能带给企业更好的能力,助力企业创造更多的数据价值。

 

德昂公司简介

德昂公司成立于 2009 年,专注 BI 和 DW 的软件销售,专业服务,技术支持,以及 可视化应用,行动 BI,战情室仪表盘开发,BI 导入辅导咨询培训等。分支点跨足海 峡两岸超过 9 个城市,包含台北,高雄,桃园,北京,上海,广州,重庆,西安, 石家庄等。公司除了代理全球知名的 Microstrategy (股票代码 MSTR) BI 产品,也自主开发数窗Portal,DI(ETL)和摩柏移动 BI 工具。

 

对于 BI 我们不受工具的限制,关注点是协助企业实现 BI 应用,创造数据价值。基于13年经验,德昂公司开始投入更大精力在开发更多有价值的数据应用,也积 极推广最小可行数据应用(MVDA)方法论,以便能快速的复制经验,减少企业导入 BI 的成本,提升 BI 的价值。

 

附件一 MVDA 释例