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Tableau 157亿收购背后,50页深度报告看清BI的未来

发布时间:2019-08-12 23:11:04 所属栏目:评测 来源:专业研究的
导读:报告摘要 BI商业智能的核心在于体现决策价值 企业数字化转型的本质是经验驱动决策向数据驱动决策的转变。 BI平台成为数据产生价值的主要方式。以BI建设为中心的数据中台服务,逐渐成为海量数据处理与分析的核心平台。 在企业中提供更深刻的业务洞察力,是

2.3 让管理层能够基于数据制定决策    

BI平台在数据整合方面的优势,成为企业内部数据资产和外部数据资源的沉淀和管理中心。传统的ERP、OA、CRM等系统并不具备整合与挖掘信息的能力,而仅靠企业内部数据不足以满足企业管理决策的需要。BI平台整合企业内部与外部数据后,这些数据成为可挖掘和可分析的数据资源,这是企业利用数据制定决策的前提。

在企业管理中提供更深刻的业务洞察力,是管理层依赖BI平台进行决策的基础。数据价值虽然得到管理人员的普遍承认,但是管理人员拒绝利用数据进行决策的原因在于,传统数据分析工具只能提供片面、粗略的分析结果。BI辅助管理人员决策,取决于管理层对BI平台的依赖性。只有不断适应业务需求,才能体现BI平台的决策价值。

大数据BI平台提供了管理层决策所需数据的时效性和准确性。传统业务部门间数据的汇总过程是漫长的,使用Excel从底层部门到高级管理层的数据汇总过程往往长达月余。即使用传统BI产品,面对大数据体量工作时,仍然需要按小时计算才能完成所需的统计工作。显然只有借助大数据BI平台,管理层依据制定决策才成为可能。

图8: 美的集团BI平台使用现状

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数据来源:美的集团、永洪科技&爱分析

美的集团曾使用Oracle BIEE作企业BI平台,但是在高性能、轻量化运维、数据权限管理过程中,原有BI平台并不能满足企业级决策对灵活性、时效性和准确性的需要。同时,BIEE并不能对外部数据与客户情况、竞品特征以及网络舆情进行整合挖掘,因此管理层对原有BI利用十分有限。

采用一站式大数据BI平台后,平台内部接入超过800种数据源,形成超过100T的数据存量。在平台上,新型BI系统能够在秒级时间内响应各种定制报表和图表,从而快速响应市场变化。由于新系统满足了管理层对数据决策的需求,该BI平台在美的内部的大数据、国际部、金融部以及物流子公司快速推广。

2.4 让业务人员都能具备数据分析能力,提升业务效率

敏捷BI使得业务人员进行数据分析的门槛大幅降低。敏捷BI的重大价值在于使得业务与技术人员分离,业务部门能够根据自身需要快速实现业务分析需求。目前,敏捷BI成为国内的中大型企业面向业务人员的首选数据分析工具,如咨询、能源、电信等行业,它们对自服务分析越来越看重,采购需求不断增加。

以艾瑞咨询为例,艾瑞咨询集团每天要分析的数据量达几千万条,且不同企业客户的分析需求各不相同。面对动态的报表查询,如果分析的维度和度量的计算方式已在建模时预先设定好,不能更改;通常不能满足业务分析需求。

艾瑞集团采用包括分布式计算、内存计算、列存储、库内计算等新型计算架构,实现敏捷BI的分析需求。项目实施后,对比原先基于Excel和SQL编程的分析方法,艾瑞咨询集团的业务效率获得数倍的提升。线下报告交付周期从3至4周缩短至小于1周,软件交付从半年缩短至一个月。采用敏捷BI工具后,艾瑞咨询集团可以在几天内快速搭建原型向客户展示,任意的需求变更都可以一周内调整完毕。

图9: 艾瑞咨询采用BI平台后的项目收益

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数据来源:艾瑞咨询、永洪科技&爱分析

 三、BI商业智能的重要场景分析  3.1 金融 
金融业是实现数字化转型最快的行业,数据资产已经成为金融企业的核心资产。随着互联网金融在金融业中的快速兴起,除传统业务系统数据外,针对互联网客户的风控、电商、渠道、信用等新业务数据给金融企业带来巨大的数据使用压力。
目前,BI在金融企业的运营、管理和风控三个领域,都具有重度使用需求。中信四川分行在处理全省的经营分析和客户分析时,经营与客户数据需要快速上线并通过合理权限控制交给业务部门自行分析。通常这些数据都是由业务部门进行汇总后,以周报、月报形式上报至省公司,决策周期长。
采用敏捷BI系统后,中信四川分行全局报表的响应效率从十几分钟提高到10秒以内。业务人员可以利用自助式建模系统,快速响应业务需求,任意分析需求均可在一天之内实现。
客户分析领域,BI可以通过多维数据关联,从用户年龄、性别等不同维度构建用户画像,实时分析用户的投资偏好,进行精准营销。在内部风控方面,BI系统可通过趋势分析、异常值预警等方式进行平台风险管控。
图10: 典型的银行BI系统

Tableau 157亿收购背后,50页深度报告看清BI的未来 | 爱分析报告数据来源:永洪科技&爱分析

BI系统中,响应效率、全量数据建模、业务人员自助分析通常是制约金融数据应用的关键因素。传统的BI报表,需要先建模再分析,项目周期通常在一个月以上,而且无法响应快速的业务变化需求。而现代BI系统在金融类业务中通常可以实现秒级自助式分析与展现。

一个典型的银行BI系统如上图所示,可以看出BI不仅仅是可视化产品,更是一种业务解决方案。在项目实施过程中,BI高级咨询师通常会根据金融业务制定相应的存储与分析方案,而在项目上线后,则业务分析则可由业务人员自助完成。

3.2 零售

零售业通常面对成千上万家店铺的数据信息,通常零售企业会有统一的信息管理系统管理店面业务,积累了大量的会员、交易以及过程数据。由于缺乏数据应用体系,快速增长的业务中积累的数据不能快速有效的指导管理决策。

零售业在数据应用过程中面临主要问题包括,多地数据存储导致数据孤岛严重、业务复杂导致数据融合困难、缺乏数据规划导致数据质量不一致、分析维度单一导致数据利用率低、缺乏合理工具导致分析响应效率低下。

调研中发现,受限于IT投入的成本,大量的零售企业还在使用Excel制作固定报表。虽然Excel具有成本低廉、使用灵活方便的优点,但应对海量数据处理与深度分析场景却无能为力。

BI可以在避免重度数据仓库建设的同时,通过轻量级的ETL工具对接不同的数据源实现经营数据的快速分析与展现。国内大型零售商,如家乐福、永辉超市、大悦城、海天集团、国美集团都已经采用BI系统进行企业经营与店面的管理。

表2: 零售业采用BI后效果

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数据来源:永洪科技

图11: 典型BI分析效果

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数据来源:永洪科技&爱分析

(编辑:晋中站长网)

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