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wuyingchun 数据达人Lv4
发表于2019-3-7 16:57
楼主
随着技术的发展和演进，BI领域已经迎来了新一代敏捷BI的革新。以BI工具WBI为例：
基于大数据的处理技术，其对TB-PB级的数据可实现秒级响应。敏捷BI的数据展现是起点，而不是终点。看到了数据，能交互式分析，能深入向下挖掘，能发现问题找到答案。
敏捷BI的分析报告能让非IT部门的同事直接在分析平台上做出来。不能把所有的分析报告需求都提交到IT部门，这样会严重增加IT部门的工作负担。敏捷BI的实施和操作相比传统BI都要来得更为简单，可以说是以业务人员为使用对象的BI。WBI是专为业务人员推出的敏捷BI。
分析报告需求经常需要数据层的改动，需要IT部门去改进数据层和业务层，传统BI平台需要一两个月去梳理模型。敏捷BI无需事先建模，可在分析过程中灵活调整分析维度和报表展现，需求变更可以在一天之内响应，提升企业的洞察力决策力。
与传统BI的重量建模、统一视图不同，敏捷BI采取轻量建模、N个视图的方法，数据连进来直接可以进行分析，并且业务人员可以实时调整分析的维度和度量的计算方式，极大增加灵活性，真正做到和数据对话。
想必大家会有一个疑问，既然有这么便捷的方式，为何传统BI不采用这种架构呢？正如上文所说，传统的技术架构没有引入现在的大数据技术，面对海量数据无法在用户点击的几秒内就展现结果，因此必须通过建模提前把数据汇总好，才能保证分析报表展现时的速度。实现敏捷BI的大前提是采用新架构处理数据的性能有了几十倍提升，涉及的技术包括分布式计算、内存计算、列存储、库内计算等。
因此，敏捷BI可以通过更低的成本、更短的上线周期，快速让企业洞察到数据的含义和价值。所以，敏捷BI相比于传统BI功能强大在某些方面确实属实
BI商务智能之所以越来越重要，是因为无知是现代企业的最大威胁。不知不觉的风险是巨大的，而一知半解可能比一无所知危害更大，因为我们会带着错误的念头做出决定和采取行动，同时还自鸣得意地认为自己是真理的化身，这就好比“盲人骑瞎马，夜半临深池”。Bi商务智能所要争取的就是充分利用企业在日常经营过程中搜集的大量数据，并将它们转化为信息和知识来免除企业中的瞎猜行为和无知状态。
BI商务智能其实就是通过计算机技术，实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到决策、由决策到财富的精细化运营过程。以亿信华辰WBI对商务智能的定义，从业务上可以划分为五个层次：
第一个层次是告诉企业发生了什么——提供事先预制好的报告、企业平衡记分卡或综合管理“仪表盘”，利用集中管理的关键绩效指标(KPI)，解决企业运营绩效问题，监控企业的发展，实现复杂的报告用简单的方式表象出来。当利用“仪表盘”和记分卡时，用户可以扩充到很多的部门和客户，但是发生了什么是了解企业过去干了什么。
第二个层次是让企业探索为何发生——也叫例外分析，业务部门可以从固定的报表、报告和一些关键的KPI中，可以得到很多相关的信息，但是当他们发现问题时，需要了解为何发生了这些问题。这时，就需要即席查询和在线分析（OLAP）。业务分析员经常需要自己根据问题的需要完成自己的分析和报告。在很多情况下，业务分析员和决策制定者需要一套商务智能的工具，通过访问集成好的数据仓库，获得需要的信息。
第三个层次是让用户实时看到现在发生了什么——这个层次是实时的信息分析。企业决策层建立当前情况下的业务战略和决策。为了该层次的成功，几乎需要获得实时的数据，查询可以回答及时发生的问题。由此，运营模式和业务流程会发生较大的变化。例如：当客户因某种原因对服务不满时，需要退出服务或者产品时，相关客户服务人员发现这个客户是企业的大客户时，他应该迅速将情况发短信息给该客户的大客户经理，大客户经理很快查找到该客户的消费记录，马上和客户联系，争取挽留客户。而不是当客户流失后才着急和客户联系。
第四个层次是帮企业预见即将发生什么——客户发现仅仅了解现在还远远不够，将来会发生什么，风险的预测和评估是非常重要的。还需要统计分析的功能，来帮助分析客户的细分、预测客户的行为、预言客户业务的趋势、辨认欺诈行为等等。需要这种模型的客户群是非常大的，由于它需要复杂的算法、统计模型和大量的数据，所以需要支持大数据量的处理能力，像并行算法和网格计算是极其必要的。
第五个层次是“我希望发生什么”——决策是由系统提供的，系统的数据是由运营系统得到的。例如由Web页获得，或者由基于市场条件和用户需求进行的特价、促销活动得到。所以可以建立清楚的决策和业务政策，让事件沿着正确的轨迹、朝着预定的方向行进，达到预期的目标。
在大数据概念“泛滥”的今天，BI商务智能对于企业的价值越来越明显。可以预见的是，在不久的将来，BI商务智能必将成为企业决策的左膀右臂，为企业在信息化时代立足提供核心的竞争力。
