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一文带你了解BI的前世今身与企业数字化转型的关系

作者:互联网

 

近日,知名咨询机构艾瑞咨询发布了《数字决策:中国商业数据智能行业研究》报告,重点讲解了BI发展的一些行业趋势和问题。

关注亿信华辰pro公众号的读者,有不少是了解数据治理的。组织治理了大量数据,那么如何分析数据中的信息,发挥更多的价值呢?

 

比如以沃尔玛超市为例,管理层通过BI系统根据订货数据,物流数据,销售数据,库存数据,营销计划,供应商数据,财务数据,管理了从订货到销售的整个流程,最大程度降低库存,降低成本,提高资产周转率,产生最大利润。

 

那么BI到底是什么呢?有什么价值?BI为什么能发展起来,背后的驱动因素是什么?BI和我们之前说的数据治理,数字化转型有什么区别?本篇文章,小亿就带大家了解这些问题背后的秘密。

 

 

  01  什么是商业智能BI

 

1.商业智能BI的概念

 

BI,全称是Business Intelligence,翻译为商业数据智能。商业数据智能是基于数据科学、服务于企业决策的一系列数字化工具、服务和解决方案。

 

比如我们之前都是用excle分析数据,来给决策者提供数据支持,但是组织的数据量成倍成倍增长,每一个决策涉及不同部门的数据,数据处理分析极其复杂。

 

而BI则可以迅速处理海量的数据,根据设置的数据模型,自动生成各种饼图,条形图,柱状图,雷达图,gis地图,帮助管理者做出更好的决策。

 

在我们的传统的交易系统中,完成的是business到Data的过程,比如一家超市需要根据销售情况,来记录销售数据。而BI要做的事情,是在数据的基础上,分析数据以及数据之间的关系,来给管理者辅助进货,库存,营销销售,财务现金流等决策。

 

这个产生数据价值的过程,Business Intelligence analyse的过程,也就是商业智能分析过程。

 

2.BI的诞生原因

 

之前没有BI,BI诞生的背景和原因是什么呢?

 

答案是一方面是技术的进步提供Bi的支持,另一方面是组织发现数据的价值,需要进行管理升级,产业升级。

 

随着IT技术的进步,不少传统的业务交易系统已经实现了基本的信息化,比如企业有CRM系统,有财务系统,有销售管理系统,有人力管理系统等。每一笔数据都记录在数据库中,累积了以TB为计量单位的业务数据记录。

 

也许你会问:这么多数据,占用了很多存储设备,耗费存储成本,却又不经常访问,留着它有什么用处?很多人肯定会说,这些历史数据意义巨大,可以挖掘业务的规律、支持决策。

 

典型的案例有“尿片和啤酒”的故事, 尿片和啤酒本来是两样不相干的东西,可是,有人就发现,星期五在超市里购物的,购买尿片的年轻父亲中有30%~40%的人同时购买啤酒。

 

原来,星期五年轻的父亲购买尿片时,还会为自己捎带买啤酒,因为,星期五是各家电视台转播橄榄球赛的时间,于是,超市老板们就把尿片和啤酒捆绑销售获得了巨大成功。

 

这个故事成了一个利用数据分析挖掘商业价值最大化的神话。由此看来,非常不关联的两样东西,通过海量的信息数据处理,可以挖掘出它们之间潜在的关联,将这种关联商业化,就会得到意想不到的新业务或新的商业模式。

 

到底该怎样把这些占据大量存储空间的数据的价值挖掘出来,让这些数据从成本的消耗者变成利润的促进者呢?

 

新的数据分析技术由此诞生了,完成了“数据”到“数据价值”转换的环节,同时给这项技术起了一个响亮而又神秘的名字“BI”。

 

3.BI的3大价值

 

BI不管是对于管理层,还是业务人员,都是有十分重要的价值。

 

对于管理层而言,BI有3大价值:

 

①为决策提供数据基础,BI可以把企业内外部数据统一整合,为企业数据分析,数据挖掘奠定基础

 

②辅助支撑管理层决策,BI会深度洞察业务场景,提供全面,精准的分析结果,为管理层决策提供有效的依据

 

③促进决策的时效性和准确性,BI可以迅速处理海量级数据,缩短数据从基层到管理层的时间,使管理层能快速有效下出指令,实现最佳的管理效果。

 

对于业务人员而言,BI有这3大价值:

 

①降低数据分析使用门槛,之前的数据分析和统计,需要业务人员懂一定数据分析处理数据,而使用BI,业务人员即可轻松应对各类数据分析

 

②实现业务与技术的分离,业务人员不再需要技术人员支持,释放数据分析工作压力,有效促使业务人员和技术人员的分离

 

③提高数据分析效率,打破平时利用人力手工统计数据的低效举措,避免了数据来源不统一,口径各异,数据加工复杂等问题,切实提高数据分析效率,数据更新频率。

 

 

  02  商业智能BI与数字化转型的异同点

 

 

小亿公众号中有不少数据治理,企业要进行数字化转型的文章,那么商业智能BI,与企业数字化转型有着什么异同点呢?

 

其实两者有密切的联系,一方面,商业数据智能采用的数字化工具同时常常也是数字化转型的“必需品;商业数据智能的应用价值与规划模式也与企业数字化转型有所重合。

 

总体来说,商业数据智能是企业数字化转型的过程,组成和催化剂,BI是组织数字化转型不可获取的一部分。

 

企业数字化转型是指企业利用新一代数字技术,将各个业务流程的物理信息连接起来形成有价值的数字资产,并通过计算 反馈有效信息,最终赋能企业商业价值创造的过程。

 

数字化转型是我国企业正在经历、并将长期持续的变革,而商业数据 智能是这一变革的过程、组成部分与催化剂。

 

商业智能BI与数字化转型,主要有2个相同点:

 

①商业数据智能基础应用亦是企业数字化转型的过程,是数字化转型中重要的一部分

 

使用数据库、CRM、 ERP等企业基础软件和数字工具既是商 业数据智能应用部署的一部分,也是企业在数字化转型过程中的常规选择,商 业数据智能应用在很大程度上为企业数 字化转型铺路奠基。

 

②商业数据智能的应用将数字化理念渗入企业数字化的非决策环节

 

商业数据智能应用能够培养企业员工的数据意识,不断深化企业的数字化氛围, 将数字化的理念渗入决策之外的环节,推动企业整体的数字化转型。

 

商业智能BI与数字化转型,主要有2个差异点:

 

①“数字化转型”概念涵盖企业经营的更多方面,范围更大

 

我们将商业数据智能定义为辅助企业进 行经营决策的数据智能,而“数字化转 型”这一概念还涵盖产品的数字化升级、和同 人工的数字化替代、数字化生态平台构 建等多个方面,从广度上看,是比商业 数据智能更加全面的数字化概念。

 

②成功的数字化转型更是企业商业模式的转变和升级,含义更丰富

 

成功的数字化转型除了IT工具的搭载, 还包括企业文化氛围以及商业模式上的 数字化转变,从深度上看亦高于商业数据智能所能够达到的高度 。

 

总体来说,未来商业数据智能产品,对企业决策的深度和密度,将进一步提升。并且通过自动化工具和AI,进一步降低使用门槛。

 

产品会通过标准化,模块化,灵活的产品体系降低交付周期和成本,更加符合大中小企业客户的不同的需求。

 

 

  03  商业智能BI六大驱动因素

 

商业智能BI能在这几年内迅猛发展,背后主要有6大驱动因素:

 

1.第一大因素,是政策背景

 

商业数据智能是以大数据,人工智能等前沿IT科技为支撑,近几年科技发展受到了地方政策的普遍支持,为相关产业的发展营造了良好的环境,为BI的发展提供了技术支持。

 

2.第二大因素,是产业经济升级趋势

 

在经济发展下,数字经济与人工智能产业蓬勃发展。

 

随着时代发展,数字经济已经成为我们经济现代化转型与产业结构升级的重要标志。商业数据智能行业的进步与数字经济的发展互为表里,前者以后者为应用前提,并依赖于数字化行业转型,同时也为数字经济增长提供重要动力,相辅相成。

 

3.第三大因素,是综合技术支持

 

在市场中,相关的大数据,物联网,人工智能相关的技术已经成熟,在实际应用中协同联动,相辅相成,形成了充满创新力和发展潜力的活性生态网络。

 

4.第四大因素,是企业数字化基础

 

第四个因素,是组织的数字化建设不断完善,比如很多组织都有相应的CRM客户管理系统,人力系统,销售管理系统等,企业数字化有一定基础,为后面的商业数据BI奠定了基础,但是在不同行业发展水平有较大差距。

 

一般来说,互联网企业的数字化水平,要高于传统企业。

 

5.第五大因素,是员工的数字知识技能

 

虽然商业数据智能工具具备自动化,智能化,普遍化的特点,然而作为创新性的信息化工具,对于任何一个处于数字化转型过程中的经济体,产业和企业而言,底下的员工抵触情绪及IT能力不足的问题也十分明显。

 

近几年,企业员工的学历水平持续提升,企业为数字化转型投入的员工培训支持也显著增加,员工也越来越有意愿和能力使用创新的数字化工具,还有利于商业数据智能的深度应用。

 

6.第六大因素,是疫情驱动

 

2020年初的疫情,对社会经济产生了较大的冲击,对于企业而言,疫情带来了人工和原材料成本的上升,业务拓展的停滞和线下渠道的闭塞。

 

线上办公,线上的内部管理,业务渠道在疫情的刺激下,各行各业企业间迅速普及,供应商也不断进行容量扩增以及服务升级,间接推送了企业数字化服务产业的繁荣。

 

但疫情期间“被迫”开展的数字化改革已为需要数字化基础薄弱的企业打开了数字化的大门,并在 公司内部培养起数字化氛围和习惯,更有助于商业数据智能应用在各企业和行业加速渗透。

 

 

  04  BI工具—实现BI功能的关键

 

在前面,我们知道了BI的概念,BI的诞生背景,BI的3大价值,如何挖掘数据发挥数据的价值呢?我们需要使用BI工具,才能实现BI的效果。

 

1.什么是BI工具?

 

excel可以用来做数据汇总,可以用来处理销售数据等,但是excel只能支持一定量的数据,如果你有大量的数据,excel就会很吃力。

 

可偏偏企业的数据都是成倍成倍的增加,通过多年的积累,早已超过excel能承受的范围,故此时就需要更强大的数据处理工具,来代替excel在企业中的位置。

 

简单来说,就是用BI工具,来代替excel处理海量数据。但BI在数据处理,数据分析,数据展示上的功能远远强于excel,是一个超级加强版的exlce。

 

比如亿信ABI工具,可以整理组织内部的所有数据。通过图形展示出来,不断钻取,组织高层管理者,可以直接看到所有服务区域每一个详细的情

2.BI工具发展3大阶段

 

总的来说,商业智能BI工具发展到现在,主要有3大阶段:

 

第一阶段,局部数字化。局部数字化是将企业经营数据通过数据库等工具进行电子化的过程,是商业数据智能应用的基础。

 

比如某一集团分公司,自己购买了一套CRM系统,实现了客户数据电子化的过程,企业可以根据用户生命周期,来对用户进行差异化运营,什么时候联系客户,什么时候回访客户,最大程度提高用户的满意度,赚取最多利润。

 

随着企业通过一个个财务系统,人力系统,客户管理系统等局部数字化,是商业数据智能应用的基础。

 

第二个阶段,是全局可视化。全局可视化是基于企业经营数据生产静态报表和动态仪表盘的过程,是现阶段商业数据智能应用的主体。

 

一个集团下属有很多子公司,集团想要掌握整个集团每个公司的人员数据,销售数据,财务数据,需要把整个数据进行汇总,分析处理,来辅助最高层决策,

 

第三个阶段,就是分析智能化。结合大数据与人工智能等技术对数据信息进行进一步挖掘和利用的过程,是企业实现商业数据智能的关键。

 

像沃尔玛,永辉超市这种大型连锁超市通过海量的库存数据,销售,财务数据,来更好地调整物品的摆放范围,营销活动策划,库存管理,实现经营的利润最大化。

 

 

 

3.BI工具3大维度价值

 

BI在数据处理,数据分析,数据展示上的功能远远强于excel,例如亿信华辰的ABI工具。

 

在数据整合方面,ABI可以整合企业中所有不同业务系统中的数据,这是excel无法实现的。

 

多维度分析方面,ABI还可以对数据按照不同的维度进行分析,系统会以数据的特点来适配图表展示,这些也都是excel做不到的。

 

公式结算,图形展示方面,ABI同样和excel一样拥有强大的公式计算能力,而且图形的样式配色都比excel略胜一筹,支持点图,雷达图,面积图,气泡图,走势图,K线图,漏斗图,和弦图。

 

如果你要处理数据,分析数据,或者展示数据,BI都比excel效果好,又简单又高效,这也是BI的优势之一。

 

 

 

 

  05  亿信华辰ABI产品介绍

ABI是一站式数据分析平台是由北京亿信华辰软件有限责任公司自主研发的一款全 能型核心数据产品,既可以为实施人员提供面向数据仓库的数据分析展现,也可以为 业务人员提供自助式数据分析能力,全方位满足用户的数据应用场景。

 

通过丰富的数据分析手段,为用户提供一站式数据分析平台。该产品是我公司在多年数据分析、报表处理的技术经验基础上,运用先进的数据 仓库、商务智能核心理论,经过多年的潜心研发而推出的商务智能产品软件,很大程度上能降低数据分析实施技术门槛,使复杂的工作简单化、重复的工作智能化。

 

 

亿信ABI特性:

基于 web 应用,升级便利,免客户端安装 

采用 J2EE 架构,适应各类平台部署 

功能强大:支持各种数据处理、 BI 应用 

支持大数据分析应用 

易于使用:直观清晰的 OLAP 分析展示 

配置方便:快速部署,轻松快捷 

标准开放:与其它业务系统方便地集成,整体拥有成本低

 

亿信ABI 拥有从丰富的数据源接入、全方位处理数据、多样的数据模型建立、灵活的 可视化分析到炫酷的门户设计与应用发布,为用户提供一站式数据分析平台,能够实现以下价值:

1. 快速构建大数据展示平台,提供炫酷的数据可视化;

2. 数据填报分析一体化;

3. 为业务用户提供自助式分析,让用户将分析“玩”起来;

4. 从平常的数据中挖掘出知识;

5. 预先处理数据问题,提高数据质量;

6. 进行数据清洗转化装载,整合数据,提供数据集市;

 

产品核心优势:亿信ABI一站式数据分析平台提供丰富的数据源接入、数据处理整合、图形化的数据建模、丰富的数据分析方式,可进行一站式数据采集、数据处理、数据分析,平台提供本地部署和云端部署的方式,既能满足 isv 用户,也能满足具有开发能力的个人用户的需求。

标签:数字化,数据分析,BI,智能,前世,今身,企业,数据
来源: https://www.cnblogs.com/luozhiheng/p/16442480.html