DT时代，看BI工具如何唤醒“沉睡的数据”

你在日常工作中会不会遇到这样的问题？企业不能从现有ERP系统中提取数据价值；整理归档了大量信息却不能有效利用；想要获取其他相关部门数据却要跨部门层层审批……对于这些数据，我们称之为“沉睡的数据”。对于企业领导来说，企业投入大量资金建设信息系统，结果数据信息处于休眠状态，不能实时掌握；对于普通员工来说，日常工作整理各种繁杂的数据表格，结果只是展现了一个个字符，不能有效赋能业务。这就是沉睡数据带来的弊端。

旧的信息管理系统不能轻易地读取数据信息，也不能轻易进行可视化面板展示。在这种情况下，BI厂商应运产生，并提出了商业智能概念。BI的最初目的是什么？企业已经拥有了一定数量的信息系统，这些系统积累沉淀了大量数据，而这些数据不易轻松使用。利用BI，可以使数据变得容易使用，凸显信息价值。百度百科是这样定义BI的：BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释是商业智能，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。

作为一个独立系统，BI解决两个问题。一是信息的发布，它可以在正确的时间向正确的人提供正确的信息。几十年来，我们看到的商业智能项目，至少有90%的项目成果变成了提供信息的报告。这种情况下，改变的只是信息的呈现方式。过去，基于纸张，它变成电子文档；现在，通过网络和技术变化，但它仍然是一个报表！如果BI只拥有报表功能，那么它不应该被称为商业智能，而是业务报表。BI之所以被称为BI，是因为它还有另一个重要的意义—决策支持。

一、个性化的决策支持

BI是一套完整的解决方案，可以将企业不同的业务系统（如ERP、CRM、OA等）的数据，提取出有用数据并进行整合清洗，在保证数据正确性的同时，进行数据分析及处理，高效快速地为企业提供报表展现与分析，进而提供决策支持。
众所周知，报表是可以标准化的。比如一些大企业定义了40种银行对账单，但最终根据各部门所需作用来定义报表外在形式，它可能会变成40万种报表，这就是提供标准报表。

但是，有没有制定决策的标准呢？有标准的决定吗？答案当然是没有。当决策层得到不同信息时，基于决策情景与目标，他们会以不同的方式思考，进而做出不同的决定。也就是说，支持个性化决策。当然，这里的个性化决策并不代表允许偏离业务目标，随心所欲做决策，即错误决策。这这种情况下，根据已经发生的历史数据摸清“过去发生了什么”及“未来会发生什么”，就变得更加有意义，因为这是个性化决策的科学依据。

二、传统BI的囚徒困境

让我们先来看看传统BI是如何工作的？首先，当进行商业智能项目时，企业必须有数据。数据来自哪里？它可以是ERP系统、CRM系统、Excel等中的数据。BI的逻辑是用ETL提取数据。现在，BI厂商引入一个新概念：企业级的BI系统。大家都在谈论大、企业级ERP系统、企业级BI系统等。那么，如何表达企业级呢？它将分布在企业每个信息系统中的数据组合成一个企业级的数据仓库，这是我们通常做的事情。或者，我们将在一些特定主题上做数据集市，如：财务主题、销售主题等。之后，基于此，我们为不同的分析用户、管理层、业务人员或部门经理等提供OLAP分析和报表，提供仪表盘、记分卡等。

随着信息系统和数据级的不断增加，数据量以几何形式倍增的同时，业务决策分析所消耗的时间及人力成本也在不断提高。假设企业每天有50个人使用BI系统进行不同的业务决策分析。如果每个人每天都有一个新想法，那么每天都会有50个新需求产生。一个需求的实现需要多长时间？假设一天一个，那么对应的就需要50个人来满足需求的数据及模型前提。如果明天决策层的想法变了呢？我想IT人员是要抓狂的；如果你的想法变了又变，我想IT人员要和你掰头了。根据IDC的报告，全球所有IT部门都面临着巨大压力，这种压力来自于他们要及时满足其服务的业务部门不断变化的需求。

因此，传统的BI耗时长、成本高，但其价值相对较低。不但需要IT人员花费大量时间学习不同的软件、整理分析不同数据，如：重复构建OLAP和多维数据集；还需要IT人员和业务人员关于数据上传及想要获取的结果频繁沟通。另外，传统的BI软件还有一个致命弱点：算法复杂。软件的复杂性决定了使用人员需要较长的时间去学习掌握，并且特定工程的实施周期较长。这种情况下，毫无IT基础的业务人员就很难使用。作为世界上使用人数最多的BI工具—Excel,虽然功能较弱，但因其好用易操作成为大多数经理和业务人员都在用的工具，因此，“能用”是一个工具类软件的重要评判标准。

三、合格意义上的BI工具

一个满足使用的BI工具在决策支持里主要要解决的问题是什么呢？一个是即兴查询和分析。在发现问题甚至防患问题时，都能够即时地查询和分析。举个股市的例子来说，A股份狂涨，这时炒股的你想要去分析“它为什么涨”？标准的KIP只能告诉你”现状是什么”，标准的报表也只能告诉你”过去是什么”，但是它们都不能解决A股为什么涨及它后续走势的预测。关于原因的分析，涉及关联因素，以及关联因素的其他载体比较…这么复杂的一个分析，不可能事先做好所有的Cube以及标准的KPI。一个合格的的BI工具能够借助其内置模型，快速对相关因素进行大量的科学计算，并通过报表图形的可视化展示进而支持决策。

另一个是满足用户个性化的需求。以IT部门为例，我们要让用户独立，不是指IT用户，而是财务部门、行政部门、业务部门、领导层等，能够做用户所需的即兴分析，并按照他所需的图表形式甚至可结合个人审美进行可视化展示。不同的人基于不同的目的对其相关数据进行整理分析，不但可以针对性地赋能核心业务，还可以科学实现管理过程。