AI及自助式BI的中國(guó)困境

很多人相信AI與BI的融合是未來(lái)，增強(qiáng)分析和智能預(yù)測(cè)是當(dāng)下企業(yè)的一個(gè)關(guān)注點(diǎn)。在AI比較火熱的時(shí)候帆軟沒(méi)有為之所動(dòng)，繼續(xù)聚焦BI。帆軟認(rèn)為隨著B(niǎo)I智能化的發(fā)展，未來(lái)企業(yè)產(chǎn)品選型的參考重點(diǎn)還是以數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析為主。預(yù)計(jì)在2025年左右，中國(guó)的BI將邁入智能化階段，而當(dāng)下國(guó)內(nèi)AI在BI的應(yīng)用還是泡沫。

AI＋BI的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢(shì)

楊揚(yáng)指出，AI落地核心點(diǎn)是和企業(yè)組織機(jī)構(gòu)的實(shí)際業(yè)務(wù)結(jié)合，目前AI上手難度大，技術(shù)思維重，同時(shí)企業(yè)實(shí)際業(yè)務(wù)標(biāo)簽、模型沉淀比較少，對(duì)于企事業(yè)單位的業(yè)務(wù)幫助不高，很容易變成一個(gè)空心球。當(dāng)前BI的應(yīng)用主要還是在內(nèi)部經(jīng)營(yíng)層面，開(kāi)始注重場(chǎng)景的閉環(huán)，比如零售企業(yè)做到庫(kù)存周轉(zhuǎn)率的提高、制造業(yè)高效設(shè)備巡檢提升效率等，不足之處是很多經(jīng)驗(yàn)還伴隨著比較強(qiáng)的企業(yè)特性，比如零售里面在A客戶(hù)的配貨算法，到了B那邊就不一定試用，同時(shí)很多企業(yè)也不愿意針對(duì)這些方法進(jìn)行深度溝通，在整個(gè)交流范圍上，還欠缺一些，需要不斷去梳理標(biāo)準(zhǔn)。

現(xiàn)在最適合企業(yè)的是從經(jīng)營(yíng)目標(biāo)出發(fā)，找到降本增效的方法，不管通過(guò)傳統(tǒng)中間庫(kù)＋報(bào)表的方式還是通過(guò)模型＋自助分析的模式，而企業(yè)最迫切需要的應(yīng)該是兩塊：

1：BI結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供對(duì)應(yīng)的分析思路；

2：BI項(xiàng)目落地的同時(shí)，能夠培養(yǎng)員工數(shù)據(jù)分析思維的學(xué)習(xí)途徑，短期看項(xiàng)目，長(zhǎng)期還是看人才。

除了AI和數(shù)據(jù)挖掘，自助式分析是當(dāng)下BI的最主要趨勢(shì)。無(wú)論是國(guó)外的Tableau還是國(guó)內(nèi)的帆軟等BI廠(chǎng)商都在強(qiáng)調(diào)自助式分析的重要性和價(jià)值，一方面可拖拉拽的靈活定制降低了使用門(mén)檻，業(yè)務(wù)人員可以直接上手釋放更多數(shù)據(jù)價(jià)值，另一方面也減輕了IT人員的壓力。

多位BI從業(yè)人員指出國(guó)內(nèi)自助式分析還處于非常初級(jí)階段，面臨著很多困境，無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的自助。造成這種局面的因素有很多，數(shù)據(jù)文化和人才缺失是比較重要的原因。

楊揚(yáng)認(rèn)為造成自助式分析難以推動(dòng)的主要原因是數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目發(fā)起人和使用者間的沖突。企業(yè)引入數(shù)據(jù)分析有兩個(gè)渠道，一是通過(guò)科技部門(mén)或者IT部門(mén)，二是通過(guò)業(yè)務(wù)部門(mén)。

IT部門(mén)以前做數(shù)據(jù)跟蹤報(bào)表，每次業(yè)務(wù)提需求基本是上午提下午要，給IT部門(mén)很大壓力，而IT部門(mén)引入數(shù)據(jù)分析的目的是減輕部門(mén)壓力，可能會(huì)準(zhǔn)備些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，有些企業(yè)甚至?xí)�把明�?xì)表全部開(kāi)放，讓業(yè)務(wù)部門(mén)自己在前面去拖拽選取，如此壓力就傳導(dǎo)到業(yè)務(wù)部門(mén)。

如果業(yè)務(wù)部門(mén)引入自助分析，期望會(huì)很高。希望找某個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)候，調(diào)出來(lái)的數(shù)據(jù)就是所需的數(shù)據(jù)口徑，而且數(shù)據(jù)準(zhǔn)確的無(wú)誤。但實(shí)際過(guò)程中業(yè)務(wù)部門(mén)要的不是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，都是需要做進(jìn)一步加工萃取匯算的派生數(shù)據(jù)，所以業(yè)務(wù)部門(mén)經(jīng)常會(huì)說(shuō)調(diào)取的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)不上。

IT部門(mén)與業(yè)務(wù)部門(mén)各自為戰(zhàn)的情況并不少見(jiàn)，楊揚(yáng)建議IT部門(mén)向前邁一步，在項(xiàng)目前期與業(yè)務(wù)交流，根據(jù)不同業(yè)務(wù)部門(mén)對(duì)接不同數(shù)據(jù)口徑，業(yè)務(wù)部門(mén)再請(qǐng)IT人員做一些自定義的工具，業(yè)務(wù)部門(mén)要思考如何把這些數(shù)據(jù)應(yīng)用到自己想要的場(chǎng)景里面去。他認(rèn)為比較有效的破局之道是在IT和業(yè)務(wù)部門(mén)之間建立一個(gè)角色作為橋梁溝通協(xié)調(diào)，比如有的企業(yè)會(huì)設(shè)立首席數(shù)據(jù)官、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)官的職位，使各部門(mén)之間不再各自為戰(zhàn)，形成合力。

企業(yè)未來(lái)3～5年BI功能需求

“不管做BI還是什么，切記的是搞個(gè)大工程。所有部門(mén)一起上，那像這樣一種情況，其實(shí)成功率特別低，但是這個(gè)原因有很多種，不管是從業(yè)務(wù)的內(nèi)心排斥角度，還是從企業(yè)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備角度，以及他企業(yè)對(duì)這個(gè)事情的一個(gè)思想準(zhǔn)備角度，都沒(méi)有到位�！睏顡P(yáng)強(qiáng)調(diào)，國(guó)內(nèi)BI有廣闊的前景，如果追求一步到位往往適得其反，結(jié)合企業(yè)自身情況選用合適的BI產(chǎn)品和服務(wù)，才能不斷向著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)邁進(jìn)。