為什么你的商業(yè)智能不那么智能？

BI，全稱為Business Intelligence，通常被理解為一種將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策的工具。中文將BI翻譯為“商業(yè)智能”或者“商務(wù)智能”。而無(wú)論是翻譯為商業(yè)智能還是商務(wù)智能，從名稱來(lái)看，BI都應(yīng)包含“智能”這一屬性。然而，事實(shí)卻恰恰相反，也正是由于BI有智能之名卻無(wú)智能之實(shí)，在實(shí)際使用中并不那么智能，也因此成為眾多BI用戶所吐槽的對(duì)象。

為什么你的BI不那么智能？

在BI系統(tǒng)的實(shí)際使用過(guò)程中，我們常常會(huì)聽(tīng)到各種關(guān)于BI系統(tǒng)不智能的抱怨和吐槽。比如，通過(guò)BI系統(tǒng)整合多業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析，卻需要事先將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化，然后才能導(dǎo)入到BI進(jìn)行分析，費(fèi)時(shí)又費(fèi)力，特別是隨著非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來(lái)越多，花費(fèi)在數(shù)據(jù)清洗、整理上的時(shí)間也會(huì)越來(lái)越多，難度也會(huì)越來(lái)越大，不僅不智能，而且還嚴(yán)重影響工作效率。又比如，利用BI系統(tǒng)進(jìn)行多維度分析時(shí)，由于自身不具備數(shù)據(jù)建模能力，還需要尋求專業(yè)IT人員或數(shù)據(jù)建模師的幫助，甚至因?yàn)槭怯星笥谌?，偶爾還要看別人臉色；再或者是，企業(yè)里部署的BI系統(tǒng)只具備簡(jiǎn)單的報(bào)表設(shè)計(jì)以及相對(duì)固定的可視化展現(xiàn)功能，系統(tǒng)無(wú)法提供分析建議，用戶仍需要憑借自身經(jīng)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行分析和作出決策，而且在需要與他人協(xié)同和共享時(shí)，也需先進(jìn)行導(dǎo)出操作，然后再通過(guò)工作或社交平臺(tái)進(jìn)行分享。凡此種種，不一而足。

那么，為什么你的商業(yè)智能并不那么智能呢？實(shí)際上，問(wèn)題就出在你所使用的BI產(chǎn)品上。換言之，并不是所有的BI產(chǎn)品都不智能，而是你正在使用的BI產(chǎn)品不太智能。隨著B(niǎo)I產(chǎn)品越來(lái)越多的與人工智能核心技術(shù)（如機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、智能語(yǔ)音交互、知識(shí)圖譜）、大數(shù)據(jù)、機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）、運(yùn)籌學(xué)等技術(shù)相結(jié)合，市面上的部分BI產(chǎn)品，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)超強(qiáng)的數(shù)據(jù)采集能力，也能通過(guò)內(nèi)存技術(shù)、關(guān)聯(lián)分析與智能洞察等為用戶提供分析建議，讓基于數(shù)據(jù)分析的決策變得更簡(jiǎn)單、智能和高效，BI也正在變得名副其實(shí)，實(shí)現(xiàn)真正意義上的智能。只是，你正在使用的BI產(chǎn)品卻還仍然停留在簡(jiǎn)單的報(bào)表或可視化展現(xiàn)等功能上。

什么樣的BI才稱得上“智能”的BI？

國(guó)際知名研究機(jī)構(gòu)Gartner認(rèn)為，現(xiàn)代分析與BI平臺(tái)應(yīng)具備15項(xiàng)關(guān)鍵功能，具體包括與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備相關(guān)的數(shù)據(jù)源連接性、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)復(fù)雜性；與數(shù)據(jù)可視化相關(guān)的數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)敘事、報(bào)告；與人機(jī)交互相關(guān)的自然語(yǔ)言查詢、自然語(yǔ)言生成；與增強(qiáng)分析相關(guān)的自動(dòng)洞察力、高級(jí)分析；與部署與安全相關(guān)的嵌入式分析、安全性、可管理性、云和目錄。這15種關(guān)鍵功能實(shí)際上也都是智能BI所必須具備。

Gartner：2020現(xiàn)代分析與BI平臺(tái)的15項(xiàng)關(guān)鍵功能

同時(shí)，筆者通過(guò)對(duì)比分析目前主流的智能BI系統(tǒng)，認(rèn)為智能BI系統(tǒng)通常應(yīng)具備以下特征：

超強(qiáng)的數(shù)據(jù)集成：智能BI系統(tǒng)絕不只是簡(jiǎn)單報(bào)表或可視化展現(xiàn)工具，而是集數(shù)據(jù)源整合、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)收集歸檔、自助式分析及報(bào)告于一體，能為用戶提供分析與決策支持的一站式平臺(tái)。而分析與決策依賴于數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集成是基礎(chǔ)，因此能集成不同來(lái)源、不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，對(duì)智能BI系統(tǒng)而言至關(guān)重要。

智能的可視化：所謂智能的可視化，即BI系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別用戶當(dāng)前使用的數(shù)據(jù)，推薦相應(yīng)的圖表，甚至能根據(jù)字段信息建立合適的圖表，即使圖表是用戶之前從未創(chuàng)建的；同時(shí)，BI系統(tǒng)也能根據(jù)用戶的使用習(xí)慣，來(lái)對(duì)推薦的圖表進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序

靈活的自助式數(shù)據(jù)處理：在企業(yè)數(shù)據(jù)分析的實(shí)際應(yīng)用中，分析人員對(duì)于數(shù)據(jù)處理的需求靈活多變，并且經(jīng)常需要對(duì)不同的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)根據(jù)相同的維度或者屬性進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，IT部門對(duì)數(shù)據(jù)提供的基本處理和基本的關(guān)聯(lián)關(guān)系并不能完全覆蓋分析人員的需求，而智能BI系統(tǒng)相較于傳統(tǒng)BI，不僅使用門檻足夠低，易用性也足夠強(qiáng)，用戶即使無(wú)編程及數(shù)據(jù)建模能力，也能通過(guò)簡(jiǎn)單的拖、拉、拽生成所需的可視化圖表，讓用戶能自助式地探索和分析數(shù)據(jù)，以極低的學(xué)習(xí)成本將數(shù)據(jù)處理成自己需要的結(jié)果。

智能洞察與見(jiàn)解：傳統(tǒng)BI通常只提供報(bào)表設(shè)計(jì)及可視化展現(xiàn)功能，因此從數(shù)據(jù)、圖表中找出差異及造成差異的原因，通常需要依靠用戶自身的經(jīng)驗(yàn)。而智能BI則融入了人工智能技術(shù)，其基于人工智能引擎，可根據(jù)用戶當(dāng)前查看的選項(xiàng)在數(shù)據(jù)模型中找到差異信息，并提供分析建議，并協(xié)助用戶來(lái)判斷問(wèn)題點(diǎn)，而這些都不需要用戶提前定義。

完備的數(shù)據(jù)共享與展示方案：智能 BI系統(tǒng)不僅提供PC及移動(dòng)端，能夠自動(dòng)適配各種終端設(shè)備，可供用戶隨時(shí)隨地查看、探索和分析數(shù)據(jù)，而且也能無(wú)縫地與釘釘、微信等社交、工作平臺(tái)集成，支持?jǐn)?shù)據(jù)的注釋標(biāo)記、分享、推送提醒等功能，讓用戶無(wú)論身處何地都可以對(duì)自己所關(guān)心的數(shù)據(jù)了如指掌。

總的來(lái)說(shuō)，在筆者看來(lái)，智能BI相較于傳統(tǒng)BI，它不僅僅只是提供報(bào)表設(shè)計(jì)、可視化展現(xiàn)的工具，而是一套能夠提供從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)處理、可視化分析到數(shù)據(jù)共享與管理全流程的完整解決方案。它通過(guò)融入人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)分析等新興技術(shù)并輕量化，來(lái)協(xié)助數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、洞察生成和洞察解釋，使用戶能夠更加直觀簡(jiǎn)便地獲取信息、探索知識(shí)、共享知識(shí)。

亦策觀數(shù)臺(tái)，新一代增強(qiáng)智能協(xié)同BI平臺(tái)

那么，市場(chǎng)上有哪些值得推薦的智能BI產(chǎn)品呢？實(shí)際上，觀數(shù)臺(tái)就是不錯(cuò)的選擇。

觀數(shù)臺(tái)是上海亦策軟件擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)、精心為中國(guó)企業(yè)量身定制的本土化、輕量級(jí)、敏捷型的新一代增強(qiáng)智能協(xié)同BI平臺(tái)。憑借AI+BI、關(guān)聯(lián)引擎、內(nèi)存分析等技術(shù)與特性，可實(shí)現(xiàn)多種不同來(lái)源數(shù)據(jù)的輕松整合與智能關(guān)聯(lián)、連接，智能的可視化，用戶驅(qū)動(dòng)的報(bào)表創(chuàng)建與可視化展現(xiàn)，數(shù)據(jù)全局搜索與嵌入式分析，自定義開(kāi)發(fā)，智能洞察與見(jiàn)解，集中共享與協(xié)同，以及企業(yè)及部署等。尤其值得一提的是其見(jiàn)解功能，系統(tǒng)可自動(dòng)提供分析建議與結(jié)果，可輕松進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與分析，這既是觀數(shù)臺(tái)的一大亮點(diǎn)所在，也是觀數(shù)臺(tái)能稱得上智能BI的主要原因之一。

下面，就以消費(fèi)品銷售分析為例，具體看看觀數(shù)臺(tái)的見(jiàn)解功能到底有多強(qiáng)大。

在以上視圖中，我們可以發(fā)現(xiàn)在每月的日均銷售趨勢(shì)圖中，存在連續(xù)3個(gè)月日均銷售收入下降的情況。如果是在傳統(tǒng)BI中，我們?nèi)孕韪鶕?jù)自身經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷和查找造成日均銷售下降的原因；但在觀數(shù)臺(tái)中，由于關(guān)聯(lián)引擎特性及見(jiàn)解功能的存在，數(shù)據(jù)是全局關(guān)聯(lián)的，觀數(shù)臺(tái)可通過(guò)增強(qiáng)分析來(lái)協(xié)助我們來(lái)生成洞察，快速找到造成收入下降的原因，既省時(shí)也省力。

通過(guò)選中這3個(gè)月的數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊右側(cè)“選擇項(xiàng)”再點(diǎn)擊“生成見(jiàn)解”，由于觀數(shù)臺(tái)的數(shù)據(jù)是全局關(guān)聯(lián)的，我們可以發(fā)現(xiàn)，銷售額下降的原因是由于客戶不再購(gòu)買產(chǎn)品，繼而帶來(lái)了近百萬(wàn)的利潤(rùn)差。那么，客戶為什么不再購(gòu)買產(chǎn)品呢？我們可以順著產(chǎn)品作進(jìn)一步分析。

我們轉(zhuǎn)到見(jiàn)解模塊，在見(jiàn)解模塊中，選擇銷售差異及產(chǎn)品大類，觀數(shù)臺(tái)的人工智能見(jiàn)解功能，為我們生成了原始報(bào)表中完全沒(méi)有的可視化圖表。從圖表上看，有3個(gè)產(chǎn)品的銷售差異很大，因此，我們聚焦在這三個(gè)產(chǎn)品大類上，重新回到智能洞察，繼續(xù)分析和理解這些龐大的數(shù)據(jù)。

在智能洞察中，我們看到超過(guò)一半的銷售代表不再銷售這3個(gè)產(chǎn)品大類的產(chǎn)品。由此，我們根據(jù)觀數(shù)臺(tái)所打造的智能的可視化，得出了關(guān)于數(shù)據(jù)的事實(shí)，找到了造成日均銷售收入下降的根本原因。

這實(shí)際上得益于觀數(shù)臺(tái)的全局關(guān)聯(lián)特性和聯(lián)想功能的協(xié)同工作，使得用戶能從多維度數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，并挖掘和分析其中的原因。而且，由于我們基于數(shù)據(jù)查詢的問(wèn)題并不是基于查詢得出的，所以這種見(jiàn)解功能只有觀數(shù)臺(tái)來(lái)幫助實(shí)現(xiàn)。

總的來(lái)說(shuō)，相比其它BI產(chǎn)品，亦策觀數(shù)臺(tái)憑借AI+BI、內(nèi)存技術(shù)、關(guān)聯(lián)引擎、智能洞察與見(jiàn)解等功能與特性，不僅大大降低了使用門檻，也提高了數(shù)據(jù)分析挖掘的效率，使得用戶基于數(shù)據(jù)得出的事實(shí)、作出的決策更加智能高效。這也說(shuō)明并不是所有商業(yè)智能產(chǎn)品都不太智能。如果你還在抱怨自己所使用的商業(yè)智能不太智能，那么，也許是時(shí)候該考慮換一款更加智能高效的BI產(chǎn)品了。

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