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有了大数据和AI产品后,我们还需要BI吗?

企业数字化转型的本质是经验驱动决策向数据驱动决策的转变。

1、BI,让数据变资产成为可能

大数据时代下,“数据即资产”的观念已经深入人心。但是,数据真的就是资产吗?

资产是指由企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。由此,我们可以看到,能够称之为资产的,一定是能够给企业带来经济利益的。

所以,只有当数据产生价值时,才能够被称之为“数据资产”。存储在某一个地方而没有充分利用起来的数据,不能称之为资产。

随着信息化技术的逐步完善,企业常常不仅一个信息化系统,ERP系统、电商系统、CRM系统…各个信息系统之间缺乏关联,导致了数据孤岛严重,数据的关联性差、整合难度大,难以释放数据的真正价值。

而BI,是数据产生价值的主要方式。BI工具,能够很好地集成各个系统的数据,实现多数据源的整合,在此基础上能够实现更深层次的数据分析与洞察,提供精准、及时的信息,为企业的经营决策提供依据。

图-跨平台交互分析动图

2、BI,提供深刻的洞察经营

企业管理的核心是目标管理。企业经营的好或者不好,到底是怎么造成的呢?这就需要通过经营洞察的分析方式来进行分析,找到问题根源,才能更好地解决问题。

而BI工具,能够为企业提供更深刻的业务洞察力,增加数据分析的纵深。

例如下图,是一家型材加工厂,本月未达到保本产量。利用BI工具,追根溯源,最终从财务领域的分析,抽丝剥茧,一步一步地找到了生产经营中出现问题的地方,接下来就是经营者和管理者改善这一条件,将错误的地方进行纠正。

图-穿透分析过程

电影《教父》里有句经典台词:花半秒钟就看透事物本质的人,和花一辈子都看不清事物本质的人,注定是截然不同的命运。

看不清数据的本质,无法快速洞察数据背后的逻辑,就会给企业带来巨大的损失。

图-分析云价值链分析

3、BI,降低了数据分析门槛

从执行层面来讲,BI的发展,降低了数据分析门槛。

传统BI的前端是静态类报表,当业务人员有新的报表需求和分析需求时,需要由业务人员先提交业务需求列表到IT部门,经过排期与开发,才能使用,耗费的时间长,沟通成本高。

这在外部环境飞速变化的今天非常不适用,静态报表已经不能满足现代企业对数据分析的需求。而自助式BI,大大降低了数据分析的使用门槛,不懂技术的业务人员可以通过简单的拖拽方式,自定义新的维度和分析数据,进行探索式分析。这比传统的BI工具,更快、更灵活。

图-分析云语义模型价值

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