目前,社会数字化程度还在不断加深,数据量也伴随着一同高速增长,许多人预测未来将是数据处理时代,而作为数据类解决方案的BI也会持续扩张市场,朝着不同行业BI的方向发展。
究竟什么是BI?不同行业BI有何区别?为什么BI如此火热?今天就针对这些问题,带大家详细了解下真正的(BI)。
什么是BI
BI(Business Inteligence),是一种主要由数据仓库、数据分析、查询报表、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。
BI - 派可数据BI可视化分析平台
BI可以实现业务流程和业务数据的规范化、流程化、标准化,打通ERP、OA、CRM等不同业务信息系统,整合归纳企业数据,利用数据可视化满足企业不同人群对数据查询、分析和探索的需求,从而为管理和业务提供数据依据和决策支持。
将BI核心内容进行总结,大致有三大特征:
为什么会出现BI
有一点可能出乎很多人意料,虽然BI是因为信息化、数字化的增长,以及社会和商业世界对数据的依赖,逐步成为商业世界的宠儿,在企业中变得火热。
但BI这个概念其实早已出现,为当前BI的面世和火热打下了良好的基础。
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早在1958年,IBM研究员就将BI的早期形态定义为:“对事物相互关系的一种理解能力,并依靠这种能力去指导决策,以达到预期的目标。”
1996年,咨询机构进一步拓展了BI的定义:“一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及其应用。”
直到2013年,在新一代信息化、数字化的技术影响下,BI形成了一套系统性的概念,围绕企业发展进行针对性扩展,重新确定了BI的定义:“BI是一个概括性术语。它包含了应用、基础结构、工具,以及提供信息访问和分析加以改进、优化决策表现的最佳实践”
不得不说,BI能够大获成功的原因之一,就是在BI定义不断更新变革的同时,能够把为企业提供服务,提供战略决策信息这一理念坚持几十年,不断开拓发展。
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直到今天,虽然BI进行了全方位的拓展升级,拥有了BI理念、BI架构、BI系统、BI平台、BI工具等形成的方法论,还为企业研发了权限管理、数据可视化、模型管理、血缘管理、指标管理等一系列功能模块,但依旧把为管理人员提供战略决策信息,辅助进行决策作为核心理念。
不同行业BI有何区别
BI是一种通用的数据类技术解决方案,不会因为行业BI没有进行针对性开发而出现不适配、无法使用的情况。同时,也正因为BI核心是数据,只要企业有数据沉淀,不管是哪些行业BI都能发挥出作用。
不过考虑到不同行业BI的实践,差异化明显的行业BI哪怕是对于数据的种类需求也会有优先级的划分,数据分析、数据可视化等内容页面也有不同主题、风格的设计,一些功能模块也会有使用占比的不同。
1、汽车行业BI
比如汽车行业BI 的应用,因为一个汽车4S集团代理不同的汽车品牌,而每个品牌是一个独立的DMS系统,系统和数据都是在主机厂手上,难以获取完整全面的数据。
数据可视化大屏 - 派可数据BI可视化分析平台
又因为汽车行业有大量成熟的业务管理经验,导致汽车行业即使在一个很小的BI项目上,业务指标也会有300~1500的大范围波动,所以汽车行业BI的发展还有很大增长空间,这个行业的BI要做好,需要花很长时间来沉淀,才能正式打开汽车行业BI的大门。
2、医药行业BI
比如医药行业BI的应用,因为医药行业的产业链非常宽泛,从医药行业BI项目指标来说,有医疗服务、医药商业流通、医疗器械、药物研发、化学制药、中药、生物药等等;对化学药进行细化,又可以分为仿制药、创新药;中药又分传统中药、现代中药;生物药里面包括像抗体、疫苗、血液制品、细胞治疗、基因治疗等等,非常广。
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医药行业的特殊性给医药行业BI建设带来了极大的挑战,BI规划人员在部署BI进行前,需要熟悉医药行业业务流程,了解相关指标术语,像CRO、CMO、CSO等,需要明白指的是什么,只有摸清医药行业,才能成功建设医药行业BI。
BI在数字化转型中的作用
作为信息化建设中的关键一环,在企业中通常起到承上启下的作用,下能连接打通企业业务系统数据库,将各部门数据分类分级统一储存到数据仓库,简化存储取数流程,减少人力、时间成本;上能提供数据可视化报表,通过数据可视化分析全面展现企业发展状况,追踪业务执行效果,促进业务健康发展,辅助进行管理决策等。
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数字化转型本就需要借助信息化相关技术、思想来完成,所以说信息化建设同样是数字化转型过程中非常重要的一环,而这就是BI和数字化转型的关系。只有以用户为中心,通过运用BI等数据类技术解决方案实现数据价值,让信息化和数字化深入企业,这样企业数字化转型才能真正完成。
BI在企业中的作用
数据是企业的重要资产,也是企业BI的核心要求。通常,企业的数据存在于各部门的业务信息系统数据库中,这些数据库相互隔离,难以互通,并且因为业务流程的复杂性、员工的差异性等,如果没有形成规范的数据培养机制,其本身数据质量也很一般。
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BI作为数据类技术解决方案,数据管理、数据治理、数据优化培养的功能模块自然存在。通过BI数据仓库,企业可以将打通各部门系统数据库,经过ETL处理数据后,建立分类分级制度,并通过指标、标签划分数据属性,建立数据字典,让企业拥有高质量的数据,高价值的数据资产。
此外,想要让企业的数据真正流通起来,持续进行优化,保持高质量的数据基础,需要BI通过闭环的业务流程进行数据的培养。这个过程就是增强的BI数据可视化分析,通过数据可视化分析,企业可以为企业不同层级员工提供销售分析、市场分析、核心KPI分析等,让数据才业务层面发挥作用,为业务发展、管理决策提供信息支撑,并通过数据流通持续提高数据质量和数据资产的价值化。
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在众多报表业务分析中,BI之所以能脱颖而出,其中一个原因就是BI拥有全方位的业务分析,可以全面展现企业的整体的发展状况,并根据这些数据、信息制作可视化报表,例如管理驾驶舱、KPI核心指标、企业关键信息看板等,帮助企业管理人员获得更高层次的洞察力,提高企业业务决策的实时性和准确性。
BI的未来发展方向
随着新一代信息化、数字化技术的迅猛发展,大数据、人工智能、云计算等需要数据实现价值的技术和应用逐渐增多,社会的总体数据量也得到了爆发式的增长,BI等数据类技术解决方案接连出现。未来是数据的时代,数据的采集、处理、存储、分析和挖掘将成为未来企业的基础经营模式,届时BI将得到更好的发展。
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在当前虽然BI已经能满足大部分领域的需求,也可以针对性进行开发、实施。但随着企业应用BI进一步增多,因为各行各业企业的业务差异性,BI产品可能会进一步细分,形成针对特定行业垂直领域的量产BI产品。
在未来,BI还会和人工智能、大数据、云计算等新一代信息化、数字化技术紧密结合,形成更全面,能够服务企业数据全周期流程的BI,深入BI的深入,发挥更多作用。
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举个简单的例子,BI可以与人工智能AI相结合,利用人工智能强大的学习能力,在短时间内快速汲取商业、行业、市场、用户等知识,通过数据接口和BI实现自动传输数据,根据需求自动生成数据可视化报表。同时,人工智能强大的预测、分析能力可以极大提高企业数据分析报告的产出效率,并通过分析模型、统计预测等进行更具深度、更加准确的分析,更好的挖掘数据价值。