细究报表式 BI、传统式 BI 和自助式BI

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:2,998 次浏览
2022-08-11 9:35:18

调查发现,许多人对BI的理解主要集中在数据分析和显示上,BI更等同于数据分析和数据可视化。因此,在大多数企业中,BI更多地指的是分析和前端显示工具,而不是一个完整的系统。

《商业智能白皮书1.0》定义了商业智能工具:商业智能工具(BI),即狭义的商业智能,是指基于数据可视化和分析技术,具有一定数据连接和处理能力的软件工具。用户可以通过可视化界面快速生成各类数据报表、图形和图表,在一定的安全要求和权限设置下,企业不同人群可以在PC终端、移动终端、会议屏幕等终端上查询、分析和探索数据。

按照帆软多年的经验,根据技术发展和对用户需求的响应,目前BI工具可以分为报表式 BI、传统式 BI 和自助式BI三类。

报表式BI

报表式BI工具主要针对企业信息部的IT人员。适用于各种固定样式的报表设计。通常用于呈现业务的明细数据和指标汇总。支持的数据量相对较小。国内报表式BI始于1999年左右,2013年接近成熟,由于国内企业报表格式千差万别,很多国外报表工具在制作报表样式时难以在图形格式交互中运行,有些表格的业务逻辑与国外不同,因此,解决中国式复杂报表往往成为企业选型的关键需求。目前,国内报表工具如帆软FineReport已成为主流。

报表式BI大多采用类似Excel的设计模式。虽然主要对象是IT部门,但业务人员也可以易于上手,并在已建立的数据权限内制作一些基本的数据报表和驾驶舱报表。例如,FineReport自主开发的HTML5图表可以满足不同人群的视觉显示需求,还可以进行一些简单的即席分析操作,如图表类型切换、排序、过滤等。

代表工具:FineReport

细究报表式 BI,数据分析需求,自助式BI产品工具

传统式BI

传统式BI也面向IT人员。随着数据仓库技术的发展,OLAP即席分析和数据可视化分析逐渐超过了报表BI。传统式BI以Cognos和其他国外产品为代表。它的优点是数据量大,性能稳定,缺点也很明显:数据分析能力差,对业务的响应速度慢。根据forester报告,使用传统式BI的企业或机构超过83%的数据分析需求无法得到满足,许多企业花大力气打造的BI系统几成花瓶,入不敷出。此外,由于其架构重、项目昂贵、实施周期极长、项目风险高、对人才要求高,不利于传统式BI的推广和普及。

代表工具:cognos

细究报表式 BI,数据分析需求,自助式BI产品工具

自助式BI

由于对传统式BI缺陷的不满和业务人员数据分析需求的增长,自助式BI开始快速发展。自助式BI面向业务人员,追求业务与IT的高效合作,使IT人员回归技术层面,做好数据的底层支持;让业务人员回归价值本位,通过简单易用的前端分析工具,轻松进行基于业务理解的自助分析,挖掘数据价值,实现数据驱动的业务发展。

自从2014年以来,自助式bi工具有了快速发展。可视化数据分析和自助式BI在国内市场上大量出现,传统式BI开始衰落。应该注意的是,自助式BI也有其应用范围。在选择时,企业应综合考虑自身的数据分析需求和自助式BI的特点。自助式BI具有以下优点:

数据量的灵活性,虽然传统的BI工具对大数据量的处理性能比较好,但在一些数据量小的企业里就比较繁琐,有简单的思路而难用更简单的处理方法,自助式BI更灵活,它有海量的数据处理能力,面对少量的数据,分析更容易。

降低了购买产品的成本。购买传统BI工具的成本很高,另外还有一些额外的培训和服务咨询费用。自助式BI产品工具只专注于解决某些问题,不一定要大而全。

缩短了工程周期,降低了人工成本。过去,项目周期主要消耗在ETL处理和数据仓库建模、性能优化等方面。如今,建模不再那么难搞,性能优化在大多数场景中也可以轻松运行了。项目周期由以前的按月或按年单位迅速缩减为按日、按周、按月单位。

IT驱动因素正逐渐转向业务驱动因素。IT负责基础数据架构整理和界口开放维护,业务人员自行进行快速可视化分析和报表分析维护。

总之,在有业务人员自主分析、解决关键问题、灵活应对小数据业务、快速迭代项目周期等数据分析需求的情况下,自助式BI将是明智的选择。

代表工具:FineBI

细究报表式 BI,数据分析需求,自助式BI产品工具

最后,值得注意的是,这三种类型的BI产品适用于不同的场景,不能相互替代。它们将长期并存,供企业根据需要选择,直到信息化的基本条件得到根本改变。

商业智能≠数据分析

商业智能和数据分析虽然是两种概念,但容易混淆。虽然它们之间有很多相似之处,但商业智能软件也可以帮助业务人员进行数据分析,但数据分析不能和商业智能打上等号。

数据分析是一个过程,也是一个解决方案,对象往往是某个问题。例如,要分析促销的效果,我们需要监控关键指标,如UV、客户单价、复购率等。我们还需要与过去的活动进行比较,从数据库中找到最好的对照组进行建模,并在SAS中进行统计分析。换言之,数据分析使用数理统计等科学方法来验证假设。通常的工作是分析比较指标,监控KPI,分析异常指标,预测趋势,最后生成结果报告。专业的数据分析工具包括R、Python等。

商业智能是一套完整的解决方案,其对象往往是企业的管理问题。利用企业在日常运营过程中产生的大量数据,并将其转化为信息和知识,使每一项决策、管理细节和战略规划都有数据参考。例如,领导者经常关注销售、采购和财务状况。技术人员制作固定格式的数据报表(仪表板/数据看板),领导可以自助查看,数据还能随时自动更新。商务智能工具一般将ERP、CRM、MES等业务系统的数据连接起来,并按规则将这些数据汇总到数据仓库中,形成与业务主题相关的分析报表,也可以通过连接大数据平台来进行可视化的分析显示。

商业智能一方面巩固和简化了常规分析过程,另一方面使业务自助分析更加方便快捷。简而言之,商业智能BI是一套与数据相关的解决方案。入口是数据,出口是数据或基于数据的报表展示,更强调解决方案;数据分析更加以人为本,它是分析数据仓库或其他渠道输出的数据的过程。前者强调如何合理地处理或呈现数据,后者强调如何通过挖掘数据发现问题。有一个探索和思考的过程,而这恰恰是工具本身无法取代的。

很显然在目前的信息时代,借助类似于FineBI的这些工具,可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多,选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下,都建议选择市面上较主流的产品,比较容易达到好的效果,目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的,就是帆软BI软件——FineBI。

细究报表式 BI,数据分析需求,自助式BI产品工具

FineDataLink更多介绍: https://www.finedatalink.com/

产品体验

相关内容

目录
立即体验 立即体验

商务咨询

在线咨询
专业顾问帮您解答问题

电话咨询

技术问题

投诉入口

微信咨询

返回顶部