2021年下半年中国商业智能软件市场规模为4.8亿美元,2021年度市场规模达到7.8亿美元,同比增长34.9%,呈现飞速增长的趋势。数字化时代,商业智能BI对于企业的落地应用有着巨大价值,逐渐成为了现代企业信息化、数字化转型中的基础建设。
一、什么是商业智能BI?
有一点可能很多人没有想到,实际上商业智能BI的相关概念已经有了数十年的发展历史。在这段发展过程中,商业智能BI形成了一套成熟的理论和产品体系,并且在现代的信息化、数字化加成下,成为了各行各业企业的成熟产品。
商业智能BI的定义其实很简单,简单概括一下就是,商业智能是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案,能够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。
商业智能BI - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
商业智能BI是非常全面的数据类技术解决方案,比如商业智能BI可以制作满足不同部门、不同层级员工的数据可视化报表,可以帮助一线业务人员实现业务的追踪、预测、复盘等操作;也可以帮助企业高层管理人员,通过商业智能BI的管理驾驶舱、核心KPI指标、集团看板等,全面获取企业信息,辅助进行决策。
将商业智能BI核心内容进行总结,大致有三大特征:
- 一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案;
- 将企业中不同系统(ERP、OA)中的数据打通并进行有效的整合;
- 利用合适的查询和分析工具快速准确地提供报表,为企业提供决策支持。
商业智能BI - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
商业智能BI在企业中确实十分重要,这是因为商业智能BI在企业中发挥着承上启下的作用,往下看商业智能BI能打通ERP、OA、CRM等不同业务信息系统,并将清洗后的数据统一存储到数据仓库;往上看商业智能BI可以提供不同主题、形式的数据可视化报表,通过数据可视化分析全面展现企业发展状况,辅助管理人员进行决策。
商业智能BI可以根据企业数据生命周期的不同阶段划分为三个层次:
第一层,可视化分析展现层 - 商业智能BI的需求层,一方面代表了用户的需求,用户想看什么、要看什么、另一方面也代表了用户要分析什么,这些就在这一层进行展现。
第二层,数据模型层 - 商业智能BI数据仓库,主要负责企业数据的分析模型,完成从业务计算规则向数据计算规则的转变。
第三层,数据源层 - 商业智能BI的数据层,不同部门、业务线的业务信息系统,其底层数据库的数据通过ETL抽取到商业智能BI的数据仓库中,建模分析等等,最终支撑到前端的可视化分析展现。
二、商业智能BI在企业IT信息化中的位置
上边刚提到,商业智能BI在企业中的位置主要是承上启下,是信息化建设中的重要一环。商业智能BI围绕数据形成了一整套完整的数据价值体系,充分发挥了数据在企业中产生的价值。
谈到商业智能BI在企业IT信息化中的位置,首先要了解企业的信息化建设是什么。一般来说,企业的信息化建设具有通用性,可以统一把大部分的企业的 IT 信息化分为两个阶段:一个是业务信息化,一个是数据信息化。
企业信息化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
这两个部门相互独立又互相产生影响,但总的来说还是把数据当做其中的基础,业务信息化产生数据并通过数据优化业务本身,数据信息化利用数据但也可以让数据发挥作用,优化业务信息化。
业务信息化 - 企业使用的ERP、CRM、OA以及自建的业务信息系统等都统称为业务信息化。业务信息化的主要作用是优化调整企业的业务流程,通过规范化、标准化、线上化,来提高业务运转效率、降低企业人力、时间、精力等成本,沉淀大量业务数据等,是业务管理思路的体现,也是现代的企业管理方式。
数据信息化 - 像我们经常所听到的大数据、商业智能BI、数据分析、数据挖掘等我们都统称为数据信息化。数据信息化可以帮助企业全面的了解企业的经营管理,将企业经营管理模式从经验驱动调整为到数据驱动,降低情绪、心理等主观影响,形成以数据为基础的业务决策支撑,提高决策的准确性,这是企业更高层次的企业管理方式。
企业信息化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
企业的信息化建设是一个完整的过程,没有业务系统的建设,就不会有数据的沉淀,而没有数据的沉淀,企业也就没有部署商业智能BI的基础。这就是业务信息化和数据信息化的双向作用,能够让业务系统推动商业智能BI的部署,也能让商业智能BI提高业务系统的效果。
三、谁是商业智能BI的主要用户?
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业务信息化的主要使用对象 - 业务信息化的主要使用对象是一线业务人员,所以业务信息化的使用人群更多是从业务视角出发,针对业务进行录入数据、记录流程、查看业务信息等。
数据信息化的主要使用对象 - 数据信息化的主要使用对象是管理决策人员,在企业的经营管理等日常流程中,决策人员更多是从管理视角利用商业智能BI等数据类技术解决方案去定位问题、分析问题,最终形成业务决策。
四、商业智能BI从业务系统取数据取数的方式
商业智能BI是通过访问和连接业务系统数据源数据库的方式来进行取数的,不管是什么样类型的数据库,商业智能BI通过ETL连接数据库抽取业务系统原表数据到数据仓库中加工处理,最后支撑到前端的可视化分析报表展现。
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之前有朋友这么提问的:数据源层是需要开发接口吗?
其实一般来说是不需要的,基本上这么提问的都是经历过软件系统的接口对接,软件系统的接口对接是因为有的业务软件是 JAVA 开发的,有的是 .NET 开发的,有的是 B/S 架构,有的是 C/S 架构。
软件系统之间的接口是需要开发参与的,主要是串联不同软件的业务流程,这种接口是需要动代码的。但商业智能BI在获取数据的接口不一样,是与业务系统软件自身无关的,是只需要访问和连接业务系统背后的数据库就可以的,直接从数据库取数,因此是不需要软件接口,或者没有软件接口访问这种概念的。
除非一种情况,这个业务系统是公有云,纯SAAS模式,这种情况下就只能通过软件对外开放的API接口取数了。
某医药行业销售人员绩效分析 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
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五、数据中台、商业智能BI、大数据之间的关系应该如何理解?
系统的商业智能BI在遇到大数据量、非结构化数据处理的场景,底层的数据仓库就升级为大数据的数据仓库架构,这就是大数据下的商业智能BI分析;在大数据的数据仓库架构基础之上,往左边更加拓展了数据的采集能力,在中间除了原有大数据架构的数据仓库建模之外,更加加入了数据资产的概念、数据资产盘点、数据资产管理,靠右扩展了数据服务的能力,将数据中台中按照一定规则处理好的数据打包对外提供服务。因此,大数据架构下的数据采集、数据仓库建模、数据资产管理和数据服务就构成了数据中台的几大核心。
数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
数据中台的底子是大数据架构,数据仓库是传统商业智能BI数据仓库的大数据升级,而商业智能BI就变成了数据中台之上的应用层,利用中台的数据服务获取数据做分析展现。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-663523.html
这就是商业智能BI、大数据、数据中台这三者的关系和在不同数据场景、服务场景下的演变过程,看明白了这个过程,应该就不会再轻易的混淆他们的概念。至于商业智能BI、大数据、数据中台应该选择哪个,其实说到底如何选择合适的技术路线、技术架构,最终还是取决于企业自身到底要解决什么,不能盲目选择。盲目选择的结果就是大投入,小产出没有达到预期的期望。我们还是应该聚焦到需求本身,需求为王。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-663523.html
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