商業智慧數據應用的 5 層金字塔,你的企業處在哪一層?

【我們為什麼挑選這篇文章】在資料經濟時代,做好 BI 商業智慧不但可以幫公司節省成本更可以依市場做出更精確的判斷。還不知道 BI 嗎?不清楚自己公司身在 BI 哪一個階段嗎?這篇投稿可以讓你開始認識  BI ,對於企業,更可以評估自己現況、了解產業接下來的趨勢。

在進入正文前,讓 TO 編輯來幫大家科普一下,什麼是 BI:
BI,Business Intelligence,又稱商業智慧或商務智能,是運用各種數據技術進行分析,將企業中現有的資訊轉換、分析,提供結論讓企業可以做出更合適的決定、改進商業流程並發現新的商機。善用 BI 工具,商務人士 再也不用看 IT 臉色 ,隨時可以自己分析資料。(責任編輯:徐嘉偵)

文 李曉麗 於帆軟軟體擔任 Market

近年來,隨著人們的數據意識和數據素養不斷提升,商業智慧和數據分析領域迎來了快速發展期,據 Gartner 商業智慧報告統計,到 2020 年全球的商業智慧市場容量預計將達到 228 億美元。同時,大數據、人工智慧 AI、機器學習、深度學習等技術的快速發展,也促進了商業智慧和數據分析產品的新一輪進化。Gartner 分析師認為,到 2020 年,自然語言生成和人工智慧將是 90% 的新 BI 平台的標準特徵,50% 的分析查詢將使用搜索、自然語言處理,或語音生成,或將自動生成。

許多企業開始重視大數據,紛紛導入報表 BI 商業智慧工具,以提高企業效率,支援企業決策,尋找市場新機遇。但由於產業不同、規模不同、E 化建設程度不同等原因,企業的 BI 商業智慧建設程度有很大的卻別。知己知彼,百戰不殆,在競爭日益激烈的市場中,企業清晰的了解自身所處的階段,了解行業總體的發展階段,對於企業戰略佈局、贏得競爭有著重要意義。

BI 應用的 5 層金字塔,你處在哪一層?

分析企業的 BI 商業智慧應用狀況時,我們一般根據企業的 IT 人員和業務人員在數據分析中的工作量和投入程度佔比來進行分類,一共 5 大類型,即 BI 應用金字塔模型:IT 完全主導型、IT 強主導型、業務強主導型、業務完全主導型、智慧自助型。

1IT完全主導型

其典型特徵為,IT 人員做底層數據倉庫,以及大數據 B I 工具層面的數據模型處理的所有相關工作,完成 95% 以上的 BI 分析頁面(註:主要是指用於生產、經營、管理會議所需要的數據分析頁面,下同)的開發。業務人員僅負責前端數據查看,完成查看報表時相關聯動鑽取操作。

調研中我們發現,處於「IT 完全主導型」這一等級的企業,約有 93.2% 都在使用傳統型 BI 工具,企業的業務人員基本沒有能力,也沒有需求去自主完成數據分析的工作。這些企業的業務變革並不劇烈,企業管理層認為當前的日常數據簡報能夠滿足企業管理和決策的需要,相對缺少變革的動力。

2IT 強主導型

其典型特徵為,IT 人員做底層數據倉庫,以及大數據 BI 工具層面的數據模型處理的所有相關工作,完成 80%~95% 數量的 BI 分析頁面。業務人員完成低於 20% 數量的 BI 分析頁面。

從調研數據來看,這類企業中,67.5% 的企業認為當前業務人員不具備數據分析的能力。而企業需要快速完成部分數據分析工作,所以選擇讓 IT 人員更多承擔工作。這類企業中普遍認為,商業智慧產品本身並非能夠快速上手,且業務人員仍需要統計學基礎,阻礙數據分析工作從 IT 人員向業務人員的轉移。

3、業務強主導型

其典型特徵為,IT 人員做底層數據倉庫,以及大數據 BI 工具層面的數據模型處理的所有相關工作,完成前期示例不超過 20% 數量的 BI 分析頁面。業務人員完成超過 80% 數量的 BI 分析頁面。

從調研數據來看,這類企業中,超過 80.2% 是曾經推行傳統 BI 的企業,並且部分業務人員是有較高學歷和能力的,能夠學習和掌握商業智慧 BI 工具和數據分析技能,並願意在工作中積極使用;從帆軟數據應用研究院的實地走訪的部分企業來看,這些企業普遍行業排名靠前,公司從高層就重視數據分析工作。

4、業務完全主導型

其典型特徵為,IT 人員做底層數據倉庫,以及 BI 大數據分析工具層面的數據模型處理的部分相關工作。業務人員完成 95% 以上數量的 BI 分析頁面和相當部分 BI 工具層面的數據模型處理。

相比於第三類使用人群(業務強主導型),這類用戶的一大特點是業務變革十分迅速,從事業務工作的人員學歷普遍較高,業務經營和發展需要企業快速做出決策。而基於數據分析得出的業務判斷相比個人歷史經驗準確度更高,是這類企業基本共識。比如在新興的互聯網企業,或者新零售領域,這個特點尤為突出。

5、智慧自助型

其典型特徵為,IT 人員只做底層數據倉庫、數據連接、數據字典相關工作。業務人員處理所有大數據 BI 工具層面的數據處理,以及所有 BI 分析頁面。

IT 人員搭建數據中心,業務人員完全自主處理和分析數據,這類企業有著明顯的資源密集型的特點,業務人員更多的是偏向運營相關的工作。當然,因為此類受訪企業佔比較少,原因分析的可信度還有待進一步調研來核實。

多數企業目前處在金字塔的哪一層?

根據 2017 年帆軟數據應用研究院對 216 家企業組織的調查,基於 BI 應用金字塔模型,2017 年企業所處階段分布如下:

從調研數據中,我們可以看出,IT 資訊部門人員主導企業數據分析的模式仍佔據主流,也就是 IT 驅動仍是 2017 年企業 BI 系統平台應用現狀。從數據調研的受訪企業來看,有高達 60.5% 的企業的數據分析工作仍是第二類型(IT 強主導型),甚至有 21.5% 的企業的數據分析工作處在第一類型(IT 完全主導型),這顯然和業務人員自助數據分析的目標距離遙遠。
與此同時,新型自助 BI 正在成為商業智慧市場的主流。17.5% 的企業是在 2017 年上線了新型自助 BI 系統,實現了讓少部分業務人員自助完成 BI 數據分析的目標。

2018 年,企業 BI 商業智慧應用發展趨勢是什麼?

調研同時分析了企業的大數據 BI 需求,其中前 7 大需求如下,這些既是企業大數據 BI 未來佈局的重點,也是 BI 大數據工具發展方向。

搶先對手佈局,才有領先對手的優勢

資料經濟時代到來,大數據已經不只是一個議題,許多企業憑藉大數據實現華麗轉型,遠遠甩掉競爭對手,獨佔鰲頭。大數據已經成為企業在市場上競爭的關鍵,更是面對未來競爭環境必須採用的手段。BI 商業智慧作為大數據應用的技術工具,得到越來越多企業的重視,清晰了解企業現狀,盡早佈局商業智慧應用,才能搶先抓住大數據所帶來的成長契機,擁有領先對手的競爭優勢。

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(本文經投稿作者 帆軟軟體擔任 Market ─李曉麗 授權刊登,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為《搶先對手佈局大數據 BI,先看清你處在哪個階段!》。意投稿者可寄至:[email protected],經編輯檯審核並評估合宜性後再行刊登。首圖來源:LANSA BLOG,CC LICENSED。)

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