新時代中國企業數字化轉型之BI平臺建設_ICT

來源：南早網

　　摘要：

　　隨著數字經濟時代的到來，企業面臨著新的機遇和挑戰，數字化轉型成為企業提升競爭力的必要手段。企業數字化轉型離不開信息化的建設，商業智能BI作為信息化建設中的關鍵一環，在企業數字化轉型中發揮著重要的作用。

　　目錄：

　　一、2010年vs2020年，BI商業智能的發展歷程

　　二、從歐美到中國，商業化分析正被廣泛應用

　　國外商業化分析案例雀巢：培養數據驅動業務決策的企業文化

　　國內商業化分析案例某全球領先ICT企業：面向”自助消費”的數據服務建設

　　國內商業化分析案例某大型國有銀行：搭建全行統一的自助分析平臺

　　三、結論，BI已進入業務用戶商業化分析新時代，永洪BI是新時代的最佳伙伴

　　隨著數字經濟時代的到來，企業面臨著新的機遇和挑戰，數字化轉型成為企業提升競爭力的必要手段。通過數字化轉型可以幫助企業抓住新機遇，提升企業韌性，應對外部環境的變化及內部組織變革的挑戰。企業數字化轉型不是簡單的新技術的創新應用，是發展理念、組織方式、業務模式、經營手段等全方位的轉變，既是戰略轉型，又是系統工程，需要體系化推進。

　　企業數字化轉型離不開信息化的建設，商業智能BI作為信息化建設中的關鍵一環，在企業數字化轉型中發揮著重要的作用。通過商業智能BI，對下能連接打通企業業務系統數據庫，將各業務系統數據整合到數據倉庫，簡化存儲取數流程，減少人力、時間成本；對上能提供數據可視化報表，通過數據可視化分析全面展現企業發展狀況，追蹤業務執行效果，促進業務健康發展，輔助進行管理決策。因此想要真正實現企業數字化轉型，讓信息化和數字化深入企業，離不開BI商業智能分析平臺。

　　一、2010年VS2020年，BI商業智能的發展歷程

灰度報告：ETH在很多方面正發揮新時代數字貨幣的作用:2月4日消息，灰度發布報告指出，盡管以太坊網絡已經逐步成熟，并為數十億美元點對點價值轉移提供了強大的結算層，但投資者往往發現很難以及如何對其資產估值。正如現階段比特幣主要被稱為數字黃金，但市場對ETH的說法并不明確。評估標的資產ETH的方法不透明且不斷變化。

灰度報告將ETH視為貨幣、消費品和計息資產。報告還指出，ETH在許多方面都發揮著“新時代數字貨幣”的作用，其效用推動了其在網絡上作為貨幣商品的使用。（Cryptocurrency News）[2021/2/4 18:55:23]

　　BI的概念最早是由Gartner在1996年提出，其定義為一類由數據倉庫、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的的技術及其應用。從發展階段來看，我國BI的發展分為兩個階段。

　　2010年處于IT用戶報表開發時代

　　第一個階段是以2010年為代表的IT用戶報表開發時代，屬于傳統BI，該階段產品報表的開發與制作以IT為主導，由業務用戶提需求，IT工程師負責項目規劃、數據準備、報表開發、測試、最后上線給到業務人員使用。

　　2020年開始進入業務用戶商業分析時代

　　在2010-2019年，報表類產品是中國最受歡迎的BI產品，而Gartner2022年發布的一份針對中國分析平臺市場的報告提到，報表類產品的需求增速在逐漸停滯，增量的需求來自于更強調低門檻分析能力的現代化的分析型BI平臺，這類產品未來5年將會以超過30％的增速，引領整個BI市場的發展。

　　這個結論和我們近幾年不斷接觸客戶和對市場變化的持續感知產生的觀察不謀而合。近年BI市場的發展趨勢明顯呈現出從IT走向業務、從報表工具走向分析決策的特征，開始逐漸步入業務用戶商業分析的時代，與此同時以永洪BI為代表的新一代敏捷BI產品應運而生。

FDEX創始人何志：DeFi分布式金融將進入全新時代:隨著央行數字貨幣落點試用，以及全球眾多科技公司在區塊鏈方面的布局，區塊鏈金融應用場景將再次得到關注。FDEX創始人何志認為，區塊鏈技術與金融行業有著良好的契合度，DeFi分布式金融將成為典型的區塊鏈場景應用，未來DeFi將迎來飛躍式發展，并形成巨大的規模效應。作為去中心化交易所，FDEX將重點關注DeFi行業，并孵化優質的DeFi項目。[2020/4/30]

　　從報表工具和商業分析角度來看，該階段產品主要以面向業務用戶/分析師為主，整個過程當業務用戶/分析師有需求和問題時，IT工程師只需負責把基礎的數據整理好，其他數據準備和報表開發都讓業務人員通過拖拉拽的方式完成，同時也可以進行“究其原因”的探索式分析，讓業務人員可以真正通過數據提升業務效果。

　　二、從歐美到中國，商業化分析正被廣泛應用

　　在全球范圍內，第一批BI工具廠商在20世紀80、90年代誕生于歐美市場，并于2000年前后初步在全球形成一定規模，出現了美國的MicroStrategy、Hyperio、Salesforce，法國BusinessObjects，加拿大Cognos和CrystalReports、SiebelAnalytic，瑞典Qlikview等行業領軍者。到2010年，歐美開始規模化進入業務用戶商業分析時代。

　　國外商業化分析案例雀巢：培養數據驅動業務決策的企業文化

　　雀巢是一家總部位于瑞士的跨國食品和飲料公司。成立于1866年，擁有超過291,000名員工和403家工廠，2021年的銷售額為871億瑞士法郎。擁有如此大規模的公司，為員工尋找合適的業務管理工具以做出有價值的業務決策既至關重要又具有挑戰性。雀巢從2010年就已開始構建商業化分析體系，后來又引入了BI商業化分析工具，以幫助那些做出業務決策的人在需要時訪問他們需要的數據，而無需等待集中式數據團隊的報告。

聲音 | 新時代證券首席經濟學家：區塊鏈將提升我國經濟效率并優化節能環保產業和能源結構:金色財經報道，新時代證券首席經濟學家潘向東表示，區塊鏈技術在金融行業運用較多，目前也逐漸運用到實體經濟，比如高端裝備、能源、生物醫藥等產業，隨著區塊鏈技術的逐漸成熟，科創板支持六大領域的運用場景會越來越多。區塊鏈對科創板的新一代信息技術產業的企業會產生直接影響，未來隨著區塊鏈技術的逐漸成熟和區塊鏈應用場景的開發，區塊鏈將會提升我國經濟效率，改善經濟質量，科創板其他產業的企業也將受到影響。區塊鏈將會優化我國節能環保產業和能源結構，促進傳統產業轉型升級，加快發展新興產業，降低傳統煤炭等能源消耗比重，通過碳交易的精準計量，達到環境保護和經濟的協調發展，從而實現經濟的高質量增長。從整體來看，目前區塊鏈存在的問題和風險，潘向東認為，主要可以分為兩類：一是金融風險問題，區塊鏈在金融領域運用較為廣泛，一些監管尚未跟上，存在一定金融風險，需要完善監管；二是區塊鏈技術本身的安全問題，包括底層代碼、密碼算法、共識機制的安全等。[2019/10/30]

　　在整個數據分析架構體系當中，雀巢的分析技術堆棧包括四個領域。這些領域的組件是成功分析解決方案的基石：

　　商業智能工具

　　機器學習和統計平臺

　　數據管理解決方案

　　數據治理和集成

　　為了讓員工更好地訪問數據，從而對市場做出快速反應。雀巢開發了統一的數據倉庫，并將數據倉庫中的數據與其他本地數據集相結合起來，利用自助式BI，以準確、高效的方式為員工提供數據分析服務，從而促進科學決策和公司的可持續發展。

聲音 | 馬潮江：未來將是區塊鏈等加速數字化、網絡化、智能化轉型的新時代:9月14日訊，數字經濟研究專家馬潮江在新京報發文稱，信息革命不斷深化是一個不可逆的歷史進程，無論你是否卸載順風車，挑戰都將無處不在。未來將是萬物互聯、人工智能、區塊鏈等加速數字化、網絡化、智能化轉型的新時代，數字經濟成為引領變革發展的重大機遇，誰不抓住它誰就可能沒有未來。所以，我們的唯一選擇就是歡迎它、了解它，與它友好相處。[2018/9/14]

　　1、數據驅動下的科學決策

　　以某部門的營銷分析主題為例子，該儀表板的目標是提供全球統一的儀表板界面，讓部門內部人員可以實時訪問其關鍵業務和品牌的績效指標表現，提供業務決策依據。

　　這個儀表板匯總了來自各種內部和外部來源的Purina營銷數據，包括來自Nielsen等媒體機構、定制研究、聯合銷售來源、社交媒體和銷售點的數據。例如ConsumerMetrics頁面整合了品牌資產、品牌情緒、家庭面板數據和來自各種來源的消費者聯系方式，以全面了解品牌的評價程度，并做出精準的決策調整。

　　2、自助分析助力雀巢保持全球的核心競爭力

　　雀巢通過明智的戰略性技術投資來增強員工能力并創建一個現代和先進的組織，培養以數據驅動的企業文化，讓員工能夠做出科學的業務決策，從而繼續保持企業的競爭力。截止2020年底，公司內部的用戶已增長到每月超過45000位活躍用戶。2022年5月，Gartner發布2022年全球供應鏈25強排行榜中，雀巢以“創新轉型、數字賦能的智能供應鏈戰略”優勢，榮登全球第八。

　　而在中國，商業化分析的步伐開始于2020年，相較于歐美落后10-15年，但隨著本土BI企業的日益成熟，商業化分析的土壤在智能制造、金融、零售等行業的頭部企業中快速興起，這加速了追趕歐美的步伐。

金色財經現場報道 著名經濟學家、北京大學經濟學院金融系教授何小峰：新時代科技金融的融合發展模式:金色財經現場報道，在西部中小企業發展論壇上，著名經濟學家、北京大學經濟學院金融系教授何小峰以《新時代科技金融的融合發展模式》為題發表演講，他指出：科技要支持金融的發展。新時代的企業發展模式，必是科技與金融的融合，這對中小企業的發展方向有很重要的意義。最新的智能化技術，通過利用意念控制機器，腦機接口技術可改變思想對于人類的意義。資本四重奏對接工業4.0，PC、HC、FC、NC分別代表物資資本、人力資本、金融資本、自然資本。自然資本支撐著人類的生存和經濟發展，并且給商業和社會帶來直接及間接的利益。[2018/4/28]

　　國內商業化分析案例某全球領先ICT企業：面向”自助消費”的數據服務建設

　　該企業創立于80年代末，是全球領先的ICT基礎設施和智能終端提供商。目前約有20萬員工，業務遍及170多個國家和地區，服務全球30多億人口。

　　1、從”保姆”模式到”服務+自助”模型

　　過去，該集團各業務部門的分析訴求往往通過公司總部”保姆式”的開發模式來滿足，即業務部門只負責提出需求，所有的方案從設計到開發實現，統一由總部完成。這也是傳統BI的開發模式，強依賴于IT人員，貫穿整個數據分析的過程，從獲取數據、建模到設計報告，均需要IT人員的支撐，這種模式存在多個問題：

　　1）開發周期長。通常從需求提出到開發實現，需要多輪次需求解析和澄清，IT開發完之后還需要進行嚴格的測試驗證部署，因此整個周期通常最短需要30天。

　　2）無法滿足靈活多變的業務要求。業務運營是按需開發的，而業務開展時的問題和風險是經常變化的，總部無法響應所有業務部門的需求。

　　在這種背景下，提出了”服務+自助”模式，即公司總部只提供統一的數據服務和分析能力組件服務，各業務部門可以根據業務需要進行靈活的數據分析消費，數據分析的方案和結果由業務自己完成。使得數據分析消費周期極大縮短。發揮業務運營主觀能動性。減少“煙囪式系統”的重復建設。

　　2、打造業務自助分析的關鍵能力

　　該企業將自助分析打造成企業內部的一種公共的能力，在企業層面進行了統一構建。一方面，面向不同的消費用戶提供了差異性的能力和工具支撐；另一方面，引入”租戶”的概念，不同類型的用戶可以在一定范圍內分析數據、共享數據結果。

　　在選擇要實施的工具時，擁有便捷的數據分析能力和高效的性能，同時還使業務用戶能夠在數據結果共享時保障數據安全非常重要。該企業在2019年選擇了永洪BI作為內部的自助分析工具，幫助用戶能夠快速釋放數據價值，驅動業務增長。

　　截止到2019年，永洪BI工具已被逐步推廣到集團的20幾個單位或部門。培育了近2000+商業化數據分析師，生產了超過3W+張自服務分析報告，周活報表10000+。為集團各部門的業務決策提供了靈活、精準、高效的支撐。

　　國內商業化分析案例某大型國有銀行：搭建全行統一的自助式分析平臺

　　該銀行屬于中央管理的大型國有銀行之一，在2015年被認定為是全世界市值最高的銀行之一。2018年底總資產超過27兆人民幣，個人金融資產達12兆人民幣。

　　1、大數據平臺建設歷程

　　該銀行從2002年開始建設數據集市，當時主要使用Oracle類單機版的關系型數據庫。隨著數據量不斷增加，開始引入TD、ED等國外高端一體機。2014年該銀行正式基于Hadoop技術建設了大數據平臺，在其之上構建了企業級數據湖及數據倉庫。2017年，隨著AI技術的興起，又開始建設機器學習平臺，2020年開始建設數據中臺和高時效類商業化分析平臺。

　　2、為什么要上企業級自助式BI系統

　　該銀行原有報表平臺有自研報表平臺、水晶報表、Cognos和SAS。在使用時面臨著以下問題：

　　1）數據交互式查詢慢。該銀行的數據量級在千億級別，數據涉及面廣，分析的復雜度也高。原系統的hive查詢往往會出現幾分鐘甚至幾十分鐘才能返回數據結果，無法滿足快速、準確查詢的需要。

　　2）數據分析和業務探索能力不足。該銀行需要服務集團及分子公司上萬業務用戶，原有系統分散，不能滿足全行業務分析師在線數據挖掘和業務探索的需求。

　　3）原有報表圖表樣式少。該銀行原有報表圖表樣式10余種，難以滿足豐富精致的數據圖表樣式需求。

　　4）權限管控機制不夠。該銀行需要企業級權限管控，保障數據安全應用。

　　3、商業化數據分析平臺的技術架構

　　該銀行的實時大數據平臺依托于華為云FusionInsight智能數據湖為數據底座，以永洪BI作為全行的自助式數據分析中心。

　　1）數據層

　　a.數據底座：依托華為Hetu集群，大大加速了數據查詢與計算的速度，由一開始的分鐘級優化為秒級響應。

　　b.自助BI層：采用了BI系統直接連接數據湖的形式。數據分析師通過bi平臺的功能自行編寫查詢語句，對于數據湖中數據進行抽取來完成各式各樣的自助式bi分析功能。這樣的設計會使得分析非常靈活，自由度高。

　　2）服務層：由于行方需要上百臺BI系統來滿足大規模用戶使用需要，采用了分布式docker容器方案，通過啟動docker靈活部署的方式+即時BI系統的licenseserver功能，實現了即停即起，license管控，心跳檢測，自動殺停等一系列靈活部署的機制。

　　3）業務層：需要規范安全的權限管控機制，支持集團，區域，項目，不同中心以及子公司等多層級、分角色、分用戶、高安全性、易操作的權限管控保障要求。

　　到2020年，該銀行通過永洪BI和華為云的數據湖搭建的全行級的統一數據分析平臺加速了海量數據的價值轉化，服務了全行上千名數據分析師，利用高效便捷的數據分析服務促進了更快、更有效的業務決策。

　　三、結論，BI已進入業務用戶商業化分析新時代，永洪BI是新時代的最佳伙伴

　　數字化的飛速發展以及數字經濟的擴張，讓數據成為繼土地、勞動力、資本和技術之后的第五大生產要素，更是上升為國家重要戰略資源。隨著硬件存儲和計算能力大幅提升、軟件平臺和產品能力越來越成熟，企業人才素質不斷提高，企業將實現數字化轉型的重心放在數據的有效應用，釋放數據價值，讓數據可以有效賦能業務增長，提升經營發展質量上。2020年是中國規模化進入業務用戶商業分析時代，各企業面對數字化轉型都應積極布局。

　　為滿足廣大企業商業化分析轉型，永洪科技構建了商業化分析師家園——永洪社區，免費提供教學視頻、互助問答、學習資料、插件模板、生活分享等內容，全面提升商業化數據分析師的能力；同時推出了商業化分析“免費全家桶”產品組合，YonghongDesktopBasic、X+Viewer、永洪云。當企業規模足夠大時，則可以升級為YonghongDesktopProfessional、X-Suite和Z-Suite等企業級商業化分析平臺，以滿足企業在不同發展階段的商業化分析需求。

　　作為國內敏捷BI的首創者與引領者，永洪BI因“一站式大數據分析服務”等先進理念和技術，以及更全面、更靈活、更易用等屬性，一直受到市場和客戶的廣泛認可，連續5年榮獲中國敏捷BI第一名。

　　在行業方面，永洪科技的客戶涵蓋了金融、制造、零售、能源、政府、教育等近20個中國支柱產業及新經濟產業，并在金融、制造領域的市場占有率第一。永洪科技成功為10000+家企業客戶提供產品和服務，提煉總結了上千條企業數據化運營最佳實踐，助力企業獲得成功。

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