BI是實現企業數據化運營的最有效手段，從數據到決策，BI技術的進步正在減少人工投入和提升普及度。而從發展階段來看，BI經歷了“以報表為核心的IT響應式服務”、“以寬表為核心的自助可視化分析”和“以指標為核心的可視化分析、增強分析”三個階段。不同的BI階段解決了當時企業數據化運營面臨的問題，企業對數據化運營的思考和踐行也同時促進了BI的發展。
下面我們就詳細了解了BI發展不同階段運行模式、遇到的問題及其解決方案。
【資料圖】
一、以報表為核心的IT響應式服務
開始的時候，BI是以報表為核心的IT響應式服務：
決策管理者和業務人員提出用報表等來展示經營管理數據的需求；接著IT響應需求，進行需求溝通、數據處理加工、報表開發等主體工作；最后決策管理者和業務人員對開發完成的報表等進行驗收和使用。
但是，隨著企業業務發展、數據規模和多樣性的增長，報表模式出現很多問題，影響了分析的及時性和數據的可信性，也讓開發成本和維護成本居高不下。
1、需求響應慢，報表不靈活，無法敏捷分析
報表是由IT按需開發，不夠靈活，當有新的報表需求時，也許只是增加了某個分析維度，都只能向IT求助；并且需求從提出、確認、開發再到驗收，周期長，尤其當需求一多，IT疲于應付，無法及時響應，滿足不了敏捷分析的需求。
2、報表數據口徑不一致，導致數據不可信
因為信息不互通，存在報表孤島，我們常聽到決策者抱怨說，想查看一個簡單的業務數據，卻發現不同的部門提供報表中的同一指標對應的數據不一樣。比如CEO發現運營部、產品部等在不同的報表里面對于【新增用戶數】這個指標以不同的業務邏輯來定義，因此導致數據不一致。
這種情況的頻繁發生，用戶也開始懷疑自己的數據，對數據質量的信心下降，對數據使用的效率下降，決策者和業務用戶的信任也下降了。
3、報表重復開發、報表債等，導致成本高
對于IT來說，雖然之前可能某些報表中已經有類似需求，但是因為報表孤島、不夠靈活且管理混亂，導致報表一直被重復開發，IT疲于應付，付出更多的開發成本。
同時，每個報表都對應一系列后臺的ETL處理、數據集，IT也不敢隨便更新刪除，因此報表越來越多，長期運行遺留的報表債，讓報表狀態未知、混亂，難以更新維護。
比如某企業去年做了幾百張報表，僅過了一年就發現因為沒有更新，可用的報表不到三分之一。
二、以寬表為核心的自助可視化分析
“以寬表為核心的自助可視化分析”階段的到來，解決了第一階段的報表開發中，報表數據和展現完全耦合在一起的問題。通過構建寬表，讓報表和數據集解耦，解決數據應變能力不靈活、分析不敏捷的問題。
在這一階段主要是通過各種數據集功能以寬表的模式建設分析主題，業務人員進行可視化分析和報告。
業務人員如有報表/分析需求，不用直接找IT人員，可以先通過簡單的拖拽勾選等操作進行自助可視化分析，提高了開發效率，讓IT把工作重心放在數據方面。
對于一些簡單的數據加工需求，用戶可以先基于寬表中已有的字段進行組合加工，甚至業務用戶在分析時能一鍵生成同環比之類的時間計算字段。
這樣通過寬表的再加工能力也增加了數據的應變能力、通過業務自助可視化分析提高了用戶敏捷分析的能力。目前市面上大部分的BI產品都處在這一階段。
但是，我們發現寬表模式還是報表需求驅動，對指標沒有完整的統一規劃和管理。隨著使用時間越來越長，寬表孤島和再加工，導致寬表爆炸、混亂、數據變更難等問題，同時無法解決數據口徑不一和數據重復加工等問題。
1、寬表孤島讓寬表爆炸、混亂，導致分析效率下降。
首先，寬表孤島讓我們很難知道是否已經存在類似的表，尤其是當數據消費的主體變化為不懂“表”的業務用戶，他們分析使用時更加難以定位需要的指標在哪些數據集或表上，有時候只能構建新的數據集。隨著報表需求的持續性增長，越來越多的“新表”基于數倉、寬表再加工出來，這讓寬表數量爆炸、狀態混亂，業務用戶愈加難選，如此循環，分析效率降低。
2、仍存在數據重復加工和數據口徑不一致的問題
寬表分散且管理混亂，哪個寬表有哪些指標都比較模糊，如有數據加工需求，不知是否存在相似，仍會進行重復開發。和報表類似，每個寬表后端也對應一系列的ETL數據處理，不敢隨便更新刪除，開發和維護成本越來越高。此外，數據口徑不一致的問題也還是存在。
在之前的“以報表為核心的IT響應式服務”階段，數據口徑存在報表層面的不統一，現在是寬表層面不統一。在寬表開發的過程中，沒有統一規劃，可能導致同一個指標數據口徑在不同的寬表里面不一致，讓數據不可信。
3、復雜的再加工讓數據變更難，導致數據無法及時分析。
復雜的再加工關系也讓數據變更難以跟蹤。IT修復了某個數據問題后，確發現下游的分析結果并沒有顯示修復成功。因為寬表之間復雜的再加工關系，IT花費了大量的時間去尋找原因，不僅增加了維護成本，業務人員也不能實現及時的數據分析。
由此可見，如果想為數據分析提供正確、一致的高質量可信數據，我們必須對指標進行統一的規劃從而形成標準的指標體系。這就是BI的下一階段—以指標為核心的可視化分析、增強分析。
三、以指標為核心的可視化分析、增強分析
高成本、低效率和數據的不可信讓IT疲憊不堪，讓業務人員顧慮重重。于是為了解決這些問題，企業進行了為期數年的大幅提高公司數據質量的改革，而改革的核心就是以指標為核心構建指標體系。
1、IT為主體構建指標體系
在以指標為核心的初始階段，是以IT為主體來構建指標體系的。
IT對指標進行了一系列的梳理、規劃、處理、創建，構建了完整統一標準的指標體系，并存儲在指標庫中。統一的指標庫相當于在上游數據和下游消費之間搭建了橋梁，不僅IT能夠靈活地進行數據變更，同時將一致正確的數據提供給各種下游消費者進行可視化分析。
當業務有新的指標需求時，IT先去指標庫中搜索是否已經存在類似指標，已有指標無需重復構建；部分指標IT可以基于已有指標計算得出；剩余指標IT再根據業務需求進行定義、取數、計算、存儲等操作，從而解決了重復加工和數據口徑不一致的問題。
以上以IT為主體的指標體系構建，只是指標為核心模式的第一階段。這一階段為數據消費者分析數據提供了統一有保證的數據，但也存在對管理需求響應不及時的問題：
業務提出指標需求，但并不直接參與指標體系的構建操作，指標的定義、加工等主體工作都是IT來完成，IT需和業務反復溝通確認指標的含義、描述、口徑等信息，再進行加工處理，效率低下，周期長。
2、業務和IT最佳協同構建指標體系
因此，就出現了指標模式的第二階段，這一階段的核心是讓業務直接參與指標體系構建：
業務和IT基于平臺配合定義基礎指標，業務進行指標的定義、業務屬性、口徑等，IT進行指標技術上的加工實現，兩者各盡所能，相得益彰，平臺的依托可以直接進行需求澄清，溝通效率高、數據解讀準確。
業務還可以基于已有的指標進行再加工，生成計算指標，無須每個指標都讓IT開發實現，提高了需求響應的及時性。
這種以業務和IT最佳協同的指標模式，打造了自增長的指標體系，實現企業數據資產的沉淀！目前最具有代表性的產品就是：Smartbi V10.5——以指標為核心的ABI平臺
四、Smartbi：提供以指標為核心的ABI平臺，幫助企業沉淀資產
思邁特軟件提供以指標為核心的一站式ABI平臺Smartbi，幫助企業建立以數據為依托、業務為中心、指標體系為管理抓手的數據化運營體系。
以指標為核心的一站式ABI平臺Smartbi建設思路包括：基于客戶頂層視角的指標梳理、以指標為核心的ABI平臺承接指標落地和應用、標準化交付服務。
指標梳理：我們以客戶頂層視角分析業務需求，分級梳理出滿足管理和經營需求指標體系，同時基于分析模型或者行業經驗，實現迭代完善。
指標管理：依托Smartbi平臺指標管理功能，可一體化完成指標的落地，為用戶提供統一可信高質量數據；
同時通過IT和業務的最佳協同來打造自增長的指標體系，解決以IT為主體構建時管理需求響應不及時的問題，沉淀企業數據資產。
指標應用：一體化的ABI平臺可以很輕松地實現指標的應用，同時強大的增強分析功能也能擴展指標應用的廣度和深度。
實施標準化：通過一套跟產品緊耦合的實施方法論，在實施中實現標準化交付，幫助企業降低技術門檻和成本，保障項目高效落地；
1、指標梳理：匹配貼合企業需求
適合企業的才是最好的，那如何才能得到匹配的指標體系呢？
首先，我們需要深入調研企業的經營模式、戰略目標，明確與之相關的關鍵要素；然后通過指標分級策略分解各個業務過程的管理決策焦點與衡量標準；最終梳理出包括戰略指標、關鍵指標和過程指標三層指標，搭建并逐步完善善指標體系。
同時，Smartbi根據企業的管理需求，沉淀了行業Know-How的最佳實踐，形成行業指標庫模板（BI.APP）。企業可以參考同行建設經驗，增加完善指標體系。
2、指標管理：IT和業務最佳協同
基于Smartbi指標管理功能，可一體化完成指標的定義、計算、存儲、發布、管理等，實現指標的落地，幫助企業統一數據口徑，提供可信高質量數據，降低了IT開發和維護成本。
比如指標管理的全局視圖功能，不僅可以一屏清晰展示指標、維度和事實表三者的關系，還能一站式完成對指標、維度的創建更新等操作。
依托Smartbi平臺，業務可自助新增修改指標及報表，有了業務的參與，數據解讀準確，IT應對需求快，效率更高，兩者實現最佳協同，解決以IT為主體構建時管理需求響應不及時的問題，促進數據資產沉淀。
比如，業務提出30個指標需求后，可以通過指標管理功能對指標進行查重，再經過搜索，篩選出未做過的15個指標。
未做過的15個指標中有10個指標是虛擬指標可以通過四則運算得到。業務通過可視化界面和向導式流程引導操作即可得出10個虛擬指標，整個創建過程清晰、規范，無需代碼操作，無需依賴IT。
剩下的5個指標需求，熟悉指標的業務人員也可以先輸入名稱、分類、口徑、統計頻度等指標屬性。IT只需專注做好指標的取數、計算和存儲等工作，兩者各盡所能，配合得當。
3、指標應用：一站式ABI平臺 & 增強分析能力
Smartbi是一站式的ABI平臺，功能包括數據接入、ETL、MPP、指標管理、數據模型以及數據可視化，深度分析等。從數據處理到指標管理，再到指標的應用分析分析、分享，都在一個平臺上實現，無需依賴第三方平臺。
圖：基于指標模型直接進行數據分析
Smartbi不僅提供豐富的數據分析工具，還通過增強分析從廣度和深度上提高指標的應用能力。
比如對話式分析通過NLA技術讓用戶更容易地獲得數據洞見，實現數據分析零門檻；數據挖掘借助50+算法，流式建模體驗，深度挖掘數據價值，為企業提供預測能力。
4、實施標準化：和產品緊耦合，保障高效落地
Smartbi擁有經驗豐富的專業交付團隊，可以基于Smartbi平臺以指標為核心提供包括指標業務場景分析、指標體系梳理、指標建模與落地、指標數據應用等環節的標準交付流程和解決方案，幫助企業降低交付風險和成本，保障項目高效落地。
無論您是處于報表階段還是寬表階段，如果存在數據孤島、指標口徑不統一、管理混亂等問題；或是如果您需求明確，不想花費大量的成本和時間構建數倉/數據集市，想直接基于業務系統來進行數據分析，那么Smartbi V10.5以指標為核心的ABI平臺剛好滿足您的需求。
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（責任編輯：董萍萍 ）關鍵詞：
