BI市场大爆发,帆软告诉你怎么用数据“省钱”和“赚钱”

7月11日,2017帆软百城巡展上海站的活动顺利召开, 本次大会旨在分享企业数据应用、数据决策的经验,来自零售、化工、金融、地产等企业大佬分别登台演讲,向人们全方位展现了BI在中国市场上蓬勃发展的现状

作者 | 张俊潇

BI市场也许远超人们的预期

谈到BI就不得不谈帆软,这家06年成立的公司很早就走上了BI产品化的路线,从它的历年营收曲线可以看到,企业营收逐年增长,而近两年的增速明显加快。2015年营收突破了一个亿,2016年来到将近两个亿,而2017年的目标帆软设定为3个亿。从上半年的情况看,完成这个目标是大概率事件。

如何解释帆软在这两年业绩的爆发呢?

帆软CEO陈炎认为,这里有两方面的原因。第一个原因是帆软自身产品的竞争力开始提升,目前帆软有两款产品FineBI和FineReport,两款产品各有侧重点,FineBI主要面向业务人员, FineReport则更多面向技术人员。两款产品解决了很多行业的痛点,比如说报表可视化的快速响应、企业高管的场景化需求以及数据实时直连等问题。

帆软爆发式增长的另一因素,跟大环境的改善也是分不开的。越来越多的企业开始认可BI的价值,开始成为深度用户。市场正在升温,未来的市场空间有多大?陈总说,尽管没有做过系统的调查分析,但是他认为市场的空间远远超出自己的想象。就以金融领域来说,即便是银行这样一个细分的行业,所累积的潜在需求就难以估量。

帆软已经进入了100多家的银行,尽管成绩斐然,但是全国的银行何止万家,这些都是未来潜在的增长空间,更不要说地产、医药、零售等其他领域的广阔空间了,帆软的快速发展可以说是时代发展的一个缩影。

BI大爆发的背后:数据分析能省钱还能赚钱

当然了,所谓市场竞争力和紧随时代步伐其实是个冠冕堂皇的修辞,如果没有给客户带来真正的利好,未来市场再大跟你也没有关系。

帆软很早就意识到落地的问题,认为企业数据化是未来企业建设发展必不可少的一环,数据就是生产力。有这种战略思维做指导,帆软从产品设计之初就以解决实际问题为根本出发点。

帆软方面在峰会上展示了很多案例,这里只摘取两个。

第一个是说一家医院,之前用的全国医保系统是老版本的,还在用传统的方式汇总报表。领导每天上班,要看十来个统计的报表。看十个报表还不可怕,可怕的是这些报表打开的时间都很慢,打开一个快的需要一两分钟,最慢的要四五分钟,十多个报表,要等待一个小时,效率非常差,甚至给医院的日常运转都带来一定程度的伤害。

帆软用FineBi很好地解决了这个问题,做了底层处理之后做前端展示,原来要等两三分钟的模板现在一两秒就可以展示出来了,柱状图、折线图的效果也都很好地展现,对医院效率的提升不言而喻。

还有一个例子,比如之前的商超集团,领导想了解每一层铺位的摆放情况,但是却想不到很好的方法。后来找到帆软用区域地图展示做平面图,划分各个铺位,比如这是一铺位这是二铺位这是三铺位,一二三铺位销量非常多,经过平面图分析发现一二三铺位靠近楼梯口电梯口,有很多人会经过。而有些铺位销量不好的,基本都在楼道的尾部,因为很多人基本逛不到那。

发现这个问题后,商场的经理就调整了整个平面铺位的摆放顺序,规定说一定要经过某些特定铺位才能到上一层或者到电梯。还有一些销量比较好的铺位,可以提高它的租金或者是换其他的产品来卖。经过这样的调整,整个商场的营收有了很明显的提升。

这样的案例多不胜数,帆软所谓的数据就是生产力不是一句蛊惑人心的口号而已,通俗的讲,很多企业都从BI中做到了“省钱”和“挣钱”。

BI数据越来越大,所以上云否?

随着BI大面积的普及,一个很现实的问题摆在了行业的眼前—BI要不要上云。关于这个问题,参会的大佬们出现了两派不同的声音。

赞同的观点主要是说,云是一种IT技术发展最前沿的一个产物,是一个很重要的工具,因为是一个工具,所以需求者就可以在不同的应用场景,按需索取。所以在现在云的这种主要技术里面,包括公有云、私有云,以及融合起来的混合云,在各个场景都有需求。

而BI做商务智能分析,非常依赖于数据。既然依赖于数据,就要在信息化建设方面,应该有比较好的建设性和可扩展性。只有大量的数据能够无限的像云一样无边无际的蔓延,IT能力才能够承载这些越来越厚重的大规模数据量, 所以长期来看,这是一个很明显的趋势。

但是也有人对上云产生担忧,云在未来的一段时间内,应该说是短期的一段时间内,它并不适合大规模的去推广。特别是在传统的制造业, ERP系统是很难部署到云端的,ERP部署到云端很难实现,这就导致了后端的BI的系统很难实现云化。

而且上云后还有一个隐忧,如果企业把财务数据也放到云上,等于把自己的数据交给另外一个人,这对企业来说是一个很大的顾虑。

帆软对上云与否没有明确的答案,不过听陈总介绍,自己也在正反之间徘徊,至于当下要不要上云,就完全看客户的需求而定了。

原文发布于微信公众号 - 数据猿(datayuancn)

原文发表时间:2017-07-14

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