数据即情报—论BI的发展史

2023——蓝翼智能

数据即情报—论BI的发展史

DATA-DRIVEN DECISION

锐意进取、开拓创新、智慧赋能、再创辉煌

当代企业需要依靠情报来获取未来的信息以及有关客户、供应商、产品、合作伙伴和全球市场的数据。为了实现这一目标，方法，例如决策支持系统、管理信息系统、业务绩效管理、数据发现和数据可视化等技术和工具，BI可以从大量数据中提取有用的信息和见解，从而更明智地做出决策。

01

BI发展三个阶段

1.BI发展的三次重大变革

商业智能（BI）的发展经历了三次重大变革，每一次变革都将我们离实现理想更近一步。直到新一代商业智能——也被称为“第三代商业智能”的出现，我们才有可能将分析的力量传播给企业中的每一个用户，并最终释放出隐匿数据内的全部价值。第三代商业智能采用了先进的技术和工具，如自然语言处理、机器学习和人工智能，使数据分析变得更加智能化和自动化，从而使企业能够更好地利用数据来做出更加精准和迅速的决策。

2.疑问

挑战在不断变化，本质却不变：如何依靠分析，获得具备竞争优势的数据洞察？

02第一代

第一代中心化BI

最早期的 BI 涉及复杂的技术堆栈，分析多维数据集，或者 OLAP Cube。这些 Cube 通常由 IT 部门的中央团队管理，分析重点是存储于传统记录系统的结构化数据。

实践情况是怎样的呢？

过去，数据分析的实践情况通常是业务经理提出问题，然后将问题提交给数据分析师，后者利用高级技能为分析软件创建查询。通常需要几周的时间，分析员才能得出静态报告并向业务经理作出答复。这种方式的缺点是需要大量人工操作和时间，从而影响了业务决策的迅速性和准确性。

结果

在这一中心化的 BI 模式下，先进的计算能力使分析多维的数据集成为可能。但这个过程不仅缓慢、复杂，还过分依赖于少数具有技能的员工。

“据调研，在应用第一代 BI 企业中，数据分析最多只能触达大约 25%（1/4）的员工，包括高级管理层在内。”

03

第二代中心化 BI

第二代商业智能技术的出现确实使得分析越来越多类型的数据成为可能，包括非结构化数据、社交数据和Excel中的个人数据集等。然而，这也带来了一个潜在的问题，即多元、重复或不可信的数据源可能会导致数据混乱。这种数据混乱可能会导致不一致的结果和决策，从而对企业的利益产生负面影响。

1.实践情况是怎样的呢？

第二代商业智能技术的出现确实使得分析越来越多类型的数据成为可能，包括非结构化数据、社交数据和Excel中的个人数据集等。然而，这也带来了一个潜在的问题，即多元、重复或不可信的数据源可能会导致数据混乱。这种数据混乱可能会导致不一致的结果和决策，从而对企业的利益产生负面影响。为了解决这个问题，企业需要采用一些最佳实践，例如建立数据治理框架、制定数据标准和规范、确保数据质量、进行数据清洗和整合、以及建立透明和可靠的数据流程等。此外，企业还可以采用新一代商业智能平台，这些平台采用现代化的技术和工具，如自动化数据整合和数据质量控制，以帮助企业更好地管理和利用数据。

2.结果

阻碍商业智能技术扩展到整个企业的最大障碍之一是员工的数据素养不足。数据素养是指员工理解、处理、分析和争论数据，并以数据为中心开展日常工作的能力。在缺乏数据素养的情况下，员工无法正确地理解和使用数据，从而无法从数据中获得价值。

04

第三代大众化BI

如今，企业内部最根本的矛盾在于零散分布、利用的数据，与所有员工利用数据做出巨大发现并为企业带来价值之间的差距。实现全员数据驱动的数字化转型，需要以一种全新的方式思考如何管理数据、部署分析和提高数据素养、建设数据文化，将分析推广到企业的每个角落。

这一代情况是怎样的呢？

数据无疑是企业重要的战略资产，蕴含巨大的潜在价值。数据分析的意义，则在于通过洞察力来释放这种价值，最终帮助企业缔造差异化的竞争优势。

为使企业中的每个人都能获得宝贵的数据洞察力，蓝翼开创了第三代 BI ——新一代 BI 的先河，以蓝翼BI为代表，通过“三管齐下”的平台化方法为客户实现其分析大众化与数据现代化愿景

实践

数据大众化全部数据以及数据间的任何搭配组合，都可以在蓝翼BI内部可控的框架里，被所有相关用户访问，在不限制敏捷性的前提下确保安全性。

增强分析在蓝翼BI，人工智能（AI）与用户一起协同工作，通过自动化解放人力，支持自然语言交互以加速数据发现，营造数据文化，开辟新的洞察力领域。

增强分析在蓝翼BI，数据分析不再是目的，而是所有决策关键部分。BI通过搜索引擎分析被植入日常业务流程的每一步，同时服务于人类智慧的决策。

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