BI應用進入新階段，成立10年的思邁特軟體攜全新產品應對BI落地的三大挑戰

在數字化和智慧化已經成為業界共識的當下，BI的定義也衍生出了更具體的內涵。首先，BI已經成為了企業對外輸出資料能力的核心工具。因為對於企業資料平臺中經過預處理的大規模資料，其發揮價值的方式不外乎資料驅動的決策，以及資料驅動的業務應用，其中資料驅動的決策的實現方式即為BI，包含了對業務更全面、更深度、更多維、更實時的洞察。其次，BI對資料分析和結果展示的形式也更加豐富，包括了報表、查詢、分析、圖表、資料探勘、預測性分析等型別。

儘管BI的定義和價值都很明確，但其落地卻往往受困於國內不同發展階段的企業在資料應用深度和數字基礎設施成熟度上的差異，以及 資料文化 帶來的種種問題。對於國內當下的頭部企業而言，其通常已經建立起了完善的資料中臺、資料倉儲，他們對BI的訴求通常是在企業內實現全面的自助式分析，形成業務使用者充分採用資料驅動的決策的資料文化。而對於大部分腰部企業而言，其資料基礎設施相對落後，他們更多的訴求是希望BI廠商提供端到端的資料管理和分析能力，打破資料孤島，建立資料集市、報表集市，以及提供一定的自助分析功能。

圖1: 頭部和腰部企業BI應用成熟度差異

針對這樣的市場現狀，如何打造能夠適應不同發展階段、不同業務需求的企業的BI工具，成為了國內BI廠商需要解決的難題。作為已經成立了10年，服務過數千家頭部企業的國內老牌BI廠商思邁特軟體，其產品和解決方案具有很高的行業代表性。在今年成立10年之際，思邁特軟體根據過去對行業發展趨勢的持續思考，對客戶共性需求的總結提煉，推出了全新版本的產品 Smartbi V10 ，從資料管理、分析工具和資料文化三個層面解決企業資料化運營中的挑戰，為企業構建一站式的資料分析平臺。

藉助思邁特軟體推出新產品的契機，愛分析與思邁特軟體CEO吳華夫進行了深入交流，探討了思邁特軟體的發展歷程和產品設計思路，以瞭解國內BI市場現狀和發展趨勢，為讀者提供一些參考和解讀。

01.     有效的資料管理是充分利用資料價值的前提

資料管理的核心目標是確保系統中的資料完整、正確、準時，併為資料分析做好準備，因此有效的資料管理是企業用好BI的前提。從企業資料預處理的主要流程來看，資料管理的難點通常會涉及以下幾個方面：

1）   多資料來源的接入和跨庫整合。很多的資料分析任務需要同時利用企業分散在多個資料庫、業務系統、檔案中的資料，因此BI工具需要具備多資料來源的接入能力，同時具備強大的跨庫整合能力。

2）   構建 統一的BI語義層 。資料來源中的基礎表，可能屬於不同的業務邏輯，這會阻礙業務人員對資料應用。因此，構建統一的BI語義層的意義在於通過業務主題遮蔽底層物理模型的複雜性和多樣性，構建面向業務使用者能夠理解和使用的資料模型，便於業務人員快速獲取口徑一致的資料。

3）   強大的資料建模和計算能力支援。雖然資料集市已經建好了大量資料模型，但這些資料模型都是預先構建好的，其敏捷性和靈活性都不夠，因此BI產品需要具備按照業務需求進行多維建模的能力。此外，建模過程需要強大的計算能力支援，包括了ETL資料處理和多維計算能力。

為了解決企業在資料管理中面臨的上述問題，思邁特軟體在其新版產品中更新了其底層的資料引擎，著重強化了資料接入、跨庫整合、資料建模等方面能力。

首先， Smartbi 能打通各類資料來源，除了支援常用的Oracle、SQL Server、MySQL等關係型資料庫，也支援各種主流大資料庫、非關係型資料庫、多維資料庫，以及本地檔案如Excel、TXT、CVS等，另外還支援自定義編寫介面的JAVA資料來源。同時，針對跨多個資料庫進行關聯查詢分析的需求， Smartbi   提供直接的跨庫查詢，並且內建了資料跨庫查詢引擎，在記憶體中進行關聯，資料無需落地，省去了中間抽取環節，保證查詢資料的實時性。

其次， Smartbi 支援將原始資料庫中的基礎表，按業務邏輯重新定義組裝成業務物件（邏輯表），構建統一的語義層，以供相關人員使用。其語義模型支援對整個資料倉儲不同業務源進行資料建模，設定計算欄位、維度層次等。並支援對錶、欄位名稱進行業務含義翻譯，轉化成業務可以理解的術語。

最後，在資料建模方面， Smartbi 為使用者提供了可以按照需求進行視覺化建模的能力，並支援星型模型、雪花模型、星座模型等多種多維建模方式。在建模過程中，融合了AI增強能力的ETL的能夠對源資料進行預處理，包括篩選、去重、拆分列等，並實現一定的自動化。資料模型裡面的表、SQL、儲存過程、即席查詢等也都可以直接轉ETL高階查詢，從而實現複雜資料場景的處理。同時，Smartbi資料模型具有多維複雜計算能力，支援自定義度量、自定義成員、自定義命名集，通過強大的MDX函式支援，可實現時間智慧計算。

02.     提供自助式的分析工具以匹配使用者的各種操作習慣和使用場景

自助式分析是指讓業務人員從業務需求的角度發起問題，並藉助一系列低門檻的分析工具進行資料分析。市場環境變幻莫測，企業的資料分析需求也隨之會不斷變化，而IT部門無法實時對各項業務需求做出敏捷的響應，因此讓業務人員進行自助式分析能夠快速應對複雜的市場環境。同時，自助式分析也能夠讓企業內部真正實現資料驅動的決策，充分發揮資料的價值。

然而，自助式分析工具的落地難點在於不同使用者的資料分析水平以及使用習慣不同，使用者對分析場景的需求也存在著很大差異。因此，自助式分析工具需要能夠考慮上述因素，根據不同型別使用者的操作習慣和使用場景，匹配合適的分析工具。

為了解決這一問題，思邁特軟體在資料分析工具方面為企業提供了一套組合拳。例如，Smartbi為資料科學家提供了視覺化的機器學建模功能，以降低資料探勘和預測性分析的使用門檻，節省成本；為資料分析師提供自助儀表盤工具，通過滑鼠拖拉拽即可快速完成資料集準備、視覺化探索和儀表盤的製作；針對資料分析基礎較差、只關注資料而不在乎視覺呈現的使用者，Smartbi提供了操作更為簡單的資料探索工具，比如面向資料服務的即席查詢，以及無須預建模的透視分析工具；為習慣使用Excel 的使用者提供Excel融合分析工具，並且支援使用者利用Excel豐富的資源、靈活的格式以及強大的公式，完成中國式報表的設計；為零基礎的使用者提供了自然語言分析工具，以快速檢視一些資料指標和對應資訊。此外，Smartbi能夠基於資料模型構建資料指標體系，一方面拓寬了業務使用者的建模能力，另一方面方便其根據需要自定義指標。

03．建立廣泛的資料文化推動BI支撐的資料賦能

BI產品落地還有一大挑戰是國內大部分企業尚未形成用資料指導業務運營的資料分析文化，這其中既有企業使用者的思維方式和管理習慣的問題，也有BI工具本身缺少相應能促進BI應用的功能設計的問題。

對此，思邁特軟體的解決思路是將協同理念融入產品功能設計當中，把BI打造成業務協同和社交平臺，輔以激勵手段，讓使用者願意使用BI，通過促進BI的應用轉變使用者的使用習慣。具體的產品功能設計包括：

1）   通過資料導航功能在保障資料安全的前提下開放資料資源，並且使用者可以使用資料快查進行資源搜尋、脫敏預覽、血緣確認等操作來確認資料是否是自己需要的。

2）   通過資料應用商店讓員工可以在平臺上分享其資料分析應用，其它使用者能夠根據需要複用這些分析成果，無需重新制作分析流程。同時，平臺還具備了溝通功能，方便使用者協同處理資料問題。此外，應用商店中的排行榜功能，不僅可以激勵員工分享分析成果，還能幫助企業評估資料價值。

3）   通過個性化門戶讓系統智慧地推薦資料供個人使用。當企業的資料資產非常龐大時，使用者經常不知道什麼資料對自己有價值，也不知道如何準確找到自己需要的資料。個性化門戶的價值在於解決上述問題，從過去的人找資料，轉變為資料找人。

展望BI未來的發展趨勢，可以看到，隨著資料在企業經營決策中的價值越來越大，BI即將從之前的商業決策輔助工具，轉變成數字化時代的商業決策核心工具。在這個過程中，BI工具的能力要求也會不斷深化，在當前提供完善的資料管理和自助分析能力的基礎上，增加更多元件強化使用者使用體驗，以及不斷提高增強分析功能，從而簡化和加速資料分析。以思邁特軟體為代表的BI廠商正是因為能夠始終保持對使用者資料分析需求的深入洞察，並不斷迭代產品，才能不斷為使用者提供其真正需要的產品。