中國企業為什麼需要以指標為核心的ABI平臺？

BI是實現企業資料化運營的最有效手段，從資料到決策，BI技術的進步正在減少人工投入和提升普及度。

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視覺化分析”和“以指標為核心的視覺化分析、增強分析”三階段。

不同的BI階段解決了當時企業資料化運營面臨 的問題，企業對資料化運營的思考和踐行也同時促進了BI的發展。

本次，我們就詳細瞭解了BI發展不同階段執行模式及遇到的問題。

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資料的需求；接著IT響應需求，進行需求溝通、資料處理加工、報表開發等主體工作；最後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、資料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資料的可信性，也讓開發成本和維護成本居高不下。

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；並且需求從提出、確認、開發再到驗收，週期長，尤其當需求一多，IT疲於應付，無法及時響應，滿足不了敏捷分析的需求。

因為資訊不互通，存在報表孤島，我們常聽到決策者抱怨說，想檢視一個簡單的業務資料，卻發現不同的部門提供報表中的同一指標對應的資料不一樣。比如CEO發現運營部、產品部等在不同的報表裡面對於【新增使用者數】這個指標以不同的業務邏輯來定義，因此導致資料不一致。

這種情況的頻繁發生，使用者也開始懷疑自己的資料，對資料質量的信心下降，對資料使用的效率下降，決策者和業務使用者的信任也下降了。

對於IT來說，由於存在報表孤島、不夠靈活且管理混亂現象，導致報表一直被重複開發，IT疲於應付，開發成本更高。

同時，每個報表都對應一系列後臺的ETL處理、資料集，IT也不敢隨便更新刪除，因此報表越來越多，長期執行遺留的報表債，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。

“以寬表為核心的自助視覺化分析”階段的到來，解決了第一階段的報表開發中，報表資料和展現完全耦合在一起的問題。透過構建寬表，讓報表和資料集解耦，解決資料應變能力不靈活、分析不敏捷的問題。

在這一階段主要是透過各種資料集功能以寬表的模式建設分析主題，業務人員進行視覺化分析和報告。

業務人員如有報表/分析需求，自己就可以透過簡單的拖拽勾選等操作進行自助視覺化分析，提高了開發效率，讓IT把工作重心放在資料方面。對於一些簡單的資料加工需求，使用者可以先基於寬表中已有的欄位進行組合加工，甚至業務使用者在分析時能一鍵生成同環比之類的時間計算欄位。

寬表的再加工能力增加了資料的應變能力、透過業務自助視覺化分析提高了使用者敏捷分析的能力。 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，會出現以下問題：

當資料消費的主體為不懂“表”的業務使用者，他們分析使用時難以定位需要的指標在哪些資料集或表中，只能構建新的資料集。隨著報表需求的持續性增長，讓寬表數量爆炸、狀態混亂，業務使用者愈加難選，如此迴圈，分析效率降低。

寬表分散且管理混亂，哪個寬表有哪些指標都比較模糊，如有資料加工需求，不知是否存在相似，仍會進行重複開發。和報表類似，每個寬表後端也對應一系列的ETL資料處理，不敢隨便更新刪除，開發和維護成本越來越高。

此外，資料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，資料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資料口徑在不同的寬表裡面不一致，讓資料不可信。

複雜的再加工關係也讓資料變更難以跟蹤。IT修復了某個資料問題後，發現下游的分析結果並沒有顯示修復成功。因為寬表之間複雜的再加工關係，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資料分析。

由此可見，如果想為資料分析提供正確、一致的高質量可信資料，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—— 以指標為核心的視覺化分析、增強分析。

為了解決這些問題，企業進行了為期數年的大幅提高公司資料質量的改革，而改革的核心就是 以指標為核心構建指標體系。

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、建立，構建了完整統一標準的指標體系，並儲存在指標庫中。統一的指標庫相當於在上游資料和下游消費之間搭建了橋樑， 不僅IT能夠靈活地進行資料變更，同時將一致且正確的資料提供給各種下游消費者進行視覺化分析。

當業務有新的指標需求時，IT先去指標庫中搜尋是否已經存在類似指標，已有指標無需重複構建；部分指標IT可以基於已有指標計算得出；剩餘指標IT再根據業務需求進行定義、取數、計算、儲存等操作， 從而解決了重複加工和資料口徑不一致的問題。

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。這一階段為資料消費者分析資料提供了統一有保證的資料， 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，但並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需和業務反覆溝通確認指標的含義、描述、口徑等資訊，再進行加工處理，效率低下，週期長。

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基於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，平臺的依託可以直接進行需求澄清，溝通效率高、資料解讀準確。

業務還可以基於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，實現企業資料資產的沉澱！

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。

思邁特軟體提供 以指標為核心的一站式ABI平臺Smartbi，幫助企業建立以資料為依託、業務為中心、指標體系為管理抓手的資料化運營體系。

以指標為核心的一站式ABI平臺Smartbi建設思路包括：基於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。

Smartbi以指標為核心的一站式ABI平臺不僅幫助企業統一資料口徑，解決重複開發問題，降低了IT開發和維護成本，為決策管理者和業務人員提供高質量、可信任的資料。同時，透過業務和IT的最佳協同，解決以IT為主體構建指標體系時管理需求響應不及時的問題，幫助企業打造自增長指標體系，沉澱企業資料資產。

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