【正確理解BI】數位轉型時代之鑰-10 分鐘讓你掌握 BI 世界

導語

企業核心目的之一是創造利潤,為達到利潤最大化,企業管理者需協調各職能部門包 含財務、銷售、市場、研發、生產、售後、人資、IT 等,讓大家能齊心協力地創造收入,節約成本,提高效能,把控風險,管理合規,分配合理。


為保證流程一致性並收 集作業環節中的所有資料,於是企業有了 CRM、ERP、MES、HR、OA 等業務系 統;為更好保證目標達成,於是有了各種管理措施包含 KPI,MBO 和 OKR 管理、計 畫管理(包含預算和預測)、績效管理、CMMI、ISO 作業流程標準等。管理者為了達成目標,必須快速理解企業內外部的現狀和歷史過往的軌跡,分析實際和目標的差 異,準確預測未來和及時做出決策。


BI 核心目標是協助企業建立一個高度整合和自動化的管理決策分析系統,目的是為了 説明企業各層級各部門人員基於統一的業務理解和洞察,高效推進溝通和協作,不但 能及時發現問題,並能深度分析歷史過往,還可準確預見未來趨勢。BI 應用不只是某 個部門內部的事情,而必須從最高管理者視角來進行分解和分析


BI 英文全稱是 Business Intelligence 一般翻譯是商業智慧。隨著大數據時代來臨,BI 是非常關鍵的落地手段。BI 已發展多年,最初始的概念就是報表和分析,現在包括了更廣泛的技術內容,比如決策支援、管理駕駛艙、儀錶盤、資料視覺化、多維分析、 資料整合、資料倉庫、資料集市、資料採擷、全數據、大數據等。


為此,我們分別從技術視角和管理視角給 BI 比較深入的定義:

1. 技術視角:

BI = 數據整合(Data Integration)+數據分析(Data Analysis)+數據視覺化(Data Visualization)

a) 數據整合:

把不同來源(CRM、ERP、OA、手工 Excel、外部等)資料進行搜集、清洗和彙整,搭建企業資料中心(資料倉儲或集市),資料中心可存儲海 量資料,保留歷史痕跡,包含歷史交易資料、客戶資料、產品資料、生產資 料、財務資料等,另外也可保留各種變更記錄,包含組織變更、產品變更等。 更重要是統一資料口徑,避免一個指標多種定義和說法,保證資料準確,便於 人員溝通,為各部門建立共同的業務理解。一般資料整合時,也會涉及資料治 理和資料品質的課題。


b) 數據分析:

基於某個場景或特定目的,通過資料分析發現問題和採取措施,一 般包括比較分析、比率分析、趨勢分析、因素分析等方法,比如,按區域、銷 售人員、客戶、產品等維度,分析業績目標達成率,找出業績與目標的差異, 再加上橫向與同類產品、同類客戶比較,縱向和去年同期、上個月、歷史最高 值最低值比較,分析原因,落實到人,採取行動,並結合未來的業績預測,估計全年的達成率情況。面臨更多維度和指標的複雜場景,以及更深層次的資料探索,則需要用到統計分析和 AI 機器學習演算法。


c) 數據視覺化:

利用各種圖表呈現資料分析結果,更加直觀美觀、清晰有效地傳 達與溝通資訊。圖表報告自動化能節省很多人力,而且用戶可在 PC、平板電腦、手機和大屏等多種終端查看,更加便捷易用,尤其管理者可通過行動 BI 實現走動管理。

BI 工具可以同時開發複雜報表,進行多維分析,也可以開發動態儀表盤。 並支援移動端,Ipad 和 Web 端。
BI 工具可以同時開發複雜報表,進行多維分析,也可以開發動態儀表盤。 並支援移動端,Ipad 和 Web 端。

2. 管理視角:

BI 是一種企業文化,一種思維方法,一套制度流程,一個系統體系和 一門技能專業:

a) 一種企業文化:

任何的會議和討論中的工作報告都講數字成果,描述問題有 資料依據。BI 文化涉及管理層是否建立了以資料為輔助的管理決策模式,全員是否對資料處理和計算規則有一致的理解,對維度和指標有統一的定義和 解讀,對資料分析有概念,能結合業務需求來深度理解問題、機會、威脅以 及預測未來。這需要不斷強化企業管理規範和培訓。


b) 一種思維方法:

分析資料可分為兩大類-維度和指標,一般所說的客戶、產品、區域、組織、會計科目、時間都是維度;訂單、開票、發貨、回款都是指標。所有分析報告都是基於各種維度和指標的組合產生的。此外,指標有 當期目標資料、當期實際資料、歷史資料和預測資料等,這些資料的差異分 析、趨勢分析和比例分析,再結合多維度,就形成了複雜的組合。BI 就是希 望將這些複雜且持續變化的資料,透過有效的方式來呈現出來,讓管理者能 很快理解和發現問題,並達到化繁為簡,執簡馭繁的效果。


c) 一套制度流程:

BI 的流程包括專案規劃和準備、需求分析梳理、頁面原型設計、集市模型設計、系統開發測試、資料核對、上線運行,還有後面持續的 修改和運營。企業需要建立一套完整制度和文檔規範,每個節點都有品質監 督和成本把控,每個節點對應更細緻的流程,每個流程都有明確的交付成 果。過去我們比較長用瀑布式的專案管理模式,進年隨著工具的進步,思維的改變,敏捷開發方法大行其道,因此 BI 專案越來越多的思想是先求有,再求好,小步快跑的推進。這也是德昂公司提出最小可行資料應用的概念 (Minimum Viable Data Application; MVDA)的基本出發點,期望藉助 MVDA 説明更資料分析領域的高手參與發展無數的資料應用, 致力 BI 視覺化分析的標準化,讓 BI 可以為中小企業收益,也幫助 BI 產業的蓬勃發展。


d) 一個系統體系:

BI 系統包含了伺服器硬體、支援大數據和即時資料的資料倉 庫軟體、資料整合抽取(ETL)工具和 BI 工具平臺,以及定制化的資料圖表和 分析報告。市面上有現成的軟硬體產品,而資料圖表和分析報告是根據企業 自身需求量身定制的,是一套專業的系統體系工程。隨著雲端的快速發展, BI 建制已經從傳統地段,到雲端,大量減少管理成本和啟動 BI 的困難。


e) 一門技能專業:

企業導入 BI 需要用到多種技能和專業,包括業務理解和分析能 力、溝通表達能力、EXCEL 操作能力、資料集市模型規劃和設計能力、熟練 SQL 和操作資料庫能力、BI 前端開發能力、AI 演算法和工具,這樣才能有更 深層次的資料探索和預測。而 BI 領域的各種角色也逐漸專業化,包含 PM,BA 顧問,BI 工程師,ETL 工程師,資料科學家,UIUX 設計師等。


結語


總之,BI 要發揮好,不是買個 BI 工具就能解決,需要從以上的技術視角和管理視 角來入手. 過往 BI 導入耗費成本巨大,加上對於實施顧問、客戶環境和人員要求比較高,失敗率通常較高。然而隨著 BI 知識和技能的普及,企業環境和人員素質逐漸提高,加上越來越多優秀的人才投入 BI 和大數據產業,現在 BI 專案成功率逐步在 提升中。


BI 產業將逐步從專案驅動邁入應用驅動,真正意義為企業帶來創收增利、 避險提效的價值。 今天的 BI 已經不止是 BI 了,還融合了 AI 算法,雲服務,數字孿生的 3D 視覺化, 移動視覺化,隨處可得的沉浸式 BI。


原本我們對 BI 的定義是廣義的 ABC 包含 AI, BI 和 Cloud。 今天我們對於 BI 的解讀是 3A(AI,Aanalytics, Automation), 2B(BI 和 Big Data), 和 1C(Cloud Service)。 期待這個新 BI 能在帶給企業更好的能力, 助力企業創造更多的數據價值。



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德昂公司簡介

德昂公司成立於 2009 年,專注 BI 和 DW 的軟體銷售,專業服務,技術支持,以及 視覺化應用,行動 BI,戰情室儀表盤開發,BI 導入輔導咨詢培訓等。分支點跨足海 峽兩岸超過 9 個城市,包含台北,高雄,桃園,北京,上海,廣州,重慶,西安, 石家莊等。公司除了代理全球知名的 Microstrategy (股票代碼 MSTR) BI 產品,也自主開發數窗 Portal,DI(ETL)和摩柏移動 BI 工具。