企业有了BI，为什么还需要以指标为核心的ABI平台？

发布时间：2023-10-17      游览量：2702

• 零售业数据分析流行用什么软件大数据可视化数据可视化视频

01

企业对BI期望越高

失望越大？

—

BI（Business Intelligence，商业智能）历经多年发展，已经被中国企业所熟知。

随着信息化的发展，企业越发希望决策有理有据，而不是拍脑袋就决定。这样产生的大量数据就有了用武之地，企业就用BI把这些数据转换成有用的信息，高效指导企业决策和运营管理。

当然，企业所处的发展阶段不同，面临的问题不同，BI也相应地发展出不同的阶段来应对。

 报表阶段 ：固定报表开发查询，存在分析弱、口径不一致、无法敏捷看数、报表债等问题。

 传统阶段 ：OLAP多维分析，使用多维数据库多维建模，存在成本高，增删维度不灵活等问题。

 自助阶段 ：自助数据分析和探索，数据口径不一致、数据再加工难、宽表债等问题。

但是，随着数字化程度的深入，人们对数据洞察力的期望越来越高，BI似乎并不能完全解决企业面临的问题，越来越多的企业对其失去了信心：

1. 经营决策数据的获取，要经过需求提出、数据处理、报表开发等流程，响应速度慢、无法及时了解企业经营状况。

2. 通常存在数据口径混乱、不一致的情况，造成数据无法有效使用，影响经营决策判断。

3. 通常看的都是固定报表、管理驾驶舱，无法自由、无限制的任意钻取跳转，缺乏有效的关联/根因分析手段。

#02

想重拾信心

需从管理本质出发

—

企业经营管理的本质就是基于指标的量化管理。指标是企业最重要、最核心的数据资产，通过这样可描述、可度量、可拆解的指标来指导业务，就如同拥有强大仪表盘的汽车，不仅能让企业朝着正确的方向前进，还能知道汽车燃油是否充足、汽车是否有故障等问题。

目前的BI系统，无论是报表模式还是自助模式，业务指标分散在各个数据应用中，通过数据集（宽表）来进行定义，并不是企业级完整的指标体系。

这样的模式会导致指标缺乏统一管理，随着数据应用越来越多，数据管理压力越来越大，从而产生指标口径不一致、业务无法参与构建指标、流程长响应慢、缺少再加工能力、报表债等情况；反映在数据应用前端就是开发成本高、分析不及时、数据无效、没法自由关联分析等问题。

因此，要想解决目前BI存在的问题，就必须以指标为核心，创建指标中台，让指标成为下游数据上游消费的桥梁，省去中间流程，响应速度快，分析决策及时。而且指标都从一个口出，所有数据被统一管理，也会让数据口径统一，数据正确有效。

#03

想真正落地

好的平台必不可少

—

既然指标对企业如此重要，那我们如何才能真正把指标构建、落地和应用起来呢？工欲善其事，必先利其器，一款好的产品必不可少。

Smartbi 一站式ABI平台设计的理念就是以指标为核心，提供了一站式的指标管理服务，覆盖了从指标定义、建模、调度、发布，到展示的全过程。

1、业务可参与构建指标

Smartbi的指标管理功能是业务用户与技术人员之间进行需求沟通的桥梁，双方使用共同的界面、语言进行沟通，业务用户使用业务术语描述其需求，技术人员则将其直接转换为Smartbi中指标模型，这过程中没有信息的丢失及变形。

2、自助完成数据模型构建

在Smartbi平台上直接就可以完成指标模型的数据处理、调度执行等动作，并自动转换为可以支持后续查询、分析的数据模型。

3、强大的数据再加工

业务用户在不需要技术人员参与的情况下，可以直接进行计算指标的派生，对于派生的计算指标，则不需要进行数据的加工、处理就能直接使用。这一特性，让Smartbi指标平台具备了异常强大、灵活、便捷的数据再计算能力，对业务用户更友好，从而使得指标体系能伴随企业的管理改变而自我进化，逐步形成企业的数据资产。

4、实现指标的智能应用

Smartbi的指标模型，不仅可以支撑报表、仪表盘、页面的开发，还提供面向业务用户的自助查询、自然语言分析功能，实现自由钻取跳转分析，进行有效的根因分析。让指标的使用，变得无门槛人人可用。

因此，对于企业来说，如果在BI的应用过程中也存在数据口径不一致、响应速度慢、分析不及时、数据再加工难等问题，先别觉得BI不行了，着急失望，我们还可以考虑换一个思路和方向：

第一：从本质出发，拒绝头痛医头，脚痛医脚。企业首先意识到指标对管理的重要性，以指标为核心直击管理的本质，构建完善的指标体系。

第二：从全局出发，眼光要全面，行动可拆解。构建企业级完整的指标体系并不是一蹴而就，企业要想实现对指标的统一管理，需要全局考虑，落地的时候需要拆解执行，避免摊子铺的太大。

第三：从效率出发，选好工具，不能闭门造车。企业需要类似Smartbi这样以指标为核心的一站式ABI平台，不仅能承接指标的落地和应用，还能提供行业指标库的最佳实践供参考，落地高效。