如何正確理解敏捷BI

2016-07-21 17:09:39   作者:   來源:江蘇熱線   評論:0  點擊:


  1.數(shù)據(jù)時代催生敏捷需求
  最早提出“大數(shù)據(jù)”時代到來的是全球知名管理咨詢公司-麥肯錫,麥肯錫季刊曾發(fā)表:“數(shù)據(jù),已經(jīng)滲透到當今每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域,成為重要的生產(chǎn)因素“。人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用,預示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來。“大數(shù)據(jù)”在Q物理學、生物學、環(huán)境生態(tài)學等領域以及軍事、金融、通訊等行業(yè)存在已有時日,卻因為近年來互聯(lián)網(wǎng)和信息行業(yè)的發(fā)展而引起人們關注。
  從以上數(shù)據(jù)對比(暫且忽略數(shù)據(jù)完整性),我們可以看到“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)超過二孩、人工智能,與企業(yè)管理、A股、新能源車等關注點同處于50萬-100萬的程度,更是高于商業(yè)智能(Business Intelligence)十倍有余。
  無論任何新的概念或者技術,如果它沒有應用價值,就肯定不會被推廣,但如果它具有個人都能理解的“應用價值”,就會在今天被移動互聯(lián)網(wǎng)快速傳播、無限放大。無疑“大數(shù)據(jù)”就是這樣發(fā)展起來的,同時人們也從其應用價值中接受了“數(shù)據(jù)化管理、數(shù)據(jù)化運營、數(shù)據(jù)化決策“等管理理念。這也是大數(shù)據(jù)能夠成為驅(qū)動經(jīng)濟、社會進步與發(fā)展的原因。
  與此同時,企業(yè)的經(jīng)營面臨越來越激烈的競爭,政府的轉(zhuǎn)型也面臨數(shù)據(jù)服務的壓力,如果部署數(shù)據(jù)分析平臺還像10年前經(jīng)歷漫長實施過程的話,那么數(shù)據(jù)化運營將成為空談。于是滿足市場期望的“敏捷商業(yè)智能“出現(xiàn)了,無論用戶還是廠商,都希望能夠在數(shù)據(jù)平臺上構(gòu)建分析系統(tǒng)的過程變得更加迅速、簡單和高效!
  2.敏捷商業(yè)智能的誤區(qū)
  我們產(chǎn)品的名稱由2部分組成,SMART+BI,前者就是聰明的、敏捷的,后者就是商業(yè)智能。這也說明自產(chǎn)品誕生起,我們一直以“簡潔實用”的BI作為努力的目標!通過看到市場上琳瑯滿目的宣傳廣告,以及Smartbi自身的服務和研發(fā),我們終于“不惑”!
  首先,敏捷BI并不是指某個前端工具軟件,而是貫穿在數(shù)據(jù)分析平臺構(gòu)建和運行過程中的快速實現(xiàn)能力。
  摘自:www.wikipedia.com
Agile Business Intelligence (BI) refers to the use of the agiles of tware development methodology for BIprojects[1] to reduce the time-to-value of traditional BIand helps inquickly adapting to changing business needs。[2] Agile BIenables the BIteam and managers to make better business decisions。
  簡單來說,評價是否是敏捷BI應該從以下角度:
  • IT可以快速提供可選的分析數(shù)據(jù);
  • 非常簡單的給現(xiàn)有報表增加字段;
  • 能夠快速完成新儀表盤的制作;
  其次,具有敏捷BI屬性的前端分析軟件,不是”傳統(tǒng)BI”的替代品!
  二十幾年前與BI、數(shù)據(jù)倉庫同時誕生的OLAP(Online Analysis Process),正是由于為業(yè)務人員提供了靈活的分析、計算、鉆取能力而風靡全球。但過去的十年,OLAP的產(chǎn)品卻不再風光,出現(xiàn)這個問題的不是其需求發(fā)生了改變,而是其技術不夠簡單,或者說違背敏捷BI的潮流。但是,隨著Apache Kylin項目的成功推廣,OLAP即將在大數(shù)據(jù)時代重新煥發(fā)青春。
  再舉個例子,BusinessObjects曾經(jīng)因“語義層”和“內(nèi)存Cube”的專利技術,在十年前得到了廣泛的認可,也最終以78億美金出售給了SAP。當時BO的用戶,就是能夠在敏捷BI的方式下進行自助分析。無論是當時,還是現(xiàn)在,業(yè)務人員的需求沒有變化,他們一直需要能夠快速、便捷的分析數(shù)據(jù),以及做出一些漂亮的圖形去做匯報!
  因此從軟件本身,從來沒有兩個派別,只有不斷的技術創(chuàng)新和發(fā)展。
  最后,敏捷BI無法替你解決需求分析、數(shù)據(jù)準備、平臺管理等難題!
  無論Smartbi還是別的前端分析軟件,都只是將數(shù)據(jù)平臺(數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)平臺)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計展現(xiàn)出來,都是將大數(shù)據(jù)變成可讀懂的小數(shù)據(jù)的過程。
  • 如果使用者不能確定數(shù)據(jù)能否覆蓋潛在需要,同樣不可能得到有用的分析結(jié)論;
  • 如果數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)是臟數(shù)據(jù),統(tǒng)計展現(xiàn)的結(jié)果一定也是不準確的(”Garbagein,gargageout”這句話依然有效!);
  • 如果快速制作的報表,不能在安全的前提下發(fā)布給報表消費者(一般是領導),對于大型的用戶,同樣都是重大風險;
  • 如果數(shù)據(jù)源變更了內(nèi)容,但不能確定受到影響的有哪些應用,誰敢輕易變更;
  總之,敏捷BI是客觀存在的市場需求,Smartbi和其它軟件都在構(gòu)成敏捷BI的前端分析工具環(huán)節(jié)不斷實踐和思考。比如,我們認為未來改進的方向應包括以下3個角度:
  從邏輯上說,這三條是構(gòu)成敏捷BI的“必要條件”,而不是“充分條件”。元數(shù)據(jù)與高性能都是緣于技術架構(gòu)的,在各個軟件之間差異很大,但在簡易操作方面,各個廠商都有自己的設計,也才能滿足不同類的用戶操作需求。
  3.敏捷商業(yè)智能的本質(zhì)
  前文從大數(shù)據(jù)等時代背景,分析了敏捷BI需求存在的合理性,也通過解讀敏捷BI的誤區(qū)提出了敏捷BI軟件的“金三角”,但敏捷BI有沒有一個最能讓我們記住的核心價值呢?答案是肯定的,那就是“快而有效”!
  從漢語詞典中可以查到,敏捷一詞的基本釋義就是“反應迅速快捷”,詞性為“褒義”!那么在數(shù)據(jù)分析(BI)行業(yè),敏捷具體體現(xiàn)在以下四個方面:
  3.1.快而有效的交付
  交付是一個動詞,那么從其主語(操作者)和賓語(需求方)來剖析,有這么四種情況:
  其中情況2、3都是小概率事件,我們不予探討。而從情況1、4來做系統(tǒng)性的分析,我們可以看到共同的賓語(交付對象)都是業(yè)務需求方。那么在任何規(guī)模以上企業(yè)、政府中,業(yè)務需求方對BI一般會有哪些需求呢?
  需求一:獲取數(shù)據(jù)
  其實這個需求最普遍,也最不用解釋,任何軟件(包括BI)都要提供Excel導出功能。這背后的原因可能是業(yè)務需求方自己有一些數(shù)據(jù),他需要從平臺補充做分析;也可能是用戶習慣于使用Excel做報表、做計算。
  需求二:制作報表
  這個是用戶的核心需求,大多數(shù)的業(yè)務需求方使用BI平臺軟件,都覺得制作一份簡單的統(tǒng)計報表比較方便、快捷,往往通過拖拽就可以完成了。尤其在管理需求瞬息萬變的情況下,企業(yè)有大量的制作報表需求,而且往往要得快、要得急。
  需求三:探索分析
  制作報表是目標非常明確的需求,但很多情況下,需求方往往只給出了模糊范圍或者方向,需要操作者通過一定的思考過程來完成報表。這時就是前文所提到的OLAP匹配的場景,操作者通過拖拽、鉆取等操作,首先要了解都有什么數(shù)據(jù),然后再理解其中數(shù)據(jù)的相關性,最后完成一份圖表的設計。
  需求四:編制報告
  無論是需求清晰的報表需求,還是從探索分析而確定的分析圖表,30%的操作者會選擇用儀表盤進行綜合的展現(xiàn),也會有20%將其用到企業(yè)月度、年度的分析報告(Word/PPT)當中。其中分析報告的制作過程都是操作者最為苦惱的經(jīng)歷(沒有例外)。
  需求五:發(fā)布
  最后,無論你做的圖表、儀表盤還是分析報告,50%會用于發(fā)布給需求方,比如通過PC瀏覽器、大屏幕或者APP。尤其越有價值的數(shù)據(jù)分析結(jié)果,越會被發(fā)布出來。
  因此,快而有效的交付,就是無論誰操作軟件,都能非常簡單順利的實現(xiàn)如上5個需求,就是對敏捷BI最重要的實現(xiàn)。
  3.2.快而有效的部署
  規(guī)模以上企業(yè)、政府往往都已經(jīng)構(gòu)建了基于標準技術的數(shù)據(jù)平臺,比如MPP數(shù)據(jù)倉庫或者Hadoop/Spark等環(huán)境,為大數(shù)據(jù)的存儲和計算提供了基礎保障。敏捷BI應當能夠復用這些資源,畢竟分析數(shù)據(jù)不是每個人都需要操作的,不用考慮“大并發(fā)”的應用場景(一般不會超過100人)。
  與此同時,以各種形式做中間單點存儲的架構(gòu)(比如一些MOLAP產(chǎn)品)將不再必要,刨除微軟相關產(chǎn)品,敏捷BI都應該是2臺應用服務器集群就能夠滿足要求,并可以與用戶自身的系統(tǒng)進行完美的集成。
  3.3.快而有效的變更
  一次性的部署或者交付即便再復雜,如果沒有后期的變更,那么大家也都不會關注。但事實是敏捷BI就是一個不斷迭代、優(yōu)化、變更的過程,因此以下幾類變更都需要被考慮:
  • 展現(xiàn)結(jié)果的變更(組合形式或圖形的變化,代價最小的變更)
  • 需要更多的數(shù)據(jù)(能夠快速找到以前的數(shù)據(jù)從哪里來)
  • 源于數(shù)據(jù)源的被動變更(上游變更傳遞過來后,需要評估其影響范圍)
  3.4.快而有效的查詢
  性能,尤其是在大數(shù)據(jù)下的查詢性能,是所有用戶最為關心的維度。用戶操作的結(jié)果能否快速返回,決定了其分析思維能否連貫的進行下去,更決定了試誤操作的成本代價。
  但其實性能解決方案,應當是整體技術架構(gòu)的考慮,而不應該被認為是前端分析軟件自身的責任。這好比買車上路,能開多少速度,一方面是車的性能,但更重要的是路況及限速要求!
  敏捷BI不應依賴自身構(gòu)建數(shù)據(jù)計算能力,比如內(nèi)存計算或者定制Hadoop,如果這樣做,首先違背了第二條本質(zhì)(快而有效的部署),同時也給自己適應大數(shù)據(jù)分析埋下了地雷,因為不可能在相對合理的成本下把大數(shù)據(jù)全部復制到內(nèi)存或者文件系統(tǒng)當中。這點已經(jīng)可以從國外知名產(chǎn)品得到證實。
  4.敏捷商業(yè)智能的意義
  通過部署“自助取數(shù)與分析平臺”,客戶獲得的真正價值包括:
  • 數(shù)據(jù)產(chǎn)生于業(yè)務部門,現(xiàn)在也可以回歸于業(yè)務部門進行分析利用,從而實現(xiàn)信息化的真正閉環(huán),推動數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)完整性的建設;
  • IT部門更加專注于技術的創(chuàng)新與應用,比如引進Kylin等大數(shù)據(jù)分析平臺,也可以更加投入在元數(shù)據(jù)的維護與管理上,提升分析平臺的服務效率;
  • 對于個人來說,業(yè)務部門的分析人員學習到了更多的工具,而技術人員也因為掌握數(shù)據(jù)知識而轉(zhuǎn)型為業(yè)務分析師的機會。這樣的人員內(nèi)部流動對企業(yè)來說更是釋放了潛在的內(nèi)部生產(chǎn)力;
  • 對企業(yè)來說,數(shù)據(jù)不再是擱置在硬盤上的1-0,而是能夠驅(qū)動全面決策的數(shù)據(jù)資產(chǎn),從這樣的結(jié)果來說,IT部門因此能夠得到更充足的資金預算;
  • 對實施來說,漫長的交付周期能夠縮短50%,主要精力放在數(shù)據(jù)模型、安全體系、元數(shù)據(jù)服務等基礎工作上就可以了;
  5.敏捷商業(yè)智能的延伸
  從前文可以看出,敏捷BI以“快而有效”的交付、查詢、部署、變更解決了業(yè)務與技術長期的矛盾,為數(shù)據(jù)市場帶來了新的活力,未來我們也會不斷增強自助分析的功能。但我們也要冷靜思考:
  • 你所在的企業(yè)業(yè)務人員是否有時間精力和足夠能力去學習新工具的使用?
  • 你所在的企業(yè)技術人員是否有能力提供有效的平臺運營和支持服務?
  • 敏捷BI和過去二十五年一樣,無法替代Excel,這是為什么?
  • 敏捷BI和過去二十五年一樣,只能通過Ctrl+C/V才能進入Word/PPT當中,而這“交付的最后一步”卻是每個領導真正才會看到的數(shù)據(jù)分析!
  • 敏捷BI似乎沒有改變數(shù)據(jù)(無論圖表)的堆砌,用戶很難為其增加輔助性的說明文字,加入自己的觀點!
  這些問題Smartbi一直在思考,也在努力探索,無論這些新概念如何炒作,客戶對于數(shù)據(jù)分析的需求到底是什么?什么樣的工具才能獲得永恒?
  如果你也有類似的困惑,請給我們的另一產(chǎn)品(Smartbi電子表格版)提供反饋,它讓你可以直接在親切的Excel、Word、PPT里面完成取數(shù)、制表(做圖)、分析、報告和發(fā)布,通過2014年以來的推廣和應用,我們覺得“辦公化BI”也能適合白領大眾!
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