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中國(guó)企業(yè),到底需要怎樣的商業(yè)智能BI

我是創(chuàng)始人李巖:很抱歉!給自己產(chǎn)品做個(gè)廣告,點(diǎn)擊進(jìn)來(lái)看看。  

摘要:BI的下一個(gè)十年,要讓“一線聽到炮火的人”也能用數(shù)據(jù)做決策。

中國(guó)企業(yè),到底需要怎樣的商業(yè)智能BI ?

文/陳鋒

編輯/子夜?

過(guò)去幾年,在數(shù)字 經(jīng)濟(jì) 浪潮下,有兩個(gè)問(wèn)題引發(fā)了企業(yè)普遍關(guān)注:

企業(yè)數(shù)字化程度不斷縱深,它們還能往哪個(gè)方向發(fā)力或調(diào)整?

不確定性陡增的新經(jīng)濟(jì)周期下,企業(yè)該如何找到新的內(nèi)生動(dòng)力?

目前來(lái)看,企業(yè)要想回答、解決好這兩個(gè)問(wèn)題,很重要的一點(diǎn)在于,需要正視數(shù)據(jù)的價(jià)值并提高使用它的能力,要基于數(shù)據(jù)持續(xù)提升企業(yè)的敏捷經(jīng)營(yíng)水平。

一方面,新經(jīng)濟(jì)周期下,很多企業(yè)的數(shù)字化需求轉(zhuǎn)向了降本增效,這要求它們要“把錢花在刀刃上”,要找到靶心,用更小、更關(guān)鍵的投入來(lái)?yè)Q取增長(zhǎng)。

提升敏捷經(jīng)營(yíng)水平,尤為關(guān)鍵。 據(jù)麥肯錫測(cè)算,敏捷企業(yè)更能夠保持韌性并提升效益測(cè)算,而韌性較強(qiáng)的企業(yè)在顧客滿意度、員工積極度、運(yùn)營(yíng)效率等方面平均提升了30%,創(chuàng)新速度則呈現(xiàn)出5-10倍的增長(zhǎng)。

中國(guó)企業(yè),到底需要怎樣的商業(yè)智能BI

圖源麥肯錫《從形似到神似:敏捷轉(zhuǎn)型成功之道》?

另一方面,對(duì)企業(yè)而言,敏捷能力的打造、更高效率經(jīng)營(yíng)水平的打造,高度依賴企業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)的能力——基于對(duì)數(shù)據(jù)的洞察和分析,能更好地指導(dǎo)企業(yè)及時(shí)應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化,輔助企業(yè)提升決策效率。

這也是為什么,很多企業(yè)已經(jīng)在數(shù)字化投入方向上做出了轉(zhuǎn)變。

德勤此前在一份針對(duì)中國(guó)民營(yíng)企業(yè)的調(diào)研報(bào)告中指出,有37%的企業(yè)認(rèn)為,接下來(lái)12個(gè)月最有可能進(jìn)行的技術(shù) 投資 ,集中在數(shù)據(jù)分析/ 商業(yè) 智能上;《2022Gartner IT symposium》中也提到,“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察與決策”,排在企業(yè)數(shù)字化投入方向的第二位。

在這背后,實(shí)則是企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型正發(fā)生著兩個(gè)明顯的變化:更加務(wù)實(shí)、更關(guān)注業(yè)務(wù)價(jià)值。

1、企業(yè)究竟需要怎樣的BI?

對(duì)一家企業(yè)而言,CEO是企業(yè)數(shù)字化變革的關(guān)鍵決策者和推動(dòng)者,在他們的視角里,數(shù)字化投入和建設(shè)目前在需求上發(fā)生了哪些變化?

Gartner此前的調(diào)研數(shù)據(jù)指出,67%的受訪CEO表示,希望更多的技術(shù)工作直接在業(yè)務(wù)職能范圍內(nèi)完成,而不是在IT領(lǐng)域內(nèi)完成;有73%的受訪CEO表示,IT部門以外的經(jīng)理希望立即或在不久的將來(lái),在團(tuán)隊(duì)中加入更多技術(shù)人員。

中國(guó)企業(yè),到底需要怎樣的商業(yè)智能BI

這組數(shù)據(jù)背后,也反映出過(guò)去多年企業(yè)在數(shù)字化投入和建設(shè)中的一些矛盾,其中最核心的矛盾來(lái)自兩方面。

首先是長(zhǎng)久以來(lái),很多企業(yè)都將技術(shù)放在數(shù)字化投入的首位,反而忽略了業(yè)務(wù)側(cè)基層員工在數(shù)字化意識(shí)上的培養(yǎng)和參與,忽略了他們對(duì)“方便”的需求。

這就會(huì)導(dǎo)致,在實(shí)際的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中,很多基層的業(yè)務(wù)人員難以充分享受到數(shù)字化帶來(lái)的便利,他們參與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極性會(huì)被削弱,在某種程度上也會(huì)降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率。

其次是在這種模式下,IT部門承擔(dān)起了越來(lái)越多的任務(wù),當(dāng)源源不斷的從業(yè)務(wù)側(cè)傳導(dǎo)來(lái)的需求涌來(lái)時(shí),他們很難在第一時(shí)間內(nèi)做出響應(yīng)。

久而久之,一方面是企業(yè)數(shù)字化的價(jià)值難以被真正評(píng)估,另一方面則是,企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率很難提上來(lái)——模式不轉(zhuǎn)變,業(yè)務(wù)側(cè)源源不斷的需求與IT側(cè)之間的矛盾就可能一直存在。

這也是過(guò)去多年BI賽道普遍存在的問(wèn)題,傳統(tǒng)的BI產(chǎn)品和解決方案更偏向于IT用戶,而忽略了業(yè)務(wù)用戶的需求,技術(shù)和業(yè)務(wù)很大程度上是“兩張皮”。

連線Insight最近與國(guó)內(nèi)BI廠商觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)交流時(shí),其CEO蘇春園也提到,這兩年,很多企業(yè)最大的矛盾在于,IT主導(dǎo)的靜態(tài)式的、更關(guān)注結(jié)果的報(bào)表模式,很難再滿足源源不斷的業(yè)務(wù)需求了。

他告訴我們,中國(guó)BI市場(chǎng)可以拆分為兩個(gè)發(fā)展階段。第一個(gè)階段是過(guò)去十年的報(bào)表式BI階段,主要是IT人員、技術(shù)人員在用,主要的使用場(chǎng)景就是看報(bào)表;第二個(gè)階段則是未來(lái)十年,重點(diǎn)是要讓業(yè)務(wù)人員也能用起來(lái),讓“一線聽到炮火的人”也能利用數(shù)據(jù)決策。

圖片4.png

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼CEO蘇春園

基于此便不難發(fā)現(xiàn),當(dāng)下對(duì)企業(yè)而言,他們?cè)贐I能力的建設(shè)中,以下幾點(diǎn)尤為關(guān)鍵:

第一,要讓一線的業(yè)務(wù)人員,也能基于數(shù)據(jù)對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行自助分析,并做出決策。

換言之,BI產(chǎn)品&解決方案的門檻要降下來(lái),業(yè)務(wù)人員的學(xué)習(xí)成本也要降下來(lái),讓企業(yè)能夠在內(nèi)部快速推廣起來(lái),提升全員數(shù)據(jù)能力。

第二,要更加智能化,某種程度上,智能化水平的提升,能夠進(jìn)一步簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)分析鏈路,進(jìn)而再降低數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用門檻。

第三,BI產(chǎn)品&解決方案規(guī)模化應(yīng)用后,要滿足大用戶量同時(shí)穩(wěn)定使用的需求。

這對(duì)供給側(cè)的BI廠商們提出了更高的要求,他們需要持續(xù)夯實(shí)底層的數(shù)據(jù)技術(shù)并持續(xù)迭代,需要具備服務(wù)多類型企業(yè)的能力。

而以上幾點(diǎn),也是BI廠商面對(duì)客戶時(shí)的關(guān)鍵試金石。

2、BI廠商該如何進(jìn)化、競(jìng)爭(zhēng)?

站在行業(yè)視角,企業(yè)在數(shù)字化需求側(cè)的轉(zhuǎn)變,也在倒逼BI廠商們加速進(jìn)化,近兩年,他們普遍從報(bào)表式的傳統(tǒng)BI階段加速進(jìn)入敏捷、智能BI階段。

我們也看到,由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的敏捷決策,已經(jīng)在不同行業(yè)不同體量的企業(yè)中被反復(fù)驗(yàn)證,比如下面這兩個(gè)案例。

第一個(gè)案例是零跑 汽車 。 2022年以前,零跑汽車仍然處于業(yè)務(wù)報(bào)表線上化的“點(diǎn)菜式”數(shù)據(jù)服務(wù)階段,即業(yè)務(wù)提需求,IT部門來(lái)滿足需求。

但在這種模式下,業(yè)務(wù)部門和IT部門都存在著一些痛點(diǎn)——需求排期漫長(zhǎng)、IT響應(yīng)不及時(shí)、IT部門人手不夠用等等,總結(jié)來(lái)看,業(yè)務(wù)需求和有限的IT資源之間產(chǎn)生了矛盾。

后來(lái)公司在2022年引入了觀遠(yuǎn)BI,進(jìn)入了BI數(shù)據(jù)分析自助化時(shí)代,由“點(diǎn)菜式”進(jìn)入到了“自助餐式”數(shù)據(jù)服務(wù)——IT提供給業(yè)務(wù)自助分析的數(shù)據(jù)模型,就像自助餐的餐食,業(yè)務(wù)可以根據(jù)自己的想法和需求,自助、靈活地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)需求。

第二個(gè)案例是元?dú)馍帧?/strong>

元?dú)馍峙c觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)已經(jīng)合作了3年,這一過(guò)程中,一開始只有20個(gè)左右的IT人員在使用觀遠(yuǎn)平臺(tái),但如今,上到管理層下到門店人員,已經(jīng)有超過(guò)幾千人在通過(guò)觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn)敏捷決策,實(shí)現(xiàn)了從以前12個(gè)月、52周,到現(xiàn)在365天的數(shù)據(jù)迭代與行動(dòng)閉環(huán)。

以上兩個(gè)案例中,一個(gè)較為明顯的共同點(diǎn)在于,在與觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)的合作下,一線的業(yè)務(wù)人員都用上了BI,并且用得不錯(cuò),同時(shí)企業(yè)也實(shí)現(xiàn)了BI能力的內(nèi)部推廣,全員的數(shù)字化能力得到了提升,最后切實(shí)提高了決策效率。

值得注意的是,這背后正好體現(xiàn)出近幾年BI賽道的一個(gè)進(jìn)化規(guī)律,即推動(dòng)企業(yè)的數(shù)據(jù)分析模式,從“IT主導(dǎo)的報(bào)表模式”向“業(yè)務(wù)主導(dǎo)的自助服務(wù)分析模式”轉(zhuǎn)變。

比如觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)的進(jìn)化,某種程度上正是BI行業(yè)進(jìn)化的一個(gè)縮影。

一方面,觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)從成立之初,就選擇了做BI產(chǎn)品而非報(bào)表,一直以“讓業(yè)務(wù)用起來(lái),讓決策更智能”為使命,不斷提高易用性和智能化。

以易用性為例,蘇春園告訴連線Insight,基于觀遠(yuǎn)BI平臺(tái),業(yè)務(wù)人員經(jīng)過(guò)兩天的基礎(chǔ)培訓(xùn)后,就可以自助完成80%的數(shù)據(jù)分析工作。

另一方面,在服務(wù)了眾多500強(qiáng)企業(yè)后,蘇春園認(rèn)識(shí)到,當(dāng)企業(yè)的業(yè)務(wù)用戶不斷增長(zhǎng)后,企業(yè)級(jí)會(huì)成為企業(yè)的一個(gè)強(qiáng)需求,這也是BI廠商構(gòu)建差異化優(yōu)勢(shì)的一個(gè)方向。

因此,觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)也在持續(xù)提升企業(yè)級(jí)能力,確保其能夠滿足不同體量客戶的需求。

比如觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)與某大型股份制銀行的合作,就是另外一種模式——雙方合作推進(jìn)了從總行到分行超萬(wàn)人的分布式?jīng)Q策實(shí)踐,解決了該行業(yè)傳統(tǒng)決策模式中,總行將企業(yè)清單給分行拓展代發(fā)業(yè)務(wù)時(shí)針對(duì)性弱、信息不夠全面、拓展KPI達(dá)成與過(guò)程情況無(wú)法追蹤的難題。

今年以來(lái),觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)還在持續(xù)進(jìn)化。

前段時(shí)間,觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)升級(jí)了一站式智能分析平臺(tái) 6.0,在產(chǎn)品形態(tài)上進(jìn)一步提升了“一站式”數(shù)據(jù)服務(wù)能力,在客戶決策鏈路中的數(shù)倉(cāng)需求、報(bào)表需求、分析需求和AI需求上,也完成了多項(xiàng)更新與迭代。

圖片5.png

例如觀遠(yuǎn)BI6.0進(jìn)一步增強(qiáng)了AI能力,推出了智能洞察和BI Copliot系列產(chǎn)品。

最值得關(guān)注的是BI Copliot,觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)通過(guò)BI與大語(yǔ)言模型的融合,重塑了數(shù)據(jù)分析全鏈路,進(jìn)一步降低了數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用門檻—— 客戶通過(guò)簡(jiǎn)單的多輪對(duì)話的方式,即可完成快速問(wèn)數(shù)、創(chuàng)建看板、定制報(bào)告風(fēng)格,并獲得深度見解等操作。

而也正是因?yàn)檫^(guò)去多年在易用性、場(chǎng)景化、企業(yè)級(jí)上的堅(jiān)持與持續(xù)迭代,讓觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)成了越來(lái)越多客戶的忠實(shí)選擇。

蘇春園向我們透露,目前觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)已經(jīng)為600+行業(yè)領(lǐng)先客戶提供一站式數(shù)據(jù)分析與智能決策解決方案。

具體來(lái)看,從零售消費(fèi)行業(yè)的寶潔、聯(lián)合利華、3M中國(guó)、絲芙蘭中國(guó)等,到 金融 行業(yè)的中國(guó)銀行、中信銀行、寧波銀行等頭部銀行,再到小紅書、新東方、雪球等 互聯(lián)網(wǎng) 客戶以及零跑汽車、路特斯、星星充電等制造企業(yè),華潤(rùn)醫(yī)藥、江蘇醫(yī)藥等央國(guó)企,觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)都在合作中提供了深入服務(wù),幫助企業(yè)加速、縱深數(shù)字化能力建設(shè)。

3、結(jié)語(yǔ)

“技術(shù)都在冰山下,如今BI的門檻不斷降低,是行業(yè)實(shí)現(xiàn)爆發(fā)性增長(zhǎng)的重要一點(diǎn)。”談及行業(yè)前景時(shí),蘇春園如此表示。

從20世紀(jì)初至今,中國(guó)BI賽道從早期的自研報(bào)表系統(tǒng)到后來(lái)可視化、自助化的BI產(chǎn)品,再到如今加速進(jìn)入現(xiàn)代化、智能化BI階段,如今已經(jīng)到了產(chǎn)業(yè)爆發(fā)前夜。

對(duì)所有這條賽道的玩家而言,要打造出差異化優(yōu)勢(shì),最核心的,還是要看技術(shù)、產(chǎn)品以及服務(wù),以及能否真正讓一線的業(yè)務(wù)人員也能用上BI、用好BI,但同樣,他們自身組織的進(jìn)化能力也要不斷進(jìn)階。

比如觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)今年還進(jìn)一步升級(jí)了價(jià)值觀——原因在于,將客戶價(jià)值放在第一位后,它意識(shí)到,與客戶一起敏捷是未來(lái)的趨勢(shì),于是決心將自己也變成一個(gè)更敏捷的組織。

由此便不難發(fā)現(xiàn),對(duì)觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)而言,技術(shù)、產(chǎn)品、解決方案?jìng)?cè)不斷進(jìn)化的能力,只是一個(gè)側(cè)面。

它的另一個(gè)側(cè)面,在于率先洞察市場(chǎng)需求變化,并做出市場(chǎng)策略調(diào)整的能力和敏捷性,也在于從七年前創(chuàng)立至今,始終堅(jiān)持著“讓業(yè)務(wù)用起來(lái)”這一理念,將BI的服務(wù)價(jià)值不斷做深。現(xiàn)在它想讓組織本身變得更敏捷,某種程度上也是為了精進(jìn)這種能力。

正如蘇春園所提到的,“過(guò)去幾年大家都在說(shuō),內(nèi)卷的反義詞是不是反內(nèi)卷、是不是躺平,但在我看來(lái),內(nèi)卷的反義詞是進(jìn)化。”

在BI賽道競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈,廠商的競(jìng)爭(zhēng)維度越來(lái)越多的背景下,只有持續(xù)進(jìn)化,才有機(jī)會(huì)搶到更多蛋糕。

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    伴隨著Sam Altman的回歸,由OpenAI董事會(huì)引發(fā)的鬧劇也逐漸平息。不難看出,人工智能過(guò)快的前進(jìn)速度已經(jīng)為企業(yè)與行業(yè)帶來(lái)多方面的挑戰(zhàn)……從技術(shù)實(shí)施到戰(zhàn)略規(guī)劃再到全球合規(guī)問(wèn)題,生成式AI技術(shù)的未來(lái)已經(jīng)走到了需要更為深入的解決方案的地步。近日,德勤中國(guó)與亞馬遜云科技共同宣布創(chuàng)建生成式AI聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室。旨在整合技術(shù)和戰(zhàn)
  • BI商業(yè)智能開啟新時(shí)代,什么樣的BI工具值得選?

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    BI 商業(yè) 智能最初是由全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究和咨詢公司Gartner于1996年提出,經(jīng)過(guò)20多年的發(fā)展,我國(guó)的BI產(chǎn)業(yè)發(fā)生了諸多變化。 一是由國(guó)外廠商向國(guó)內(nèi)廠商轉(zhuǎn)變。 21世紀(jì)初期,諸多國(guó)外廠商進(jìn)入到國(guó)內(nèi)市場(chǎng),我國(guó)BI行業(yè)可以說(shuō)被國(guó)際廠商長(zhǎng)期壟斷。經(jīng)過(guò)數(shù)年發(fā)展,國(guó)內(nèi)BI產(chǎn)品逐
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