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|BI&数据分析平台产品发展趋势


编辑导语：数据分析 ， 是用统计分析方法对收集来的大量数据进行分析 ， 提取有用信息从而形成结论 。 简单来说 ， 就是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来 ， 总结出所研究对象的内在规律 。 随着数据分析被越来越多的企业所采用 ， 出现了越来越多的数据分析平台 ， 本文作者就对BI&数据分析平台产品的发展趋势进行了分析 。
|BI&数据分析平台产品发展趋势
本文插图

近十几年来 ， 在互联网技术和业务快速发展的同时 ， 商用BI&数据分析产品和行业发生了翻天覆地的变化 。
十几年前 ， 传统BI平台厂商占据着大部分市场；2010年前后 ， 以Tableau为首的现代BI&数据分析平台厂商开始快速崛起 ， 最后抢占了绝大部分的市场 。
是什么让现代BI获得了企业和组织的青睐 ， 最终在市场竞争中获胜？BI平台的发展趋势 ， 又能给我们什么样的启示？通过对Garnter魔力象限和相关资料的解读 ， 我总结出以下几点：
笔者在公司负责内部数据分析类产品的建设 ， 后续的分析将围绕数据使用进行 ， 其它如厂商市场策略、数据技术方面的内容将不会涉及 。
一、数据使用的门槛不断降低
2005年来 ， 技术发展和产品设计思路的创新 ， 让BI平台在产品部署、数据的准备和使用方面的门槛都大幅降低 ， 让业务人员以更低的成本获得所需的数据 。
1. 从依赖IT部门到自助分析
企业中BI平台的用户 ， 可以根据工作职责分到两类部门：业务部门和IT部门 。
1）业务部门
是企业中直接负责业务经营的部门 ， 业务部门往往直接面对企业的用户和市场 ， 直接对企业的业务目标负责 。 业务部门会生产出一系列原始数据 ， 并利用分析这些数据得出的结论优化业务结果 。
2）IT部门
一般由技术人员或专业数据分析师组成 ， 他们具备专业技术知识 ， 能进行BI平台的部署和维护；他们也能够根据业务需求 ， 进行数据分析和报表的开发 。
IT部门主要的工作职责 ， 是通过辅助和支撑业务部门的工作 ， 间接推动公司的业务发展 。
传统BI平台产品设计的重点是产品的标准化和功能性 ， 而没有在易用性上投入足够的精力 ， 导致传统BI平台有着较高的使用门槛 ， 只有经过训练的IT部门的技术人员才能进行数据的开发和维护 。
因此 ， 所有业务部门的数据报表需求 ， 都被集中到IT部门进行排期开发 ， IT部门成为了整个公司数据化的瓶颈 。
对于IT部门 ， 需求沟通和开发工作量巨大 ， 每天疲于奔命；对于业务部门 ， 业务需求沟通开发周期很长 ， 无法满足业务发展对数据的需求 。
尤其是业务方面的一些数据探索类分析需求 ， 在这样的时间周期下 ， 近乎无法实施 ， 拖慢了整个组织的运营效率 ， 更别提进入快速试错 ， 迭代认知的正循环 。
以Tableau为首的现代BI平台 ， 被称为敏捷BI或者自助BI 。 这类BI产品提供了轻量的部署方式、易用的数据源连接功能和通过拖拉拽进行交互式数据可视化的能力 ， 降低了BI平台的使用门槛 。
业务部门的人员经过一定的学习就可以摆脱对IT部门的依赖 ， 自行进行数据准备 ， 数据报表的创建和数据分析 。 将原来按月、按周计算的开发周期 ， 缩短到按天甚至按小时、分钟计算 ， 数据需求实现的周期有了数量级级别的降低 。
去IT部门中心化 ， 让组织内部的数据应用的广度和深度都有所提升 。
广度方面 ， 原本IT部门资源有限 ， 组织的数据使用场景更多的集中在企业经营的核心领域 ， 比如：财务、销售、业绩管理这些直接跟公司业绩直接相关的领域；其它方面的数据应用 ， 投入相对较少 。
现代BI平台的诞生 ， 让营销、供应链、仓储、HR、风险管理等等领域的负责部门获得搭建自身的数据分析体系的能力 。


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