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FocusBI:步子迈太大,容易扯着蛋

17、18年网上和公众号有大量的文章说腾讯的马化腾对产品进行的小步快跑、快速迭代、滚动式规划和开发调整带来后面快速的发展。这就是敏捷开发的精髓,也许马总以前经历过:步子迈太大、容易扯着蛋 的过程。

Garner2019魔力象限

上半年Garner发布了《2019年BI及分析平台魔力象限》,在原有的3位领导者中多出了一位,ThoughtSpot绝非是突然出现的黑天鹅,他是一步一步的从特定领域者——》有远见者——》领导者经历一个漫长的发展过程才出现在领导者象限。

FocusBI:步子迈太大,容易扯着蛋

Gartner对2020年BI产品发展趋势做了5个方面的预判。

1、到2020年,增强分析将成为新用户购买BI产品、数据科学和机器学习平台、以及嵌入式分析的主要驱动力。

2、到2020年,有50%的分析查询会通过搜索、自然语言处理或语音生成,或者自动生成。

3、到2020年,为用户提供对内部和外部数据策划目录的访问权限的组织将从分析投资中获得两倍的业务价值。

4、到2020年,业务部门的数据和分析专家数量的增速将是IT部门专家的3倍,这会迫使企业重新考虑其组织模式和技能。

5、到2021年,自然语言处理和会话分析这两个功能,会在新用户、特别是一线工作人员中,将分析和商业智能产品的使用率从35%提升到50%以上。

作为一名长期在BI领域打杂的小弟我,根据Gartner提出的观点在这里讲几个目前比较流行的话题:1、自助式BI平台(增强分析)。2、人人都是数据分析师(全员BI)。而大多数人最不愿意面对的一个话题就是:你的数据从哪里来?数据质量如何?真的能用于分析吗?

自助式BI平台(增强分析)

自助式BI是BI厂商吸引新用户的一个重要卖点,传统BI的使用对象是IT技术人员,自助式BI的使用对象是业务分析师;两者都是把分析结果反映给领导层。自助式BI的推广说不依赖IT由业务部门自己维护数据集,抛弃传统的数据仓库,感觉好像我要失业了。自助式BI确实是好,初期业务部门或个人可能会在新的可视化或仪表板上取得一些成功的果实,当数据集越来越大变化越来越多,特别是当业务系统基础数据发生变化,业务部门要花费越来越多的时间来管理数据集,最终,如果数据增长得足够大,曾经寻求绕过IT的方式的业务用户可能会甩锅给IT部门。自助式BI的理想状态是:收集与准备——》转换与整合——》展现与分析 自助式的由业务分析师在自助式BI平台上自己完成。在这个理想状态下业务分析师不用成为数据工程师,但是在现实的企业内部环境中被迫成为数据工程师;当业务分析师同时成为数据工程师不可能的情况下,每个业务部门招一位数据工程师,这将造成人力成本压力增大。

人人都是数据分析师(全员BI)

人人都是数据分析师是在自助式BI推出一年后热度开始飙升。各个高校开设数据科学与分析专业,我怎么感觉这个像零几年的土木工程专业一样火热。那时候我刚小学毕业跟人去城里经过市里的一个娱乐场所门口有一群刚刚高考完的高三学生在讨论填啥专业,听到几位嘴里说出家里要求填土木工程专业,当时我就觉得他们好牛逼、专业更牛逼。好像跑题了,回到正题,在企业推行全员BI 人人都是数据分析师是否可行;可以从这几个角度去思考:一、数据安全,二、软件许可验证费用,三、业务指标是否能统一。

首先来说数据安全,从两个方面来讲:1、云BI 自助式BI 有的企业把数据存入BI厂商的云上,这种方式我始终不太相信BI厂商不会动用你的数据,除非你本身就很小或者你根本就不够资格去跟人竞争,即使自身条件有限也不能把最核心的销售数据、客户数据放到云上,当然大部分BI厂商支持本地化部署。2、人人都是数据分析师 最直接的是他们会拿到原始数据在自己的电脑上进行处理和分析,企业无法知道他们的数据最终流向了何方,无法追踪到数据文件保存的位置是否被带出企业控制的范围,这就是为什么越来越多的竞争对手非常准确的掌握了你的情况,同行之间谁没有几个互相认识的。

基本上所有的自助式BI都是按照设计用户来授权收费,人人都是数据分析师就说明人人都拥有自己的设计权限,每个人都要购买一个许可证,这也是自助式比集中式在费用上花费更多同时失去规模效益。

自助式BI是有业务部门自己提供数据给BI工具,不可避免地是他们自己要定义和创建指标,如果该业务部门是数据的唯一用户,那么这不是一个大问题,但是用来比较不同业务部门的报告时,这成了一个大问题;没有统一的指标定义最终计算结果肯不一样。

步子迈太大,容易扯着蛋

最近一段时间有好几位朋友跟我聊BI项目如何才能做成功,其实BI项目做成功很简单,就是统一维度和指标。维度和指标大家都会讲,而且讲起来一套一套的让你不服不行还配各种PPT,可是你去看他们真实的数据时也是不服不行。一位朋友说:业务员去跟客户谈BI项目时,他们吹的比较厉害说一切都能搞定,还展现了其他公司成功的案例,还去参观了成功案例的公司;去入场做项目的时候发现数据根本不能用,要对客户的业务系统基础数据进行规范才能用,他给客户提出这个问题,客户说不是你们一切都能搞定吗?讲了好久才跟客户沟通好。后面我那位朋友手工做了很多系统与系统之间的基础数据对应规则,才把BI项目勉强完成,把项目交付后我朋友就离职了,交付的时候手工对应的一些规则没有告诉客户因为客户不愿意去做这些。后面就开启了客户跟公司扯蛋的过程。

有很多企业知道自己数据乱不规范,就用BI项目倒逼自己这个也是明智的,如果自己没有认清自己,看到好东西就想要……。

领导们跟时代讲数据化,但是行动上还是原来的样子,我见过一些老板亲自抓数据资产的,最后在细分领域发展成领头羊。但是99%的领导或老板基本只是讲讲就过了,为什么会这样?因为一下只看不到成果,投入人力物力去抓数据规范、数据质量,会遭到业务部门的反对、会遭到数据录入人员的反感,这多框框要填,当然是能少填就少填、填的对不对我不管。抓数据规范、数据质量是反人性的、枯燥无味的、费力不讨好的工作,比起拿拖拽几个漂亮的仪表盘组成靓丽的仪表板,你会选择哪个?

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原文始发于:FocusBI:步子迈太大,容易扯着蛋

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