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AI及自助式BI的中國困境

很多人相信AI與BI的融合是未來，增強分析和智能預測是當下企業的一個關注點。在AI比較火熱的時候帆軟沒有為之所動，繼續聚焦BI。帆軟認為隨著BI智能化的發展，未來企業產品選型的參考重點還是以數據管理和數據分析為主。預計在2025年左右，中國的BI將邁入智能化階段，而當下國內AI在BI的應用還是泡沫。

AI＋BI的發展現狀和趨勢

楊揚指出，AI落地核心點是和企業組織機構的實際業務結合，目前AI上手難度大，技術思維重，同時企業實際業務標簽、模型沉淀比較少，對于企事業單位的業務幫助不高，很容易變成一個空心球。當前BI的應用主要還是在內部經營層面，開始注重場景的閉環，比如零售企業做到庫存周轉率的提高、制造業高效設備巡檢提升效率等，不足之處是很多經驗還伴隨著比較強的企業特性，比如零售里面在A客戶的配貨算法，到了B那邊就不一定試用，同時很多企業也不愿意針對這些方法進行深度溝通，在整個交流范圍上，還欠缺一些，需要不斷去梳理標準。

現在最適合企業的是從經營目標出發，找到降本增效的方法，不管通過傳統中間庫＋報表的方式還是通過模型＋自助分析的模式，而企業最迫切需要的應該是兩塊：

1：BI結合實際業務場景提供對應的分析思路；

2：BI項目落地的同時，能夠培養員工數據分析思維的學習途徑，短期看項目，長期還是看人才。

除了AI和數據挖掘，自助式分析是當下BI的最主要趨勢。無論是國外的Tableau還是國內的帆軟等BI廠商都在強調自助式分析的重要性和價值，一方面可拖拉拽的靈活定制降低了使用門檻，業務人員可以直接上手釋放更多數據價值，另一方面也減輕了IT人員的壓力。

多位BI從業人員指出國內自助式分析還處于非常初級階段，面臨著很多困境，無法實現數據分析的自助。造成這種局面的因素有很多，數據文化和人才缺失是比較重要的原因。

楊揚認為造成自助式分析難以推動的主要原因是數據分析項目發起人和使用者間的沖突。企業引入數據分析有兩個渠道，一是通過科技部門或者IT部門，二是通過業務部門。

IT部門以前做數據跟蹤報表，每次業務提需求基本是上午提下午要，給IT部門很大壓力，而IT部門引入數據分析的目的是減輕部門壓力，可能會準備些基礎數據，有些企業甚至會把明細表全部開放，讓業務部門自己在前面去拖拽選取，如此壓力就傳導到業務部門。

如果業務部門引入自助分析，期望會很高。希望找某個數據的時候，調出來的數據就是所需的數據口徑，而且數據準確的無誤。但實際過程中業務部門要的不是基礎數據，都是需要做進一步加工萃取匯算的派生數據，所以業務部門經常會說調取的數據和業務系統對不上。

IT部門與業務部門各自為戰的情況并不少見，楊揚建議IT部門向前邁一步，在項目前期與業務交流，根據不同業務部門對接不同數據口徑，業務部門再請IT人員做一些自定義的工具，業務部門要思考如何把這些數據應用到自己想要的場景里面去。他認為比較有效的破局之道是在IT和業務部門之間建立一個角色作為橋梁溝通協調，比如有的企業會設立首席數據官、數據運營官的職位，使各部門之間不再各自為戰，形成合力。

企業未來3～5年BI功能需求

“不管做BI還是什么，切記的是搞個大工程。所有部門一起上，那像這樣一種情況，其實成功率特別低，但是這個原因有很多種，不管是從業務的內心排斥角度，還是從企業的數據準備角度，以及他企業對這個事情的一個思想準備角度，都沒有到位。”楊揚強調，國內BI有廣闊的前景，如果追求一步到位往往適得其反，結合企業自身情況選用合適的BI產品和服務，才能不斷向著數據驅動邁進。