信息化|【致后浪】给企业BI信息化建设选型的建议
传统的企业报表信息化时代由于其繁琐的工作流程，低时效性和低敏捷性的弊端也愈发凸显。
处在企业数据化运营后端的IT/信息部门演变成一个被动的企业取数机作用，成就和价值感不尽人意，业务部门也是因为IT部门响应不及时而各种怨声载道。
企业要实现数据驱动业务增长的理想蓝图，企业需要强有力的BI工具的支撑，以落地大数据应用最后一公里。
1、从传统数据报表到现代商业智能
在传统的报表工作流程中，信息部门充当着主要角色，包括底层的数据清洗，以及前端的可视化数据分析工作。
一般是领导先提出规划或者问题，然后业务部门负责承接和达成，业务部门的相关数据和报表需求通过技术部门进行支撑和响应。但是企业的信息部门其实工作也是非常繁忙的，面对业务部门的数据需求往往需要进入到长期的等待队列中，难以及时响应。
其次信息部在跟业务部门沟通需求的时候，往往会存在沟通完业务需求之后，由于沟通过程可能存在的偏差，信息部做出来的数据分析结果可能不完全是业务所需要的。
另外是某些场景下数据分析的需求更新迭代快，可能今天领导提完需求，看了信息部做出来的数据分析结果之后，明天又需要更改或者完善。
如果使用纯自助分析模式会怎么样？
通过自助分析模式，IT 部门向业务部门提供了经审查的数据源，让业务部门的用户能够自行分析数据并得出报告。在此场景中，IT 部门为业务部门提供了底层数据支持，但两个团队独立工作。这导致了无结构的混乱，并且容易引发数据安全和完整性问题。由于各部门间缺乏团结和协作，在决策制定方面也出现种种矛盾。
最后我们企业选择了现代商业智能模式，让IT和业务部门实现合作。
以阿里云Quick BI为例：通过IT 部门创造受信任数据和内容的集中环境，安全与数据完整性不以业务敏捷性和创新为代价， 让业务部门能够访问权限范围内的数据，通过即席分析提出自己的问题并找到所需答案，指导业务决策。
这样一来，企业的IT部门也将从传统取数机模式的成本中心，逐步通过数据与业务协同为企业增效降本，最终转化为能够显著帮助企业提升价值的数据利润中心。
商业智能已经被零售、金融、保险、电信、制造等行业越来越广泛的应用，敏捷型BI逐步在各大企业普及。
与此同时，BI已经不仅限于高层管理者的决策之用，也日益成为数据分析师甚至是普通业务人员日常数据工作指导的工具，帮助企业IT部门实现对业务部门的授人以鱼到授人以渔的过渡。让更多人既能提问，更能借助商业智能分析平台通过可视化数据回答业务问题。
2、企业BI信息化建设方法论
- 构建BI项目立项和规划
BI的本质其实就是通过计算机技术，实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到决策、由决策到财富的过程和结果。那么在企业开始BI项目之前，我们可以对商业智能应用平台的信息化建设划分为以下五个步骤，以构建项目的宏观规划蓝图。
1.告诉企业发生了什么――提供事先预制报告、企业记事卡或综合管理数据，利用集中管理的关键绩效指标，解决企业运营绩效问题，监控企业的发展，实现复杂的报告用简单的方式表现出来。
2.让企业探索为何发生――业务部门可以从固定的报表、报告和一些关键的KPI中，可以得到很多相关的信息，但是当他们发现问题时，需要了解为何发生了这些问题。这时，就需要即席查询和在线分析。业务分析员经常需要自己根据问题的需要完成自己的分析和报告。在很多情况下，业务分析员和决策制定者需要一套商务智能的工具，通过访问集成好的数据仓库，获得需要的信息。
3.让用户实时看到现在发生了什么――企业决策层建立当前情况下的业务战略和决策。为了成功，几乎需要获得实时的数据，查询可以回答及时发生的问题。由此，运营模式和业务流程会发生较大的变化。
4.帮企业预见即将发生什么――客户了解现在还不够，将来会发生什么，风险的预测和评估是非常重要的。还需要统计分析的功能，来帮助分析客户的行为、预言客户业务的趋势、辨认欺诈行为等。需要这种模型的客户群是非常大的，由于它需要复杂的算法、统计模型和大量的数据，所以需要支持大数据量的处理能力。
5.希望发生什么――决策是由系统提供的，系统的数据是由运营系统得到的。例如由Web页获得，或者由基于市场条件和用户需求进行的特价、促销活动得到。所以可以建立清楚的决策和业务政策，让事件沿着正确的轨迹、朝着预定的方向行进，达到预期的目标。
企业BI产品选型
最早开拓商业智能市场的是国外厂商，但是由于中国本土企业的自身特点，导致大部分的外国厂商本土化运作不成功。
国内BI产品的开展已经有很多年，随着BI的应用模式逐渐被广大企业所认可，而Quick BI2020年入选全球Gartner ABI魔力象限，为中国首个且唯一入选BI产品。
业务部门数据需求调研
接下来IT部门需要对各个业务部门进行业务数据分析需求调研，这部分工作非常重要，也是后续BI正式推广的桥梁，IT部门需要格外重视。
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在这个环节，至少需要清晰以下两个内容：
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