京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
商业智能(BI)努力的是企业与数据之间的“最后一公里”,而新一代商业智能云平台要做的,则是企业和数据之间的“额外一公里”,让你跟数据的关系从0距离变成负距离。深入,再深入一点。
传统BI:企业与数据的“最后一公里”
根据Tableau发布的《2017最需关注的十大云趋势看点》,由于各种设备与云技术的发展,大量数据都能够轻松存储在云端。企业的关注点从“如何获取数据”,变成了“如何分析数据”。企业需要能够无缝连接、集成不同云托管数据的分析工具,来弥合自己与数据之间“最后一公里”的距离。
以前,企业的选择是商业智能(Business Intelligence),它可以帮助企业收集、管理和分析数据,将这些数据转化为知识或洞察(insight),然后分发到企业各处。
但是,在Gartner发布的《2017BI和数据分析软件市场统计报告》中,发现了这样的趋势:
(1)传统的商业智能平台市场占有率正在逐年降低。从2013年的49%,降至2015年的41%。而与之相反的,是新一代商业智能平台,它的市场占有率从7%上升至14%,几乎“吃”掉了传统BI失掉的所有市场。

(2)根据预测,未来10年将有更多的分析工具/商业智能产品部署于云。

究竟新一代商业智能“新”在哪儿?为什么有能力蚕食传统BI的市场?Gartner2015年提出“Modern BI Platform”这一概念时,曾经从五个方面描述了传统BI与新一代BI之间的区别:

从上图中可以看出,新一代BI最大的变化,就是把商业分析全流程的中心从专家转向了业务人员,IT部门不再是数据采集、准备与内容创作的主力或灵魂,仅在分析的流程中提供一小部分的支持工作;以前业务人员跟数据之间隔着一个IT部门,像隔着一座大山;新一代商业智能,允许业务人员直接跟数据对话、直接创建分析内容、自由的用可视化进行数据探索,还可以彼此协作。
新一代BI赋予了业务人员与数据直接对话的能力,不要小瞧这个进步。这几乎是推翻了传统商业智能的产品框架,回到“让谁用”、“怎么用”的源头,把整个工具做了一个“民主化”的革新。
民主的好处,于社会不用多言;于数据,则是弥合了从信息到行动之间的距离。对于企业来说,这就是那“额外的一公里”——发生在企业内部的、全员与数据共舞的美妙。
“额外一公里”的before我们都经历过、或正在经历着;现在,让我们来具体解释展现一下“额外一公里”的after——
* 新一代商业智能中,因为全员可以访问数据,所以无论部门、职能、级别,每个人都可以得到自己需要的数据;
* 因为全员可以自己处理数据,所以每个人都能在最短时间内得到自己想要知道的答案,节省大量与IT部门或“第三者”解释需求、等待满足的时间;
* 因为全员可以自由地对数据进行可视化的交互分析,所以任何疑问答案都是“立等可取”的,而那些常规型的报告,也不用重复制作,打开界面就可以看到了,跟数据的亲密关系又进一层;
* 因为有了“数据协作”,全员基于唯一真实的数据展开工作,部门与部门之间不再是孤岛,从彼此扔锅到展开合作,不再是梦想。
以上所有的一切,都大大缩短了从信息到行动的距离。
新一代BI为“全员数据化”赋能,还有一个利好,就是让每一个“决策者”都有据可依,要知道,这可是一个企业人人都是“决策者”的时代。美国一家上市公司是这样形容的:“每个人都在做决策。每个小时,每一天。CXO们并不是影响运营和盈利的唯一因素:几乎所有的员工都可以通过他们的工作习惯、他们使用(或滥用)的技术、对突发事件及挑战的应对方式等,对运营产生影响。事实上,‘决策者’这个术语已经可以适用于任何人。”
1936年,查理-卓别林执导并主演的《摩登时代》里,曾经把工人比作城市大机器中的一个零件,在设定好的固定程序下每天重复。今天,工业社会已发展成为信息社会,我们的工作比过去需要更多的主动与创新,但企业依旧是一个环环相扣的生产线,每一个环节都影响着企业的最终盈利,每一个环节都不容出错。
因此,我们为什么不把最适合这个时代的利器,交到每一个环节的负责人手中呢?
这就是新一代BI存在的意义。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30