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
在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09在日常办公数据分析中,Excel数据透视表是最常用的高效工具之一——它能快速对海量数据进行分类汇总、分组统计,将杂乱无章的数 ...
2026-02-09表结构数据作为结构化数据的核心载体,其“获取-加工-使用”全流程,是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展专业工作的 ...
2026-02-09在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06