中國企業，到底需要怎樣的商業智能BI？_風聞

文/陳鋒

編輯/子夜 

過去幾年，在數字經濟浪潮下，有兩個問題引發了企業普遍關注：

企業數字化程度不斷縱深，它們還能往哪個方向發力或調整？

不確定性陡增的新經濟週期下，企業該如何找到新的內生動力？

目前來看，企業要想回答、解決好這兩個問題，很重要的一點在於，需要正視數據的價值並提高使用它的能力，要基於數據持續提升企業的敏捷經營水平。

一方面，新經濟週期下，很多企業的數字化需求轉向了降本增效，這要求它們要“把錢花在刀刃上”，要找到靶心，用更小、更關鍵的投入來換取增長。

**提升敏捷經營水平，尤為關鍵。**據麥肯錫測算，敏捷企業更能夠保持韌性並提升效益測算，而韌性較強的企業在顧客滿意度、員工積極度、運營效率等方面平均提升了30%，創新速度則呈現出5-10倍的增長。

圖源麥肯錫《從形似到神似：敏捷轉型成功之道》 

另一方面，對企業而言，敏捷能力的打造、更高效率經營水平的打造，高度依賴企業應用數據的能力——基於對數據的洞察和分析，能更好地指導企業及時應對市場變化，輔助企業提升決策效率。

這也是為什麼，很多企業已經在數字化投入方向上做出了轉變。

德勤此前在一份針對中國民營企業的調研報告中指出，有37%的企業認為，接下來12個月最有可能進行的技術投資，集中在數據分析/商業智能上；《2022Gartner IT symposium》中也提到，“數據驅動的洞察與決策”，排在企業數字化投入方向的第二位。

在這背後，實則是企業的數字化轉型正發生着兩個明顯的變化：更加務實、更關注業務價值。

1、企業究竟需要怎樣的BI？

對一家企業而言，CEO是企業數字化變革的關鍵決策者和推動者，在他們的視角里，數字化投入和建設目前在需求上發生了哪些變化？

Gartner此前的調研數據指出，67%的受訪CEO表示，希望更多的技術工作直接在業務職能範圍內完成，而不是在IT領域內完成；有73%的受訪CEO表示，IT部門以外的經理希望立即或在不久的將來，在團隊中加入更多技術人員。

這組數據背後，也反映出過去多年企業在數字化投入和建設中的一些矛盾，其中最核心的矛盾來自兩方面。

首先是長久以來，很多企業都將技術放在數字化投入的首位，反而忽略了業務側基層員工在數字化意識上的培養和參與，忽略了他們對“方便”的需求。

這就會導致，在實際的數字化轉型中，很多基層的業務人員難以充分享受到數字化帶來的便利，他們參與數字化轉型的積極性會被削弱，在某種程度上也會降低企業經營效率。

其次是在這種模式下，IT部門承擔起了越來越多的任務，當源源不斷的從業務側傳導來的需求湧來時，他們很難在第一時間內做出響應。

久而久之，一方面是企業數字化的價值難以被真正評估，另一方面則是，企業的經營效率很難提上來——模式不轉變，業務側源源不斷的需求與IT側之間的矛盾就可能一直存在。

這也是過去多年BI賽道普遍存在的問題，傳統的BI產品和解決方案更偏向於IT用户，而忽略了業務用户的需求，技術和業務很大程度上是“兩張皮”。

連線Insight最近與國內BI廠商觀遠數據交流時，其CEO蘇春園也提到，這兩年，很多企業最大的矛盾在於，IT主導的靜態式的、更關注結果的報表模式，很難再滿足源源不斷的業務需求了。

他告訴我們，中國BI市場可以拆分為兩個發展階段。第一個階段是過去十年的報表式BI階段，主要是IT人員、技術人員在用，主要的使用場景就是看報表；第二個階段則是未來十年，重點是要讓業務人員也能用起來，讓“一線聽到炮火的人”也能利用數據決策。

觀遠數據創始人兼CEO蘇春園

基於此便不難發現，當下對企業而言，他們在BI能力的建設中，以下幾點尤為關鍵：

第一，要讓一線的業務人員，也能基於數據對業務進行自助分析，並做出決策。

換言之，BI產品&解決方案的門檻要降下來，業務人員的學習成本也要降下來，讓企業能夠在內部快速推廣起來，提升全員數據能力。

第二，要更加智能化，某種程度上，智能化水平的提升，能夠進一步簡化數據分析鏈路，進而再降低數據分析的應用門檻。

第三，BI產品&解決方案規模化應用後，要滿足大用户量同時穩定使用的需求。

這對供給側的BI廠商們提出了更高的要求，他們需要持續夯實底層的數據技術並持續迭代，需要具備服務多類型企業的能力。

而以上幾點，也是BI廠商面對客户時的關鍵試金石。

2、BI廠商該如何進化、競爭？

站在行業視角，企業在數字化需求側的轉變，也在倒逼BI廠商們加速進化，近兩年，他們普遍從報表式的傳統BI階段加速進入敏捷、智能BI階段。

我們也看到，由數據驅動的敏捷決策，已經在不同行業不同體量的企業中被反覆驗證，比如下面這兩個案例。

**第一個案例是零跑汽車。**2022年以前，零跑汽車仍然處於業務報表線上化的“點菜式”數據服務階段，即業務提需求，IT部門來滿足需求。

但在這種模式下，業務部門和IT部門都存在着一些痛點——需求排期漫長、IT響應不及時、IT部門人手不夠用等等，總結來看，業務需求和有限的IT資源之間產生了矛盾。

後來公司在2022年引入了觀遠BI，進入了BI數據分析自助化時代，由“點菜式”進入到了“自助餐式”數據服務——IT提供給業務自助分析的數據模型，就像自助餐的餐食，業務可以根據自己的想法和需求，自助、靈活地實現數據需求。

第二個案例是元氣森林。

元氣森林與觀遠數據已經合作了3年，這一過程中，一開始只有20個左右的IT人員在使用觀遠平台，但如今，上到管理層下到門店人員，已經有超過幾千人在通過觀遠數據平台來實現敏捷決策，實現了從以前12個月、52周，到現在365天的數據迭代與行動閉環。

以上兩個案例中，一個較為明顯的共同點在於，在與觀遠數據的合作下，一線的業務人員都用上了BI，並且用得不錯，同時企業也實現了BI能力的內部推廣，全員的數字化能力得到了提升，最後切實提高了決策效率。

值得注意的是，這背後正好體現出近幾年BI賽道的一個進化規律，即推動企業的數據分析模式，從“IT主導的報表模式”向“業務主導的自助服務分析模式”轉變。

比如觀遠數據的進化，某種程度上正是BI行業進化的一個縮影。

一方面，觀遠數據從成立之初，就選擇了做BI產品而非報表，一直以“讓業務用起來，讓決策更智能”為使命，不斷提高易用性和智能化。

以易用性為例，蘇春園告訴連線Insight，基於觀遠BI平台，業務人員經過兩天的基礎培訓後，就可以自助完成80%的數據分析工作。

另一方面，在服務了眾多500強企業後，蘇春園認識到，當企業的業務用户不斷增長後，企業級會成為企業的一個強需求，這也是BI廠商構建差異化優勢的一個方向。

因此，觀遠數據也在持續提升企業級能力，確保其能夠滿足不同體量客户的需求。

比如觀遠數據與某大型股份制銀行的合作，就是另外一種模式——雙方合作推進了從總行到分行超萬人的分佈式決策實踐，解決了該行業傳統決策模式中，總行將企業清單給分行拓展代發業務時針對性弱、信息不夠全面、拓展KPI達成與過程情況無法追蹤的難題。

今年以來，觀遠數據還在持續進化。

前段時間，觀遠數據升級了一站式智能分析平台 6.0，在產品形態上進一步提升了“一站式”數據服務能力，在客户決策鏈路中的數倉需求、報表需求、分析需求和AI需求上，也完成了多項更新與迭代。

例如觀遠BI6.0進一步增強了AI能力，推出了智能洞察和BI Copliot系列產品。

最值得關注的是BI Copliot，觀遠數據通過BI與大語言模型的融合，重塑了數據分析全鏈路，進一步降低了數據分析的應用門檻——客户通過簡單的多輪對話的方式，即可完成快速問數、創建看板、定製報告風格，並獲得深度見解等操作。

而也正是因為過去多年在易用性、場景化、企業級上的堅持與持續迭代，讓觀遠數據成了越來越多客户的忠實選擇。

蘇春園向我們透露，目前觀遠數據已經為600+行業領先客户提供一站式數據分析與智能決策解決方案。

具體來看，從零售消費行業的寶潔、聯合利華、3M中國、絲芙蘭中國等，到金融行業的中國銀行、中信銀行、寧波銀行等頭部銀行，再到小紅書、新東方、雪球等互聯網客户以及零跑汽車、路特斯、星星充電等製造企業，華潤醫藥、江蘇醫藥等央國企，觀遠數據都在合作中提供了深入服務，幫助企業加速、縱深數字化能力建設。

3、結語

“技術都在冰山下，如今BI的門檻不斷降低，是行業實現爆發性增長的重要一點。”談及行業前景時，蘇春園如此表示。

從20世紀初至今，中國BI賽道從早期的自研報表系統到後來可視化、自助化的BI產品，再到如今加速進入現代化、智能化BI階段，如今已經到了產業爆發前夜。

對所有這條賽道的玩家而言，要打造出差異化優勢，最核心的，還是要看技術、產品以及服務，以及能否真正讓一線的業務人員也能用上BI、用好BI，但同樣，他們自身組織的進化能力也要不斷進階。

比如觀遠數據今年還進一步升級了價值觀——原因在於，將客户價值放在第一位後，它意識到，與客户一起敏捷是未來的趨勢，於是決心將自己也變成一個更敏捷的組織。

由此便不難發現，對觀遠數據而言，技術、產品、解決方案側不斷進化的能力，只是一個側面。

它的另一個側面，在於率先洞察市場需求變化，並做出市場策略調整的能力和敏捷性，也在於從七年前創立至今，始終堅持着“讓業務用起來”這一理念，將BI的服務價值不斷做深。現在它想讓組織本身變得更敏捷，某種程度上也是為了精進這種能力。

正如蘇春園所提到的，“過去幾年大家都在説，內卷的反義詞是不是反內卷、是不是躺平，但在我看來，內卷的反義詞是進化。”

在BI賽道競爭愈發激烈，廠商的競爭維度越來越多的背景下，只有持續進化，才有機會搶到更多蛋糕。