以數賦智，市場上有哪些受歡迎的BI系統？

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數字化時代，由于移動網際網路、物聯網、雲計算等技術的迅速發展，資料總量呈指數型增長。如何将挖掘資料價值始終貫穿于資料資産管理之中，從海量資料中擷取精準洞察，進而支撐管理決策、提升管理水準、提高業務營運效率并改進優化業務，成為現代企業關注的重點。在此背景下，可整合企業内外部資料、分析提取有價值資訊，并幫助作出及時、正确與科學決策的BI系統也越來越受到企業重視。

國内使用者對BI産品的需求集中在哪些方面？

商業智能（Business Intelligence，簡稱BI），也被稱為商業智慧或商務智能。1996年，知名咨詢機構Gartner正式提出對BI的定義，即一類由資料倉庫（或資料集市）、查詢報表、資料分析、資料挖掘、資料備份和恢複等部分組成的，以幫助企業決策為目的的技術及其應用。2013年，Gartner對BI概念進行了更新和擴充，在Business Intelligence中加入Analytics，合并成Analytics and Business Intelligence（ABI，分析與商業智能），并且納入應用、基礎設施、工具、實踐等多項内容。ABI分析與商業智能融合了計算機、統計學等相關知識，随着技術的發展，未來Intelligence将成為真正的“智能”。

過去，國内大部分制造企業會忽視BI系統的功能，認為它隻是代替傳統報表，提供更加直覺的資料展示，也正是以，BI系統對于業務的真正價值一直被忽略。如今，随着資料分析應用在企業内部深入延展，越來越多的企業已經開始重新審視BI真正的業務價值，對BI産品的需求也越來越明确。

支援高性能運算：随着業務資料的快速增長，采集的資料量越來越多，企業需要BI産品具備更高性能的資料處理與分析能力，以降低資料查詢等待時間，提高業務資料分析效率，使使用者無需長時間等待即可實時通路、查詢和分析資料，并對資料進行可視化展現，滿足企業對業務資料的實時性與靈活性的要求。

整合多管道資料來源：随着企業越來越多地應用ERP、CRM、MES、PLM、SCM、OA等資訊化系統，BI産品需要提供開放接口，便于使用者擴充，便于與第三方系統內建，以使使用者能整合多系統資料，将資料進行關聯、整合及聯通，進而打破資料孤島，進行精準資料洞察，真正釋放資料價值。

支援全流程與全角色：即BI平台可打通資料生命周期各環節，可面向組織中的每位成員。具體來說就是，一個平台即可涵蓋從資料源接入到資料采集、資料處理，再到資料分析與挖掘，打通資料生命周期的各個環節，實作資料填報、處理、分析一體化，提供一站式資料服務；同時，能夠滿足管理、采購、物流、倉儲、生産、營運、銷售、财務、售後等各類角色的資料應用場景。而且，由于是面向組織中的每位成員，BI産品還應注重易用性，應實作由IT專業工具向使用者日常工具的轉變，以降低使用門檻，提高應用效率。

支援豐富的可視化效果：BI工具需要豐富的可視化效果，以幫助使用者直覺地了解和探索資料的趨勢，挖掘資料之間的關聯，擷取精準的洞察并為決策提供支援。

支援跨終端與跨平台：BI平台需要提供PC、線上服務以及移動應用等支援，以使使用者能夠随時随地進行資料的查詢、分析和探索，并能與他人進行協作與共享。

市場上有哪些受歡迎的BI産品？

縱觀整個BI市場，商業智能BI産品可謂百花齊放。比如，國外主流的BI産品主要有Microsoft Power BI、Tableau、Qlik、IBM Cognos Analytics、SAP BusinessObjects Business Intelligence套件等。國内主流的BI産品則有亦策觀數台、帆軟Fine BI、永洪科技靈活BI、思邁特Smartbi、億信華辰ABI、阿裡雲Quike BI等。

那麼，有沒有既在市場上廣受歡迎，也更符合中國本土使用者需求的BI産品呢？新一代增強智能協同BI平台——亦策觀數台就是不錯的選擇。

亦策軟體是國際知名商業智能Qlik在中國區唯一的精英合作夥伴，與Qlik開展OEM合作，是中國精英BI解決方案的供應商與OEM夥伴，始終緻力于為客戶提供大資料分析平台端到端的解決方案。亦策觀數台是亦策軟體擁有自主知識産權的商業智能産品。亦策觀數台集聚了亦策軟體在大資料分析與商業智能領域内的數十年經驗，是精心為中國企業量身定制的本土化、輕量級、靈活型的商業智能（BI）平台，已赢得諸多本土使用者的青睐。

比如，國内某大型家電企業，作為在A股和H股分别上市的家電業龍頭企業，産品線多，管道客戶多，資料量大，但原有的BI工具不僅運作大資料量報表耗時長，使用者體驗不夠好，而且靈活性十分有限，開發複雜，無法應對業務使用者瞬息萬變的資料需求，不能讓高層上司滿意。而企業高層不用，BI工具在企業内推廣就難，最終該企業選擇部署亦策的BI軟體。通過亦策BI軟體豐富的界面，基于記憶體的快速展示，不僅讓企業高層離不開BI，而且也推動了BI在整個企業中的全面應用。同時，資訊技術支援（IS）部門對業務使用者資料分析的響應更迅速即時。

全球最大的多媒體音響提供商三諾集團經過多年的資訊化建設，建成了ERP、PLM、MES、SRM、OA、HRM等相關業務系統，各業務系統積累了大量的資料，但資料的使用率低，各系統之間的資料整合困難，也無法滿足業務快速成長下，對各類資料的分析要求多樣化及對資料的準确性與及時性的要求。是以，該企業希望引進這樣一個BI平台，能将BI分析頁面無縫內建到業務流程或業務系統中，有效整合各個業務系統的資料，支援多種資料源，并能對使用者和資料的權限進行精細化管理。通過選型的多元度考量，最終三諾集團決定與亦策觀數台達成合作。亦策觀數台支援95%以上的資料源，特有的資料關聯引擎和記憶體分析技術，讓三諾集團不再受上億條明細資料以及資料整合的困擾。同時，亦策觀數台作為自适應的BI工具，所有報表隻需一次開發即可實作各種螢幕裝置的自适應，無論是大屏、電腦、平闆、手機，各品牌各尺寸都能完美适應，亦策觀數台還提供高度開放的API接口，可內建企業微信、釘釘等第三方APP，幫助三諾集團快速響應業務需求的變化。

廣東艾詩凱奇智能科技（SKG）作為全球領先的美容與健康電器專家，産品遠銷28個國家，産品品類較多，銷售管道也相當龐大，SKG需要有成熟的BI平台作支撐，以對現有資料快速進行銷售管道分析、産品銷售分析、爆品銷售分析等，同時需提供給企業高層、相關業務管理人員以不同的業務視角，快速分析出每個業務的主題。于是，SKG采用了亦策觀數台。觀數台作為該企業的大資料分析和展示中心，從業務系統中集合企業完整的資料用于分析，并以儀表闆、固定報表形式将大量資料轉化為有效資訊，形成一個銷售、财務基礎，多層級分析的業務名額體系，為企業高層、相關管理人員提供分析結果及決策建議。

觀數台元件

颠覆傳統BI，亦策觀數台更符合中國本土使用者需求

亦策觀數台颠覆了傳統BI，它是基于記憶體、關聯專利引擎、開放架構，并結合AI人工智能等最新技術、覆寫企業全業務應用場景的新一代增強智能協同BI平台，也更符合中國本土使用者的需求。

支援高性能運算：觀數台整體架構充分考慮自助、靈活、社交化，使得資料分析平台不再是IT專有技術，而是無需等待資料準備，人人可用。記憶體技術使得觀數台在短短幾秒鐘就能生成一個複雜的分析結果。

輕松整合多管道資料：觀數台是最開放BI産品之一，其類似于一個開源産品，可以與企業各類的業務系統內建，作為嵌入式的應用拓展，更好做業務管理。觀數台幾乎可以連接配接任何資料源，包括基于檔案的源，特定于應用程式的源以及大資料源，也無需事先對其進行完全模組化或預先聚合資料。觀數台自助資料準備工具，為複雜的場景提供強大的資料內建腳本。這些資料準備功能有助于公開資料區域和可能存在問題的業務，可以建立價值而無需外部工具或資料倉庫。

支援全流程與全角色：觀數台提供從整合資料源到資料準備、資料歸集收檔、自助式分析和報告分發的全流程、一站式服務，并适用于使用者的全業務場景與角色。每位使用者都能深入全面洞悉資料：它将自助式BI的靈活性提升至一個新的層次，包括自助服務可視化、指導式分析應用和儀表盤、嵌入式分析和報告等。特别是觀數台的關聯引擎，讓每個資料不再是獨立的個體，打破資料間的壁壘，自動提供分析建議，讓使用者可以在所有可視化、圖表、圖形和其他對象中進行選擇，并可以使用全局搜尋來表現資料、關聯和分析。

智能的可視化：新版本觀數台在洞察引擎上添加了機器學習功能，使其能夠根據使用者行為及回報、觀數台BI分析、管理庫中的業務規則定義、行業特性及領域相關知識、社會與組織網絡的模式和偏好，以及精細複雜的預設慣例等諸多來源進行學習，并随着時間的推移提高準确性與相關性，變得更加智能。輕度分析創造能力，讓使用者能對建議聚合、度量和次元進行自定義，進而直接通過洞察顧問進行分析。

支援跨終端與跨平台：觀數台産品家族包括觀數台BI、觀數台機器人、觀數台移動端、觀數台報表、觀數台資料采集和觀數台門戶等。其中，觀數台移動端，作為專業的移動分析應用，海量的資料經過計算和處理，濃縮提煉為關鍵KPI名額，可在智能手機、平闆電腦、智能電視屏上以可視化圖表的形式展現，并可內建微信、釘釘或企業APP進行分析資料的檢視，以滿足如今越來越多的企業在移動端檢視資料的需求。此外，觀數台還可以內建多種BI工具，最大程度保護客戶原有BI資産。

亦策觀數台，是集資料準備、收集、分析及報告于一體的一站式BI平台，也是客戶數字化轉型的第一站。不管企業目前的資訊化處于哪個階段，亦策觀數台都能适應企業的各種需求。亦策觀數台自推出以來，便以其獨特的技術以及高成本效益，迅速在全國各地鋪開，目前已經覆寫制造、零售、醫藥、教育、金融、航空與物流等各個行業，為各行業客戶帶去精準的分析建議與決策。

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原文釋出時間：2020-05-11

本文作者：e-works

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