如何走出伪BI的陷阱(转)

伪BI 之一：BI只能分析静态的信息。

正确：其实对企业真正有用的是一些实时的信息采集和分析，企业根据这些信息才能作出及时的决策。

笔者认为“BI只能分析静态的信息”是对BI比较片面的认识，看到的是BI在实际商业应用中的表面现象，因为多数企业实施的BI系统，给到用户使用的数据信息确实是相对静态的信息，是按照一定时间规则进行更新的信息，但这并不代表BI只能分析静态的信息，实际上BI整个的系统架构是可以分析实时信息的。

那么，为什么这么多企业实施BI不选择进行实时信息分析的方式呢？

主要有以下两个方面的考虑：

1、管理分析的具体要求

如上图所示，在企业内部不同层级的BI用户，对信息分析的实时程度要求是不相同的，基本体现为从‘基层人员’->‘中层人员’->‘高层人员’逐步弱化。当然，也不排除中层和高层在某些信息分析领域有较高实时性的要求，比如对库存的关注等。

因此，由于BI中各层级人员信息分析需求的特点不同，在详细的BI设计中就需要充分考虑不同层级人员在具体信息分析上的实时性要求的差异，这些将直接决定了BI中各个业务分析主题的合理安排和ETL对数据进行抽取、清洗、加载、转换的策略和具体规则的安排。

2、企业信息系统现状及系统

投资成本由于各个企业在实施BI的时候，企业的信息化环境，或者说信息系统建设的方式不同，导致BI在实施的进程中解决信息分析的阶段性内容不同，进而导致BI在对信息分析采取静态信息分析还是实时信息分析的策略选择上不同，且付出的成本不同。

A、单一系统，简单分析主题需求，可以采取实时分析的构建方式

如果用户使用的是单一的系统，所有信息都在一个业务数据库中，面临的是一些简单的分析需求，不需要BI系统进行复杂的数据计算和转换过程。这类BI的设计过程相对简单，可以通过在业务系统中对BI需要的分析信息在一次生成，BI通过前段展现工具进行访问展现即可，达到实时分析的目的。

B、多系统，复杂分析主题需求，可以采取静态分析或者静态加近实时的组合构建方式

如果用户的数据信息来源于多个系统的综合体现，需要BI进行复杂的计算和加工才能呈现给用户使用，并且对实时性要求不高，可以采取定时更新的方式来静态展示信息。

如果用户确实存在一些时效性要求比较高的信息分析需求，可以将这一类需求单独建立一个主题进行处理，并匹配可调整的ETL机制来保障数据信息处理的时效性。但一般企业不会花高成本去建立完全实时的BI主题，采取的方式为近实时的方式，如对于库存数据的更新一个小时更新一次。

下面通过一个案例来看一下“静态+近实时”组合的BI构建方式。

某企业经过多年的信息化发展，构建了多了信息系统，如下表所示：

信息系统	定位
生产企业	CSS系统+JDE系统
营销公司	KMIS系统+KMS系统
贸易公司	采购系统

而在实际的BI系统需求构建过程中，管理者提出不同的业务分析主题和对数据时效性的要求，且要求对订单的信息要可以比较实时的看到，为了满足需求企业信息中心在构建BI的设计中以下列方式来开展：

分析主题	数据处理机制
采购主题	每天晚上12：00定时启动ETL抽取工具，以两个月的时间区间进行滚动抽取并加载到各个分析主题中
销售主题
费用主题
订单主题	对于各个生产企业系统中的订单数据，单据产生的过程中同步产生BI系统所需要的数据格式信息；BI的ETL工具每隔一个小时同步抽取一次并展现给用户

 

伪BI之二：BI只能分析结构化的数据。

正确：BI以往总是专注那些最易获取的数据，即以流程为核心的结构化信息——存储在内部数据库中的数字和文本。而据IDC的预计，全球每年产生的数字化信息中，大约有95%是非结构化信息。非结构化信息是指因载体含糊而在电脑中混乱存在的信息，即无法在记录和字段格式中定义的信息，即时信息、电子邮件、散乱的文件、语音信息包和监视摄像机视频流中的像素，都属于非结构化信息。

笔者认为：

确实，目前我们所见到的BI系统或者说我们所了解的实施过BI的企业，所做的都是针对结构化数据的分析，对于非结构化数据的分析处理少之又少，但这并不代表用户对非结构化的信息分析没有需求，只是进行分析的难度太大和实现的投入太高所造成的。

对于国内的企业而言，信息系统建设还多停留在对基本的业务系统的构建阶段，如采购系统、ERP系统、知识管理系统(KM)等。由于企业内的数据信息越来越规范，对于跨系统的信息处理的需求逐步产生，这样就加速了对于BI系统进行建设的需求，而他们迫切需要处理的确是存储在业务系统中的结构化数据，这样的方式在很大程度上可以满足企业内部管理者的实际需求，同时能够比较快的看到实施BI所带来的效果。

而对于非结构化的信息，作为有价值的信息，用户并没有抛弃掉，只是是在实际的业务分析和决策过程中通过BI的结构化的数据分析加上所了解到的非结构化信息进行综合判断来达到辅助决策的目的。

那么，BI就只能分析结构化的数据吗？答案是否定的。

事实上，众多的BI厂商在不断的完善BI的对于非结构化数据的处理机制，以方便用户能够方便、有效的分析这些非结构化数据。目前多采取的方式是通过文本分析/内容分析工具将需要处理的非结构化数据（即时信息、电子邮件、视频等）按照设定的数据抽取规则转化为结构化存储的数据，来达到对非结构化数据进行分析的目的。

伪BI之三：BI是领导者专有工具。

正确：长期以来，BI似乎都是企业领导者和财务管理人员的专用工具，为高层决策提供必需的信息。其实，对于广大的一线人员来说，更需要BI为他们在日常运营的具体操作中提供及时、迅速、有效、直接的指导。

笔者认为：

可以肯定的是，BI不是领导者的专有工具，BI工具使用的最终目的是帮助企业建立进行业务辅助决策的平台。对于广大的一线人员来说，只要存在需要BI为其日常运营工作提供数据支持，BI工具的使用都可以开放给到一线人员，这里面对于实施BI的企业来说要做好两方面的准备：

1、              BI多用户环境的考虑：对于将BI系统开放给一线人员的话，必须要考虑到多用户大量集中访问BI系统的大数据量查询的要求，对BI中数据集合的设计充分考虑多用户大访问量的需求。

2、              BI系统用户许可的成本：目前大多数BI工具是通过用户许可的方式来开放系统的使用权限，当企业需要将BI开放到一线人员的话，用户许可的购买将大量增加，这部分成本支出也是需要考虑的。

我们来看一个BI工具开放到一线人员的实际案例：

某企业针对内部BI的需要，构建了满足不同需求的分析主题，并针对各个分析主题搭建了对应的报表体系

1、构建的分析主题，如下图所示

2、为各个业务分析主题搭建的报表体系（部分示例）