總體來說，隨著用戶數據來源越來越廣泛，用戶對BI的需求偏愛在發生變化。越來越偏愛自助敏捷開發、交互式儀表盤、自助數據探索。直白來說，用戶越來越希望自己搞定數據分析，而不需要找IT部門支持、支持、再支持。
基礎模塊 1.? ??BI平臺管理、安全和架構 “能夠實現平臺安全性，管理平臺用戶，監控管理平臺訪問和使用狀況，優化性能，支持在不同操作系統中運行，同時確保系統高可用性和支持災備。”?? 作為企業信息化的一部分，BI平臺做單獨的管理和災備的原因是多方面的。一方面是政府、互聯網企業、大型企業重視信息化建設，從理念上就要求單獨維護；另一方面，筆者也看到眾多中小企業，希望不去改造原有的業務系統，對BI系統采用單獨管理的辦法，雖然可能浪費一些人力和硬件資源，但確保新、老系統獨立，保證原有業務系統穩定，同時避免新系統掉進老系統的舊體系，這些都是中小企業的考量。當然，更重要的原因是，BI系統逐漸成為業務管理決策的支撐，發揮越來越大的作用，企業要求BI系統必須全天候提供穩定服務。
2.? ??云BI “提供PaaS或者SaaS版本的BI產品，支持本地和云上構建、部署、管理BI平臺。”BI云化是個趨勢，尤其是對于政府等領域。但是國內和國外情況有所不同。 第一，用戶擔心數據外泄。國內的擁有私有云的企業并不多，大多在用公有云。BI平臺分析的多是企業核心業務數據，一旦外泄到同行、客戶、公眾等，企業難以承擔損失。公有云在國內的推廣阻力重重，當然，一方面需要讓客戶了解公有云的安全性，另一方面，公有云廠商也要提高云安全性。 第二，國內SaaS行業現在還沒有非常成熟的商業模式，云BI短期內也是處于觀望狀態。 第三，BI廠商一般自己難提供公有云，推出云BI也會被國內公有云巨頭裹挾，何況現在公有云巨頭已經開始踏足BI領域。不過，BI廠商的產品支持云部署是沒問題。
3.? ??數據源連接和提取 “允許用戶連接到內部和云中各種類型的數據平臺，可連接結構化和非結構化數據。” 從接觸到的項目和同行交流來看，國內BI更多處理的是結構化數據。主要是國內外對BI平臺的理解有不同。國內更多人傾向于BI為數據分析工具，不一定涵蓋數據倉庫、數據處理和復雜算法。所以，從目前產品技術選型來說，推薦考慮BI平臺能對接到哪些數據源，性能如何。但在具體的方案考評中，考慮和不同數據存儲平臺或者數據處理平臺的集成方案。
數據管理模塊 4.? ??元數據管理 “用戶能夠集中管理元數據，包括對元數據進行搜索、提取、處理、存儲、分享復用和對外發布元數據。” 這里的元數據重點是業務人員分析需要的維度、指標、層級結構、度量等數據。還包括一些加工處理后的數據，比如KPI、個人銷售額、單品銷量等數據。同時，系統支持管理員將用戶處理、存儲的元數據與BI平臺對接的底層數據進行關聯和整合。目前，國內帆軟有BI產品確實支持元數據管理，BI本身提供多維數據倉庫（CUBE），并提供可視化工具讓用戶方便處理元數據。盡管操作方便，但不少用戶還是傾向于自行管理元數據。原因有二：一是一般企業自身已有大數據處理平臺或者構建了數據倉庫，不想重復建設和維護；二是BI產品自帶的數據倉庫，雖然數據分析性能好，但并不是標準的數倉產品， 長遠來看，企業自建數倉管理數據較為穩妥。不過，對于高頻分析使用的數據，顯然是存儲于BI自帶的數據倉庫綜合效果更優。
5.? ??用戶自操作ETL和數據存儲 “平臺功支持用于訪問、提取、轉換和加載的功能，具有索引、管理、調度數據的能力。” 讓普通用戶，或者說是業務人員來進行類似ETL的操作和數據存儲，方向是正確的，但從目前來看，除了少數教育、出版印刷、互聯網、證券金融等領域從業者有較高學習和操作能力，大部分行業的業務人員ETL操作能力還是很有限的。但筆者認為，這個功能指標在實踐中還是很價值的。因為雖然國內大多數企業依然是IT技術做數據處理，但是業務部門正在逐漸掌握自行處理數據的能力。在相當長的時間內，業務人員或許依然無法完全擺脫對IT技術的依賴，但顯然依賴度正在逐步降低。業務人員的數據處理和數據分析，在成熟的BI工具的支持下，正在迅速提高。
6.? ??自助數據準備 “用戶自助拖拽組合不同來源的數據，創建分析模型，并通過智能分析、自動關聯等系統自動處理好數據，包括結構化數據和非機構化數據。”??如前文的用戶自行操作ETL，用戶自助數據準備，本質上就是讓BI系統自動處理數據之間的邏輯關聯。業務人員的操作，就像是從不同的羊圈里面拖出不同的羊，希望系統能自動關聯他們的血親關系，而不需要專業的DNA鑒定或者農場主幫認親。目前，這塊還難以完全系統自動實現，因為過去很多業務系統底層的數據庫，在項目交付階段，都會去除主鍵和外鍵，為的就是應對不甚嚴謹的業務操作。這是國內企業IT 建設的現狀，我們不能忽視，大談想當然或者視而不見。但是帆軟BI開辟了新的解決方案，除了能自動關聯、轉義數據，還可以手動設置關聯，同時，允許IT技術初步處理數據后，業務人員通過SPA螺旋分析功能再次將數據加工，這是筆者測試十幾個國內外商用和開源的BI產品后，認為當下最可行的方案。分析和內容創建
7.? ??嵌入式高級分析 “用戶能夠輕松使用平臺內置的高級分析功能，也可以通過導入和集成外部開發的高級分析模型。” 通俗理解來說，就是BI平臺自帶高級分析模型、算法模型，能夠讓用戶拖拽數據，自動跑完模型出來結論。目前來說，國內的BI內置算法和模型的幾乎沒有。國外的也未多見。常見的情形時是用戶自行開發算法模型，或者已經多年積累了高級分析模型，然后將分析模型處理完的數據對接到BI系統，通過BI系統做可視化的分析和展現。也就是BI仍舊是充當數據分析和圖形展示的工作。從目前市場上的BI產品策略來看，大部分BI產品尚未能支持嵌入高級分析，少部分支持對接R語言等。預計兩年內，BI支持集成高級分析模型會越來越普遍，但內置算法模型，或許尚早。
8.? ??分析儀表板 “能夠通過可視化探索操作和嵌入式高級地理空間分析來創建高度交互式的儀表板和內容。”? ? 分析儀表板，有更通俗的叫法，就是交互式圖表組件。比如常見的柱狀圖、折線圖、散點圖等，還有高級一些的矩形樹圖、多層圓環圖、行政地理圖、自定義地圖、熱力地圖、流向地圖等等。這里重點在于，這些圖表既要BI內置，同時還要支持業務人員簡單拖拽實現圖表展現。從目前來看，這個趨勢還是比較明顯的，越來越多的業務人員愿意自行拖拽分析。

9.? ??互動視覺探索 “通過一系列常規圖表和特殊圖表來探索分析數據。”? ? 這些常規圖表，主要是餅圖、折線圖等，而特殊圖形是指熱力地圖、流向地圖、矩形樹圖、GIS地理信息圖等特殊的視覺效果。在這看人看臉的時代，BI顏值也提到了相當重要的位置。當然，除了圖形、圖表豐富、漂亮外，也需要關注圖表的操作交互。


10.? ??智能數據挖掘 “自動查找、可視化展現與用戶相關的數據中的重要發現，如關聯、異常、聚類、預測等，而不需要用戶構建模型或編寫算法。”? ? BI平臺自帶數據挖掘分析，從筆者接觸來看，至今還沒有哪家產品做得特別棒。或者說，當下的BI概念已演化為“數據分析和可視化工具”，漸漸剝離了數據挖掘的功能。數據挖掘本身，獨立成商業智能的一個分支，也就是說，當前BI平臺技術選型，很難找到自帶智能數據挖掘功能的產品。但是BI平臺可以和市場上常見的數據挖掘平臺、大數據平臺集成。關于這點，筆者建議BI技術選型時，重點考察方案，而不是單一的BI產品。所謂各種一站式分析BI平臺，細細看來，不少都是不同產品的組合。
11.? ??支持移動端展現 “用戶能夠將BI分析內容發布到移動終端設備，并且能夠利用移動設備自身功能，實現BI頁面的觸摸操作、照相、視頻、定位等。”? ? 移動BI，幾乎家家企業都熱衷。但不同企業需求有所不同。有注重安全的，要指紋加密，要綁定手機mac地址，要VPN加密；有注重多操作系統的，比如安卓和IOS版本必須同步支持；有注重功能和交互效果的，數據采集、圖像視頻采集、定位、各種聯動鉆取、移動端分享BI分析內容；也有注重多平臺支持的，比如既有原生APP，又要支持集成企業已有的APP中，還需要能集成到微信、釘釘平臺。移動BI這里面，功能必然是抓大家眼球，但請更多重視移動終端的安全性。即使手機不在身邊，依然要穩保企業數據安全。
分析結果分享模塊 12.? ??嵌入分析內容 “支持將BI分析頁面無縫集成到業務流程或業務系統中，支持業務軟件中直接創建、修改分析內容，管理BI平臺。”?? BI分析內容的無縫嵌入，主要考慮幾個方面。一是做到單點登錄，也就是讓用戶不必登陸業務系統后，再登錄一遍BI系統，讓系統自動完成多平臺認證。二是權限集成，BI平臺要提供接集成方案，允許用戶在業務軟件界面查看權限內的BI分析內容。三是UI集成，作為嵌入到業務系統中的部分組件，BI平臺自身應具備方便修改UI的能力，使嵌入的BI界面融合進業務系統。第一點來說，大部分國產軟件均已能實現。第二點比較突出，這點建議BI技術選型時重點關注。至于第三點，目前國外BI軟件普遍不太重視UI集成，大多較為封閉，自成體系。對于UI的權重，各家把握了，這方面，一般不是個關鍵指標。
13.? ??發布、分享和協作分析內容 “允許用戶通過各種文件輸出類型和分發方式來發布和操作BI分析內容。”?? 使用戶能夠通過BI平臺，能夠分享BI分析的內容和決策。簡單來說，就是我做好的BI分析頁面可以分享給他人，他人可以分享給我，并且能對他人分享給自己的內容進行編輯修改，我們之間還能相互交流。這里最大的價值在于BI分析的復用。也就是自己做過的BI分析數據和結論可以分享，同時自己的分析模型也可以分享，讓知識分享提高企業員工協作效率。現在帆軟BI這類的分析平臺，已經支持這個功能，但從系統管理員角度來看，管理難度增大，分享出來的BI分析的權威性存在不足。所以這個功能，在企業實際使用時，建議IT部門做一些培訓和監控，合理而謹慎地使用分享。
整體平臺能力模塊 14.? ??平臺功能和工作流程 “考慮平臺自身功能的完整程度，這些功能可以是單個產品或多個集成度較低的產品組合。”? ? BI平臺自身確實需要具備管理、監控和權限分配等功能。但對于工作流的支持，筆者不是很贊同。從國內來看，致遠和泛微兩大專注流程的OA廠商，已經深入人心。企業多半已經運行類似OA辦公系統。再次通過BI來改造工作流程不是很現實。同時，BI分析流程單獨運行和管理，也脫離國內管理實情。國內企業大多希望借助BI分析，來增強企業決策的科學性，優化業務管理的有效性。脫離OA工作流程，大談BI分析，分析出來結論又如何？誰去執行？誰去負責？所以，BI產品選型，重點是如何與企業自身的業務系統和辦公系統結合，不建議另建BI工作流程。
15.? ??易用性和可視化 “易于管理和部署BI平臺，創建、分享BI分析，易于數據可視化展現。”? ? 軟件專業和易用，是難得平衡的兩個方面。BI軟件的易用性必須考慮到業務人員的軟件操作水平和在這方面可接受的培訓成本。BI軟件的易用和易于可視化，筆者理解為，更多的是提供操作提示，同時交互更為簡便。不過，必要的培訓還是需要的，畢竟數據分析本身是個專業的事情，需要掌握相應的技能。 所謂BI技術選型的15個關鍵指標，Gartner雖然做了簡述和研究。但其實并不完全適合企業做技術選型。筆者這里只是結合項目經驗，給讀者做些推薦。那么國內外BI差異的原因是什么呢？
表面上看，是國產BI軟件不如國外巨頭的BI軟件優秀，功能完善而且強大。實際上，是國內市場需求與國外有所不同。在對商業智能領域的研究和實踐中，看到越來越多的國內企業的管理著，希望通過實施數據分析項目，采購商業智能軟件，來解決企業管理和決策中遇到的困難。但國內企業更多是從數據共享、數據分析、業務預測三個層次進行探索和建設的，更多的是貼合企業實際運營，做業務調整。而國外更多關注的是企業的管理，走操作、運營、戰略三個階段。國內外企業管理方式的不同，造成了對BI需求的根本差異。我們暫時并不一定要改變企業管理方式，但是通過合適的軟件，讓管理更有效、讓決策更科學，是我們樂見其成的。
與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的BI怎么选？重点看这10个技术指标的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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