站长之家用户 - 传媒 2022-07-06 10:57

浅谈规模型企业的“专属武功”—— 企业级 BI

打铁还需自身硬,成熟企业还是得配企业级 BI。6 月 9 日,观远数据正式发布《2022 企业级 BI 平台白皮书》(以下简称“白皮书”),详细介绍了何为企业级 BI,企业级 BI 又该赋予企业哪些能力。

相较企业级 BI,大家听得更多的是企业级应用。企业级应用指的是为大型企业或组织创建的解决方案以及应用程序,通常具有用户数多、数据量大、事务密集、安全性高等特点,还能满足未来业务的变化,易于升级和维护。企业级 BI 是企业级应用的一种,同样应为成熟、规模型企业所“装备”

怎样才叫成熟、规模型企业?“白皮书”中引用了管理学家伊查克·爱迪思(Ichak Adizes)的《企业生命周期》,它将企业周期分为 10 个阶段:孕育期、婴儿期、学步期、青春期、壮年期、稳定期、贵族期、官僚早期、官僚期、死亡。

我们所说需“装备”企业级 BI 的规模型企业,指至少处于壮年期。这个时期的企业用户规模大、组织效率高、产品质量好、市场能力强,但也往往是需要通过数字化能力实现平衡发展的关键阶段。

一直在说企业级 BI,那企业级 BI 到底是什么?和传统 BI 有什么区别?为什么规模型企业需要“装备”上它?头先,我们要了解企业级 BI 的定义和能力。

企业级 BI 是什么

“白皮书”给出的企业级 BI定义是这样的:规模型企业对于 BI 所提出的企业级能力要求,指的是能够应对规模型企业在复杂的业务经营和快速迭代的环境中所面对的问题的能力。

规模型企业需求往往是复杂且多视角的。企业整体、IT团队、业务团队等等所关心的,通常不一样。例如,企业整体可能关心如何通过系统工具,帮助团队提升能力,实现组织升级;IT团队注意的可能是工具的资源管理与运维问题;业务团队想了解的或许是日常使用的效率。因此,面对规模型企业的多层级需求,传统 BI 已经难以满足,需要提升至企业级 BI来帮助企业应对数据层、业务层、技术层、组织层等等的多重挑战。而这些挑战背后比较核心的问题,就是“让业务用起来”。

从发展而言,企业级 BI 并不是一个一蹴而就的概念,它是随着企业发展与 BI 发展自然而然诞生的。BI 起源于决策支持系统,从一开始以IT主导的传统报表式分析,转变至以数据分析师主导的自助式分析,到现在,它开始融合大数据、AI 能力,往数字化更近一步,已成为以业务人员主导的智能化分析。

规模型企业和企业级 BI,应当是乔峰和降龙十八掌的关系。乔峰内力深厚,常常以一敌多,就像规模型企业,家大业大,但所遇难题也不少。企业级 BI 作为乔峰的“专属武功”降龙十八掌,可以将企业“内力”更好地发挥出来,从而击败强敌。

下面,我们来看看企业级 BI 如何“击败”规模型企业的常遇问题。

规模型企业有五难

“白皮书”中介绍了观远数据经过多年观察和实践验证,总结出规模型企业在复杂的业务经营和快速迭代的环境中所面对的“五难”问题:

面对系统、数据的高度复杂性,如何统筹线上线下,实现“统一”?

一个企业成长至成熟期时,往往会具备多层级、多部门的复杂形态,企业内的系统五花八门,有自检的、有外采的,如果不及时进行开发管理,必然带来严重“内耗”。

面对业务参差多态,如何满足个性化需求,实现在不同业务线的快速复制与迭代?

一方面,若根据不同业务定制系统开发,研发成本高,研发资源挤兑;另一方面,部分业务线实践得到了成功验证,又该如何规模化复制,在企业内进行推广,赋能组织?

面对规模化特征,如何采用前瞻性技术,应对系统兼容,实现持续高可用?

对技术的评估选型,不仅需要满足当下的需求,还要适应需求的变更,以满足新的、具有挑战性的、苛刻的和快速变化的业务需求。

面对各类潜在风险,如何在满足业务的同时,实现精细化管理,保障系统与数据安全?

不同的事业部、业务条线、部门团队,需要按照架构界限进行应用管理和安全管理。在选择企业级应用或解决方案时,系统安全、管理精细化问题都应该被关注。

面对组织升级需要,如何既满足企业战略和决策需求,又适配未来技术发展?

一方面,对于理想实践的沉淀与推广,关系到组织机制的活力;另一方面,业务的数据分析文化,也是数字化文化建设不可或缺的一部分。

五难基本概括了成熟企业需要修炼内功的瓶颈所在。成熟企业面临的比较大挑战就是如何保持现有成熟状态,避免患上“大企业毛病”,避免快速进入衰退阶段。

头先,正如爱迪思《企业生命周期》所说,对于人类而言,衰落并不是从头发变白开始的,衰落始于心。当一个人越来越懒地寻求变化,他就真的开始变老了,企业也是一样,变则通,不变则衰。第五难说的就是这个,组织必须积极寻变,适配未来技术发展。

第二,一定范围的扩张或者变化,对企业发展是有帮助的,但大多数企业会犯盲目扩张的问题,没有处理好新旧组织的关系,为组织衰退埋下隐患。这其实对应了头先、四难,一方面,在把握发展的同时,注意系统与数据安全,避免发展风险,另一方面,要调理好过往企业成长产生的“内伤”,梳理统一。

第三,创新在成熟企业中一定是被鼓励的,支持来自一线员工不断涌现的创新想法。经过筛选、验证的新成果、新成绩,我们要推而广之,应用起来。这就是第二、三难所面对的事情。

对于以上五难,“白皮书”也提出了相应的应对体系,即企业级 BI“五力模型”。

企业级 BI 五力克之


       企业级 BI“五力模型”看似一张八卦图。它是观远数据近些年在企业服务的过程中,所积累的企业级BI建设的浓缩实践经验。从企业复杂性、规模化、组织升级、安全管理四方面出发,探究每一个特性所对应的能力。

据“白皮书”介绍,五力模型分别是:统筹力、敏捷力、延展力、安全力、组织力。我认为这五力恰恰“克制”了规模型企业的“五难”。

统筹力——面对系统、数据的高度复杂性,如何统筹线上线下,实现“统一”?

规模型企业经历过初始的粗放阶段,迈入规范化。过去的信息系统的协作机制通常各不相同。当下数据化建设需要打通企业内部各系统的打通,实现完成业务流转。实现这一步的核心是“统一”,如账号“统一”、数据“统一”、工具与技能“统一”、系统“统一”。

敏捷力——面对业务参差多态,如何满足个性化需求,实现在不同业务线的快速复制与迭代?

企业内的多个事业部、多条业务线,通常有自己特定的需求、特殊的情况。基于企业级 BI 的敏捷能力,可以快速应对这种企业特征。这种敏捷能力应包含:开放能力、个性化实现能力、规模化定制和复制能力。

延展力——面对规模化特征,如何采用前瞻性技术,应对系统兼容,实现持续高可用?

当企业级应用在一个大型企业落地推广,使用者数量、计算量、数据量是非常庞大的。企业级 BI 不仅要满足功能性需求,还要满足非功能性需求,例如弹性扩缩容等等,确保未来也能够应对大规模的压力。

安全力——面对各类潜在风险,如何在满足业务的同时,实现精细化管理,保障系统与数据安全?

随着数字化程度加深,企业级 BI 会渗透于企业运转的方方面面。对其大多数成熟企业,尤其是金融行业,产品以及数据的全生命周期安全性都必须得到保证。企业级BI的产品要同时满足对个人、企业的数据机密性。

组织力——面对组织升级需要,如何既满足企业战略和决策需求,又适配未来技术发展?

企业在数字化转型的过程中,业务与技术并重。系统平台、技术、组织配套升级与业务流程优化构成了企业级数据分析能力的四大支柱。因此,企业选取的平台、技术或解决方案,要能够支持组织升级与业务流程的优化。

借助“五力”模型,理论上企业可以重构出一套标准、统一的内部体系(统筹力),进一步满足各个部门、业务线不同场景下的需求(敏捷力),同时可以抗住发展带来的非功能性压力(延展力),从根源上避免系统风险、数据风险和业务风险(安全力),为组织的升级优化提供适配与助力(组织力),做到了“攻守兼备”,放心向前。

小结

观远数据《2022 企业级 BI 平台白皮书》作为业内头部关于企业级BI平台建设与实践指导的白皮书,不仅分享了企业级 BI 能力体系的构建成果,还讲述了几个“业务广泛应用”的企业级 BI 成功实践样本,深入探寻了让业务真正广泛、高频、活跃用起来的企业级BI能力建设方法论。其中,一家股份制银行目前已有超 20000+ 的用户在观远数据与银行共建的数据云平台进行分析,创建了数万个仪表盘、图表、工作表与表格。

正如前文所言,现在的 BI 是以业务人员主导的智能化分析。如果 BI 仅仅是用来看的仪表盘、看板,那便是是花拳绣腿,中看不中用。它必须要基于业务本身,让业务人员真正用起来,进而转化为应用层面,发挥出“降龙十八掌”的威力,比较终解决落地的业务问题。

企业级 BI 的体系化能力未来将会被诸多规模型企业不断印证,甚至成为企业数字化转型的重要组成部分。

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