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平臺中臺不重要,數據能真正用起來才重要!

2021-03-19 16:37:13  來源:思邁特BI研究院

摘要:“數據中臺”這個新詞最近幾年炒得火熱,各種解釋鋪天蓋地,在這里無需贅述。
關鍵詞: 中臺
“數據中臺”這個新詞最近幾年炒得火熱,各種解釋鋪天蓋地,在這里無需贅述。但是,不管哪種解釋,你會發現他們都強調一個觀點:數據中臺并不是指具體某一個產品,而是一套“機制”,解決的是“企業如何用好數據”的問題。

對于有一定信息化基礎和數據沉淀的企業來說,內部可能已經建設好各種分析系統。只不過這些系統是分批建設的,存在明顯的“煙囪式”架構。系統之間相互獨立,數據也無法打通。這種情況下通過建設數據倉庫或者大數據平臺進行統一的數據采集、處理和存儲,然后把數據或者數據服務的能力統一提供給上層的應用使用。這種方式的確可以解決“煙囪式”的問題,也是企業普遍的做法。

既然如此,還要數據中臺做什么呢?

問題就在于不管是數據倉庫,還是大數據平臺,都是由IT團隊主導建設的,業務部門并不參與其中。數據的分析能力也是IT人員按照自己的想法進行建設,作為一線的業務人員只能被動地接受,有什么需求提出來就是了。久而久之,業務人員已經形成習慣,不會去要求提升自己的數據分析能力。而且,業務人員只能在IT設定好的框架下做“有限”的分析,是典型的“項目型”BI應用方式。

本來這也沒什么大問題,反正這么多年大家都是這么過來的,雖然它的弊端眾所周知:效率太低了!而且相似需求不斷重復,數據利用率也不夠。

更為關鍵的是,它違背了“數據輔助決策”這個基本原則。我們分析數據,本來就是為了更好地支持業務決策。由IT主導的數據建設,無法很好地達到這一目標,因為沒有人比業務人員更清楚自己需要什么數據,用什么口徑,要如何統計。所以,最好的辦法就是業務人員根據自己的需求去分析數據,讓數據真正為業務所用,就才是“數據中臺”真正的含義。

要如何才能真正做到這一點呢?在這里,先給大家舉一個例子。

OA已經是企業中很普遍的一款應用,大家都有了使用的習慣,OA也確實給我們的工作帶來了極大的便利,其價值顯而易見。但OA為什么能夠這么普及呢?一個重要原因是它足夠易用!只要你簡單操作一下,以后就可以自主使用,根本不需要IT的支持,除非有一些定制化的需求。

那么,BI能不能也像OA一樣做到如此普及、易用呢?

這就是我們追求的目標。

要實現這個目標,絕不是靠一個BI工具就能解決的,而必須是一整套的解決方案,必須從基礎、手段、機制、保障這幾個方面入手。

基礎

前面已經說過,大部分企業已經有了數據倉庫或者大數據平臺,存儲在里面的數據只有IT人員知道怎么使用。要想業務人員能夠自助分析,首先需要讓他知道怎么用這些數據,需要把數據變得易懂易用。通過對表、字段名稱進行業務含義翻譯,把枯燥的數據翻譯成容易理解的業務數據,并且把字段的數據類型、顯示格式、維度層次等提前設置好,業務人員用起來就方便多了。通過這種方式,還可以把企業的數據資產化,提升數據價值。

有了數據資產,還需要以可視化的形式展示出來,并且提供精準的搜索功能,讓業務人員可以快速地找到。在自助分析過程中遇到問題,需要有專門的渠道隨時獲取支持。只有解決了這三個基礎的問題,業務人員才有可能進行下一步的自助分析。

手段

企業采購的自助分析工具大多只提供“可視化”的功能,缺乏深度、靈活的數據分析能力。即使有一些國外的工具可以提供,也因為使用過于復雜,學習門檻太高而被放棄,業務人員還是喜歡用熟悉的Excel進行本地數據分析,這也是什么自助分析一直無法真正落地的一個重要原因。

既然如此,我們就需要提供多樣化的分析手段供用戶選擇。例如即席查詢,主要用于大數據量的清單明細查詢,任何字段均可作為篩選條件;提供類似Excel透視表的透視分析,支持超大數據量的查詢性能,支持超多維度、甚至維度無法固定的分析場景;還可以提供自助儀表盤,讓業務人員通過拖拉拽就可以生成可視化的數據儀表盤,做到所見即所得。

業務人員習慣用Excel,那就提供BI和Excel結合的Excel分析。Excel的分析能力很強大,數據處理也很靈活,但在安全、性能、共享方面有很多不足,我們可以通過BI的功能進行彌補。這樣即利用了Excel的優點,又解決了它的問題,真正做到賦能企業一線業務人員,讓人人都是數據分析師。

其它的分析手段還有很多,企業可以根據實際需要提供給業務人員使用。但有一點要記住:一定要真正可落地的,真正能用起來的,否則只能是擺設。

機制

如果說自助分析的基礎和手段是“治標”,那么機制就是“治本”。一個企業要想讓業務人員真正把數據用起來,更為重要的是要有一套機制,可以充分調動業務人員的積極性,營造全員數據分析的氛圍。通過提供分析商店,我們可以實現這個目標。

分析商店如同手機上的應用商店,使優秀的分析成果得到傳播。用戶能很方便的看到哪些是最熱門、最優秀的分析,也能通過搜索,找到想要的分析。用戶之間可以進行社交互動,對分析、應用、問題等進行點贊、評論。

這些分析成果可以沉淀下來,形成企業的知識資產,避免以后重復性的開發。通過社區分享經驗,新手進行自助分析也無需從零開始。

我們還可以分析用戶的行為數據,這些數據將幫助制定與推廣運營策略,進一步提升分析商店的活躍度。

保障

自助分析想要進一步推廣普及,還需要提供安全、穩定、性能等方面的保障。數據安全至關重要,任何提供分析的數據都必須是可控的,可以針對不同的用戶和角色控制不同的訪問權限,而且可以精細到字段級和行級。同時,還需要提供靈活的數據脫敏,防止敏感的信息泄露。

如果訪問量巨大,支持通過集群擴展來分散壓力,保證系統的穩定。當處理的數據量達到一定規模發生卡頓時,通過緩存加速等技術手段也可以提高系統的性能。

以上四個方面的措施解決“企業如何用好數據”的問題,也是Smartbi為普及BI應用所推出的“企業自助分析解決方案”,同時也是“數據中臺”的理念。其實,對于企業特別是業務人員來說,他們并不關心什么是數據倉庫、大數據平臺或者數據中臺,他們關心的是如何真正把數據用起來,讓數據真正做到輔助一線業務決策,從而提高企業的市場競爭力。如果我們可以提供一套解決方案,讓BI像OA一樣在企業中普及、易用,那么離這個目標也不遠了,你們說是嗎?

以上是思邁特軟件的技術分享,希望對你有所幫助。


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責編:zhanglinying

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