选型必备:BI工具整理划分

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2021-02-2610:54:02 评论 126 2628字
摘要

BI商业智能这个作为企业信息化领相对成熟的数据化应用也被越来越多的提及,越来越多厂商在涉足,大肆宣扬数据分析。但是到底什么是BI,报表和BI有何区别,制作可视化的BI真的是BI吗?本文想对BI工具做个细致的分类和说明,帮助大家选型合适的BI。

随着数据行业的发展,数据化理念和应用价值正在被大量企业所接受,已逐渐深入企业的信息化应用层面。随着数据为企业带来的帮助和管理效率提升,BI商业智能这个作为企业信息化领相对成熟的数据化应用也被越来越多的提及,越来越多厂商在涉足,大肆宣扬数据分析。但是到底什么是BI,报表和BI有何区别,制作可视化的BI真的是BI吗?本文想对BI工具做个细致的分类和说明,帮助大家选型合适的BI。将从部署方式、应用平台、功能侧重等几个方面来划分BI。

一、按部署方式来划分BI类型

按照部署方式,分类本地部署,私有化部署和混合部暑(二种都有)。此部分重点说下本地部署与私有化部署。

本地部署BI在国内还是主要形式,各家厂商如SAP、Oracel、帆软、智慧等都是本地化部署。本地部署和私有化部署(上云)两者区别就在于:上云的过程会涉及大量的数据与信息的迁移,这会给IT部门造成大量的额外工作。并且,曾经看到一个统计,平均每家公司要花费15个月才能完成所有应用的云端迁移,而考虑到大型公司本身庞大的组织架构、繁多的人员以及完善但复杂的系统,其完成时间恐怕会更长。

当然,公司也可以通过一定的措施来帮助IT人员克服这些问题,比如说公司可以通过适当委派角色责任,执行标准化流程和制定灵活性预算来解决问题。不过也就是时间成本变成了费用成本。

其次,安全问题,这也是很多公司最为关注的问题。像我们公司坚持本地部署就是因为本地部署的安全系数更高,没有几个IT部门能担得起这样的风险。可能大公司对于应用的多环境安全方案的整合性较高,部分数据可以存放在云上。

总之就是见仁见智。

目前国内私有部署用的比较多的SAP、帆软、部分用的微软还有Tableau等,其他一些小厂商也多是私有部署。Saas BI有,但还未听说在企业级应用大规模开展,虽然现在未发展起来,但早晚是趋势。

二、按应用平台来划分BI类型

按软件架构来分,目前市面上的BI工具主要有两类,一类是B/S结构,操作以浏览器为主要的应用平台;另一类是C/S 结构,就是安装桌面软件操作的。

为什么有两种架构区分,这个我以前问过一位厂商技术总监,更多的是出于开发难度以及用户使用场景来考虑。像B/S结构的BI,因为BI系统的改进和升级还是比较频繁的,C/S系统的各部分模块中有一部分改变,就要关联到其它模块的变动,系统升级成本比较大。B/S与C/S处理模式相比,则大大简化了客户端,只要客户端机器能上网就可以。

对于B/S而言,开发、维护等几乎所有工作也都集中在服务器端,当企业对网络应用进行升级时,只需更新服务器端的软件就可以,这减轻了异地用户系统维护与升级的成本。如果客户端的软件系统升级比较频繁,那么B/S架构的产品优势明显——所有的升级操作只需要针对服务器进行。

但是B/S结构也是有问题的,一方面耗流量、吃性能,每次都要加载全部的内容。BI的数据体量,很少有B/S结构的BI工具能优化的很好。其次考虑到BI还是有点像C端的工具,对于本地的操作,如本地数据文件,B/S结构很难很好的实现,这时候C/S端就有优势了。

BI和别的软件不同,一方面需要前端分析操作,数据处理等,还要和服务器数据响应;另一方面作为一个数据平台、应用系统,还要肩负起后端系统运维的工作。

三、按功能侧重来划分BI

1、侧重报表展示

很多人认为,报表就是BI。很多厂商在做项目的时候,甚至甲方立项的时候也想往大数据商业智能项目上靠(国家扶持大数据,容易过审),但实际上只是一个简单的报表项目。

很多厂商在鼓吹自己BI的时候,其实也就是报表,这一点需要大家辨别。

从定义上来讲,报表只是BI的一部分,虽然BI应用的结果通常需要通过报表来展示,但是,BI绝对不仅仅是报表。就如同15年前的ERP一样。国内两大巨头金蝶与用友都开始宣称从财务软件进入ERP领域,于是,ERP才逐渐为世人所知,ERP到底是什么,大家开始众说纷纭。财务+进销存就是ERP?没有MRP的ERP不叫ERP?显然,国外ERP厂商与国内ERP厂商对大众理解ERP的引导是不一样的。

目前报表和BI也是这样的情况。在报表模块,个人认为BI的价值在于快速整合数据,方便取数甚至自动取数,这些工作放在报表系统里面少不了写SQL,对接开发。

2、分析型BI

BI的价值更多在于分析。通过仪表盘+多维分析+钻取:仪表盘让决策者首先看到哪项KPI指标有问题,到底问题的原因是什么,就可以通过钻取到多维分析模型,多角度的分析问题的真正来源。

这里就会涉及到一个任意的分析维度问题,涉及到的技术就是OLAP。有人会说报表可以实现多维度呀。是的,报表可以,但如果要做下面这些维度的分析,要制作多少张报表?

品类销售分析、分店品类销售分析、品类客户销售分析、季度销售分析……真正的任意维度,应该是任意维度任意"动态"组合。用户自己可以通过拖拽分析字段完成,无需每次针对意向分析设计报表。还有一点,任意分析路径,有人会说不就是报表钻取吗?

是的,分析路径的实现过程,就是设置报表之间的钻取。暂且不说报表软件设置参数的传递有多麻烦,关键是,通过这种设置得到的分析路径是固定的,A报表——>B报表——>C报表。但事实上,决策者的分析思路是不确定的,虽然可以总结出一些常规的路径,但在实践中,总会需要走一些非常规的路径。

报表和BI的区分,以上两点说的有点虚,摘录了帆软(国内商业智能领域最成熟的厂商)在官网的专业说明,它的报表产品finereport和BI工具finebi,是这样区分的。

选型必备:BI工具整理划分

两者都属于商业智能解决方案的范畴,但在工具定位上是有明确区分的。只不过对于不同企业阶段不同,需求不同,总体是线上报表,再上BI。从整体看,finereport是面向IT部或者数据中心搭建的整体解决方案工具。其包含数据展示、导出、打印、录入以及简单数据流转(上报)的全面功能。

finebi是面向业务部和数据分析部门全体的整体数据可视化/数据分析工具。

一图以蔽之:

选型必备:BI工具整理划分

3、侧重展示型BI

纯碎可视化其实算不上是BI,但不乏一些厂商在混淆视听。比如我有见过拿数据大屏当做BI项目在那忽悠人的,还有我百度时发现一些在线可视化工具,导入数据生成图表也在那里号称是BI工具。仔细深究,数据处理上仅有简单的过滤功能,而且数据体量一大根本无可奈何。

End.

作者:饼哥

来源:大数据分析与应用(微信公账号)

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